Resumo:
Esta pesquisa avaliou comparativamente o desempenho de três arquiteturas de Recuperação Aumentada por Geração (RAG) — RAG Tradicional, Tree-RAG e MultiQuery RAG — com o framework LangChain, para identificar a abordagem mais eficaz na redução de alucinações e no aumento da precisão de Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) em bases de conhecimento textuais e complexas. O estudo buscou preencher uma lacuna na literatura, que carece de comparações sistemáticas do desempenho de diferentes arquiteturas RAG em um corpus técnico com forte dependência contextual, utilizando uma combinação de métricas quantitativas e qualitativas.
Referência:
QUEIROZ, Ighor Felipe de Melo; BRITO, Adriana Camargo. Avaliação comparativa de arquiteturas RAG para mitigação de alucinações em LLMs. Estratégias & Soluções, Resumo Executivo 09 fev., 2026. [on-line]
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