Q874605 - FGV - 2024 - STN - Auditor: Tecnologia da Informação - Transformação Digital

No contexto do Processamento de Linguagem Natural, a geração aumentada de recuperação (ou RAG, do inglês Retrieval-Augmented Generation) é uma técnica que visa a melhorar a acurácia e a confiabilidade de modelos de IA Generativa.
O objetivo principal dessa técnica é

a) facilitar a interação entre modelos de IA generativa e interfaces de usuário, melhorando a experiência do usuário ao gerar respostas mais interativas.
b) diminuir o volume de dados necessário para o treinamento de modelos de IA concentrando-se exclusivamente em dados de alta qualidade.
c) aumentar a capacidade dos modelos de IA generativa de produzir conteúdo visual, como imagens e vídeos, a partir de descrições textuais.
d) integrar técnicas de aprendizado por reforço para permitir que modelos de IA generativa aprendam com seus próprios erros e sucessos durante a geração de texto.
e) enriquecer os modelos de IA generativa com informações obtidas de bases de dados externas no momento da geração, elevando a precisão e a riqueza dos textos gerados.