Gabarito disponível
Julgue os itens subsequentes, no que concerne ao uso da biblioteca Hugging Face Transformers com PyTorch e aos sistemas baseados na arquitetura RAG (retrieval-augmented generation).
Considerando-se que os sistemas baseados na arquitetura RAG são projetados para mitigar limitações dos grandes modelos de linguagem, como a alucinação factual e a dificuldade de atualização constante, é correto afirmar que o uso do RAG permite incorporar documentos normativos, jurisprudência ou doutrina diretamente no processo de geração de respostas, viabilizando consultas mais confiáveis, com rastreabilidade das fontes e sem a necessidade de retreinamento do modelo-base.
Considerando-se que os sistemas baseados na arquitetura RAG são projetados para mitigar limitações dos grandes modelos de linguagem, como a alucinação factual e a dificuldade de atualização constante, é correto afirmar que o uso do RAG permite incorporar documentos normativos, jurisprudência ou doutrina diretamente no processo de geração de respostas, viabilizando consultas mais confiáveis, com rastreabilidade das fontes e sem a necessidade de retreinamento do modelo-base.
Resolução comentada
RAG traz fontes externas sem retreinar o modelo.
No RAG, documentos relevantes (normas, jurisprudência, doutrina) são recuperados e inseridos no contexto na geração, o que reduz alucinações, permite atualização sem retreinamento e possibilita citar as fontes, trazendo rastreabilidade.
Análise das alternativas
A) Correta: descreve corretamente benefícios do RAG. B) Errada: negaria as características centrais da arquitetura.
Referência: Lewis et al. (2020), Retrieval-Augmented Generation.
Resolução comentada do VaiConcursos.