RAG, agentes e automação: 5 termos de IA que profissionais precisam entender

Uma ferramenta de IA pode responder a uma pergunta, buscar uma informação em documentos da empresa ou executar uma sequência de tarefas.

À primeira vista, tudo parece fazer parte da mesma tecnologia. Por trás dessas experiências, porém, existem arquiteturas e funções diferentes.

Conhecer alguns desses termos ajuda a avaliar melhor ferramentas que aparecem no trabalho e a entender o que está acontecendo quando uma empresa anuncia uma nova solução baseada em inteligência artificial.

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1. RAG: IA que consulta informações externas

RAG é a sigla em inglês para Retrieval-Augmented Generation, ou geração aumentada por recuperação. A ideia é fazer a IA consultar uma fonte de informação antes de produzir a resposta.

Usando-o, é possível conectar documentos internos, manuais ou uma base de conhecimento à ferramenta.

Quando alguém faz uma pergunta, o sistema procura trechos relevantes nesses materiais e os utiliza para elaborar a resposta.

O objetivo é reduzir respostas baseadas apenas no conhecimento previamente disponível para a IA e trabalhar com informações específicas e atualizadas.

2. Agentes: IA que executa etapas

Um agente recebe um objetivo e pode decidir quais ações precisa realizar para chegar ao resultado. Para isso, pode consultar informações, utilizar outras ferramentas e encadear diferentes etapas.

Um exemplo seria um agente responsável por analisar uma solicitação de cliente. Ele poderia consultar o histórico, verificar regras internas, preparar uma resposta e registrar a interação em outro sistema, conforme as permissões disponíveis.

A diferença está no grau de autonomia. A pessoa define o objetivo e os limites, enquanto o agente conduz parte do caminho.

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3. Automação: processos que seguem regras

Automação é o conceito mais antigo dessa lista e não depende necessariamente de IA. Ela permite programar um processo para que determinada ação aconteça quando uma condição é cumprida.

Se uma pessoa preencher um formulário, por exemplo, o sistema pode enviar um e-mail automaticamente. A lógica já foi definida antes: quando X acontecer, faça Y.

Quando IA e automação são combinadas, a tecnologia pode interpretar informações em uma etapa e acionar um fluxo automático na seguinte.

4. Fine-tuning: adaptar uma IA para uma finalidade

Fine-tuning, ou ajuste fino, é o processo de treinar novamente uma IA utilizando um conjunto específico de exemplos para melhorar seu desempenho em determinada tarefa.

Esse processo pode ser utilizado para adaptar uma ferramenta a um estilo de resposta, formato ou tipo de conteúdo específico.

O objetivo é modificar seu comportamento para uma necessidade particular, em vez de depender apenas das instruções dadas a cada interação.

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5. Orquestração: coordenar várias ferramentas

Orquestração é a camada responsável por organizar diferentes componentes de uma aplicação de IA. Ela define, por exemplo, qual ferramenta deve ser acionada primeiro, quando outra precisa entrar no processo e como as informações passam de uma etapa para a seguinte.

Um fluxo pode combinar um agente, uma base de documentos, uma ferramenta de análise e uma automação. A orquestração ajuda a coordenar essas peças para que trabalhem como parte de um mesmo processo.

Para quem trabalha com IA, entender esses termos não significa precisar dominar a engenharia por trás deles.

O ganho está em conseguir diferenciar uma ferramenta que apenas gera conteúdo de outra que consulta dados, executa tarefas ou coordena várias etapas. Essa distinção ajuda a escolher soluções com expectativas mais realistas sobre o que elas podem fazer.