8 arquiteturas RAG para engenheiros de IA: (explicado com uso) 1) RAG ingênuo ↳ Recupera documentos puramente com base na similaridade vetorial entre a incorporação de consulta e as incorporações armazenadas. ↳ Funciona melhor para consultas simples baseadas em fatos onde correspondência semântica direta é suficiente. 2) RAG Multimodal ↳ Lida com múltiplos tipos de dados (texto, imagens, áudio, etc.) por meio de incorporação e recuperação entre modalidades. ↳ Ideal para tarefas de recuperação multimodais, como responder a uma consulta de texto com contexto de texto e imagem. 3) HyDE (Incorporações de Documentos Hipotéticos) ↳ Consultas não são semanticamente semelhantes a documentos. ↳ Essa técnica gera um documento de resposta hipotético a partir da consulta antes da recuperação. ↳ Utiliza a incorporação desse documento gerado para encontrar documentos reais mais relevantes. 4) RAG corretivo ↳ Valida os resultados recuperados comparando-os com fontes confiáveis (por exemplo, busca na web). ↳ Garante informações atualizadas e precisas, filtrando ou corrigindo o conteúdo recuperado antes de passar para o LLM. 5) RAG de grafos ↳ Converte conteúdo recuperado em grafo de conhecimento para capturar relações e entidades. ↳ Aprimora o raciocínio ao fornecer contexto estruturado junto com texto bruto ao LLM. 6) RAG híbrido ↳ Combina a recuperação vetorial densa com a recuperação baseada em grafos em um único pipeline. ↳ Útil quando a tarefa requer tanto texto não estruturado quanto dados relacionais estruturados para respostas mais detalhadas. 7) RAG adaptativo...