Uma nova revisão sistemática de RAG (Retrieval Enhancement Generation) em aplicações empresariais está disponível aqui. As empresas ainda têm um longo caminho a percorrer antes de poderem realmente aproveitar o RAG de forma eficaz. Não presuma que o sistema RAG esteja pronto para produção em massa. A diferença entre os protótipos em laboratório e as implementações reais em empresas é maior do que a maioria das pessoas imagina. Esta revisão sistemática da literatura analisa 77 estudos de alta qualidade sobre sistemas RAG + LLM em gestão do conhecimento empresarial e automação de documentos, abrangendo publicações de 2015 a 2025. Os resultados da pesquisa revelam uma infraestrutura tecnológica centralizada: - 63,6% das implementações utilizam o modelo GPT. - 80,5% dependem de estruturas de recuperação padrão como FAISS ou Elasticsearch. - 66,2% preferem usar infraestrutura em nuvem para escalabilidade. No entanto, a diferença entre "laboratório e mercado" continua significativa. Embora as tarefas de recuperação e classificação frequentemente utilizem métodos de validação rigorosos, como a validação cruzada k-fold (93,5%), a avaliação generativa depende principalmente de conjuntos de dados estáticos de validação devido a limitações computacionais. Apenas 13% das pesquisas implantaram protótipos RAG em ambientes empresariais reais. Atualmente, existem cinco principais desafios recorrentes: - Controle de alucinações (48,1% dos estudos). - Privacidade e segurança de dados (37,7%). - Latência e escalabilidade (31,2%). - Adaptação de domínio (23,4%). - O impacto nos negócios é difícil de medir (15,6%). As métricas técnicas foram bem abordadas, com precisão, recall e acurácia aparecendo em 80,5% dos estudos, e ROUGE e BLEU em 44,2%. No entanto, apenas 19,5% dos estudos incluíram avaliações de colaboração humano-máquina, e estudos de caso reais que mensuram os resultados para o usuário final ainda são escassos. O ajuste fino em dados específicos do domínio normalmente resulta em uma melhoria de 10 a 20% no ganho factual em comparação com métodos de simulação zero-shot. A recuperação híbrida (combinando vetores densos com grafos de conhecimento) apareceu em 23,1% dos estudos e, em geral, melhorou a interpretabilidade e a precisão. Esta pesquisa fornece um roteiro baseado em dados para reduzir a lacuna entre protótipos acadêmicos e sistemas de produção. Essa tecnologia funciona em ambientes controlados; no entanto, a recuperação com preservação da privacidade, a latência inferior a 100 milissegundos e uma estrutura de avaliação centrada nos negócios continuam sendo desafios em aberto para a implementação empresarial. 🔖 Link para denúncia:
