RAG Retrieval-Augmented Generation

RAG Retrieval-Augmented Generation é o livro do professor Sandeco Macedo dedicado a dar memória e fontes confiáveis a modelos de linguagem. A sigla, que virou um dos assuntos mais procurados por quem trabalha com IA, designa a combinação entre geração de texto e busca de informação: em vez de responder só com o que aprendeu no treino, o modelo consulta uma base antes de responder.

O volume percorre dez técnicas, do RAG clássico ao que há de mais avançado no tema: RAG com memória, Agentic RAG, CRAG (Corrective RAG), Adaptive RAG, GraphRAG, Hybrid RAG, RAG-Fusion e a técnica de Hypothetical Document Embedding (HyDE). A didática é a mesma dos outros títulos do autor, com exemplos práticos e explicações em português.

Na compra, o leitor recebe 10 aulas gratuitas gravadas com cerca de 2 horas cada, os códigos-fonte usados nos exemplos e acesso ao grupo de WhatsApp do livro. O primeiro capítulo está disponível para leitura gratuita na página oficial.

O conteúdo é indicado para desenvolvedores que já mexem com APIs de modelos de linguagem e para profissionais que precisam criar assistentes capazes de responder com base em documentos internos, normas, manuais ou bases de conhecimento. É também um retrato atualizado de uma área que muda rápido, escrito por quem acompanha lançamentos e publica análises todas as semanas.

O livro fecha a parte intermediária da trilha de IA do autor, entre os fundamentos de Python e deep learning e os títulos mais avançados de agentes inteligentes e fine-tuning.