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Sistemas de recomendação são algoritmos que preveem a preferência de um usuário por um item específico, ajudando a filtrar grandes volumes de dados para sugerir conteúdo relevante. Eles são amplamente utilizados em plataformas como Netflix, Amazon e Spotify para personalizar a experiência do usuário, aumentar o engajamento e impulsionar vendas.
Chatbots tradicionais operam com memória de curto prazo, limitada ao contexto da sessão atual. Quando a conversa termina, o histórico é perdido. A memória de longo prazo, por outro lado, persiste informações entre sessões, permitindo que o chatbot lembre preferências, fatos mencionados há dias e o progresso do usuário em tarefas complexas.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) é uma arquitetura que combina recuperação de informações com geração de texto, permitindo que modelos de linguagem acessem conhecimento externo atualizado sem necessidade de fine-tuning. A abordagem resolve problemas críticos como alucinações, dados desatualizados e falta de fontes verificáveis.
Avaliar manualmente respostas de Large Language Models (LLMs) é como tentar encher uma piscina com um copo d'água — teoricamente possível, mas impraticável em escala. Com milhares de interações por minuto, o custo humano, o viés inter-avaliador e a inconsistência tornam a avaliação manual inviável para sistemas em produção.
Avaliar sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) é substancialmente diferente de avaliar LLMs puros. Enquanto um LLM tradicional é julgado por sua capacidade de gerar texto coerente a partir de conhecimento internalizado, um sistema RAG introduz uma camada adicional de complexidade: a recuperação de informações externas. Essa diferença fundamental exige métricas que capturem três pilares essenciais: a qualidade da recuperação, a fidelidade da geração e a integração harmoniosa entre ambos.