O que é RAG em IA (e o que não é) [Capítulo 1 - AI Deep Dives]
George
Chief of AI na Moveo
September 3, 2025
in
✨ AI Deep Dives
Bem-vindo ao primeiro capítulo da nossa série "AI Deep Dives"!
No cenário atual da inteligência artificial, onde 95% dos projetos de IA generativa falham em entregar retornos financeiros significativos, torna-se crucial ir além do hype e entender a fundo as tecnologias que realmente impulsionam o sucesso.
Neste primeiro capítulo, vamos nos aprofundar no Retrieval-Augmented Generation (RAG), o que ele é e, mais importante, o que ele não é, para que você possa começar a entender as complexidades da IA nas empresas, através de uma base sólida. Vamos lá!
O Retrieval-Augmented Generation (RAG) é uma técnica poderosa que melhora as respostas de Large Language Models (LLMs) ao "ancorá-las" em documentos específicos de uma empresa.
Imagine o RAG como um sistema que indexa seu conhecimento estático (como FAQs, PDFs, artigos de base de conhecimento, manuais de produtos) e, no momento da consulta, busca os trechos mais relevantes para que o modelo possa fundamentar sua resposta no seu próprio conteúdo.
Isso traz benefícios claros, como ter informações atualizadas (à medida que você atualiza seus documentos, as respostas do modelo também se atualizam) e a relevância das informações.
No entanto, é fundamental entender que, por si só, o RAG não garante correção, ações seguras ou compliance.
Um exemplo simples sobre RAG
Imagine um cliente perguntando ao chatbot de seu banco: "Qual é a taxa de juros da Conta Poupança?". Sem o RAG, o modelo poderia dar uma resposta aproximada com base em seu treinamento, que pode estar desatualizado ou incorreto.
Com o RAG, o sistema acessa os documentos oficiais do banco, encontra a taxa atual e, então, gera uma resposta clara e natural.
A ideia é como ter um estagiário inteligente: em vez de confiar somente na memória, ele consulta rapidamente os arquivos da empresa antes de responder. Assim, você sempre obtém a informação correta, em linguagem simples e direta.
E o que não é RAG?
Embora o Retrieval-Augmented Generation seja poderoso para melhorar a atualidade e a relevância das respostas, ele não é a solução completa para atender às necessidades das empresas.
O RAG pode extrair o trecho correto de uma tabela de taxas, de um resumo de benefícios do cliente ou de um manual de compliance, mas não garante que a resposta será correta ou segura para ser usada. Tão importante quanto isso, o RAG não é um mecanismo de fluxo de trabalho.
Ele não pode garantir a execução de processos de negócios de várias etapas, como autenticação, consentimento, resolução de disputas ou reembolsos, todos os quais exigem que sejam feitos na ordem certa, de forma segura e com tudo documentado para comprovação.
Por exemplo, em bancos, acessar as regras de reembolso de taxas de cheque especial não garante que o sistema realmente seguirá o processo de estorno correto.
Em seguros, ter acesso a um resumo de benefícios não garante que a pré-autorização seja verificada antes de aprovar um tratamento.
E em cobrança de dívidas, buscar os modelos de comunicação e avisos obrigatórios não impedirá que um assistente pule a etapa de consentimento ou invente detalhes do plano de pagamento.
Simplificando: o RAG melhora as informações disponíveis, mas não garante que essa informação seja aplicada da maneira certa, na ordem correta, com as salvaguardas que as empresas exigem.
Do conceito à aplicação: Exemplos de RAG em setores críticos
Como a O’Reilly aponta, se basear na lógica de negócios em prompts cria soluções que são pouco confiáveis, difíceis de governar e impossíveis de manter em escala.
A verdadeira inovação para empresas não está em "prompts mais inteligentes", mas em sistemas robustos que separam a conversa da execução controlada. O RAG é um primeiro passo crucial nessa direção.
A distinção entre o que o RAG pode e não pode fazer é crucial em setores regulamentados. Em finanças, seguros ou cobranças, pular uma etapa, deixar de fazer uma comunicação ou informar incorretamente uma política não é apenas um problema: isso cria riscos de conformidade, legais e de reputação.
Para ilustrar como o RAG funciona na prática, aplicando um conhecimento estruturado em setores de alto risco, vamos explorar alguns exemplos:
Bancos: informações financeiras com precisão
No setor de banking, o RAG pode ser utilizado para buscar as FAQs sobre Taxas & Disputas e no Contrato do Cartão para responder a perguntas como "Por quanto tempo posso contestar uma cobrança?" ou "Qual é a política de reembolso para taxa de cheque especial?", com citações diretas desses documentos.
No entanto, embora o RAG possa buscar o texto da política, ele não garante que o modelo não irá informar incorretamente a elegibilidade para reembolso ou pular os avisos legais obrigatórios.
Saiba mais: Como os agentes GenAI estão transformando o atendimento ao cliente bancário
Seguros: detalhes da apólice ao alcance
No setor de seguros, o RAG é valioso para recuperar a Cartilha do Plano e o Resumo de Benefícios do cliente (com coparticipações, regras de pré-autorização, exclusões) para responder a "Eu tenho cobertura para uma ressonância magnética?" ou "Preciso de pré-autorização para fisioterapia?".
No entanto, o RAG sozinho não garantirá o cumprimento de fluxos de trabalho de pré-autorização ou a verificação de barreiras de elegibilidade.
Cobranças: a sensibilidade da compliance
Em um domínio tão regulado e sensível como o de cobranças, o RAG pode ajudar a utilizar o seu Manual de Compliance e Modelos de Informação e Comunicação (horário de contato permitido, linguagem exigida) para responder a "Você pode me contatar depois das 20h?" ou "Quais informações preciso enviar para criar um plano de pagamento?", usando a redação exata e aprovada.
Embora o RAG possa buscar modelos de comunicação e avisos obrigatórios, ele não garante que o agente irá pedir consentimento ou evitar um tom coercitivo.
RAG é um passo, não a solução completa
O RAG é, sem dúvida, um componente valioso no contexto da IA nas empresas, oferecendo uma maneira eficaz de "ancorar" LLMs no conhecimento específico da sua empresa. Ele melhora a entrega de informações mais atualizadas e a relevância das respostas, o que é um grande avanço em muitas aplicações.
No entanto, é vital reconhecer suas limitações: ele não é uma garantia de assertividade, de ações seguras ou de conformidade regulatória, especialmente em contextos de negócios críticos.
No próximo capítulo da nossa série "AI Deep Dives", vamos aprofundar ainda mais, explorando "Capítulo 2: Wrappers vs. Multi-Agent Systems: o grande debate da IA Corporativa". Prepare-se para descobrir como ir além do RAG e construir sistemas de IA robustos e confiáveis que realmente entregam valor no mundo empresarial.