RAG: O Padrão GenAI Superestimado?
A Geração Aumentada por Recuperação (RAG) tornou-se uma abordagem popular em IA generativa. No entanto, esta publicação argumenta que a RAG apresenta falhas críticas em cenários de alto risco e em indústrias regulamentadas. O problema principal é que a RAG expõe os usuários diretamente às alucinações de LLMs ao apresentar a saída do LLM sem validação suficiente. O autor sugere que a RAG é mais adequada para aplicações de baixo risco, como consultas de políticas de férias, enquanto a análise semântica oferece uma alternativa mais segura para cenários de alto risco. A popularidade da RAG decorre da facilidade de desenvolvimento, financiamento significativo, influência da indústria e melhorias em relação às tecnologias de busca existentes. O autor enfatiza que, em cenários de alto risco, a dependência direta da saída do LLM deve ser evitada para garantir a confiabilidade e a segurança dos dados.