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O módulo de retrieval é o componente responsável por buscar documentos relevantes de uma base de conhecimento vetorizada, utilizando técnicas de similarity search. Ele funciona como um sistema de busca inteligente que encontra o contexto mais apropriado para responder à pergunta do usuário, garantindo que apenas informações relevantes sejam passadas ao modelo de linguagem.
A alternativa A está correta porque o retrieval tem exatamente essa função: buscar documentos relevantes da base de conhecimento vetorizada usando similarity search. Esse é o primeiro passo essencial do pipeline RAG, onde a pergunta do usuário é convertida em um vetor e comparada com os vetores dos documentos armazenados para encontrar os mais similares.
Buscar documentos relevantes é exatamente o que o módulo de retrieval faz. Ele converte a pergunta do usuário em um vetor e utiliza similarity search para encontrar os documentos mais próximos semanticamente na base de conhecimento vetorizada, criando o contexto que será usado na geração da resposta.
Treinar novos embeddings é responsabilidade do modelo de embedding, não do módulo de retrieval. O retrieval apenas utiliza embeddings já existentes para fazer as buscas. O treinamento de embeddings acontece antes e separadamente do processo de retrieval.
Gerar respostas finais é função do modelo de linguagem (LLM), não do módulo de retrieval. O retrieval apenas recupera o contexto; é o LLM que recebe esse contexto e gera a resposta final baseada nele.
Validar a qualidade das respostas é uma tarefa que pode ser implementada separadamente no sistema, mas não é função do módulo de retrieval. O retrieval tem uma única responsabilidade: encontrar e recuperar os documentos mais relevantes.