RAG sozinho não garante respostas confiáveis de IA
Orientações dizem que é preciso camadas de roteamento, controle de acesso, citações verificáveis e monitoramento para evitar respostas incorretas e divulgarem dados sensíveis
Cobertura de 5 e 6 de setembro replanta a discussão sobre RAG (retrieval-augmented generation): não basta 'recuperar melhor', é preciso 'decidir se recuperar' — ou seja, uma camada de roteamento que escolha entre resposta direta, uso de ferramentas, pedir esclarecimento, recusar ou acionar RAG.
Autores e profissionais defendem que o controle de acesso seja aplicado no momento da busca, para que documentos sensíveis jamais entrem no contexto do modelo e erros de permissão não virem vazamentos.
As recomendações pedem citações estruturadas e verificáveis — com id do documento, seção, citação e timestamp da recuperação — e um verificador que bloqueie alegações sem suporte ou contraditórias antes de qualquer saída para o usuário.
Os textos ressaltam controles operacionais: limiares calibrados de recuperação, escolhas de chunking e embedding, harnesses de avaliação, registro (logging) das decisões de prompt/modelo/recuperação e orçamentos de tokens, porque a qualidade da recuperação e o custo da geração limitam a confiabilidade.
Implementar esses padrões exige trabalho de engenharia e validação contínua; as equipes devem esperar compensações em latência, custo e esforço de desenvolvimento, mas uma taxa menor de falhas confiantes e sem auditoria para os usuários.