RAG e Inteligência Artificial: Muito Além da Redução de Alucinações

Por Daniel Flores – PPGCI/UFAL & Grupo de Pesquisa CNPq UFAL PDS & Ged/A
Blog Documentos Arquivísticos Digitais
http://documentosarquivisticosdigitais.blogspot.com

A incorporação de sistemas de inteligência artificial aos processos de recuperação informacional tem sido frequentemente associada ao problema das chamadas “alucinações”, isto é, respostas geradas sem lastro em fontes verificáveis. No entanto, a arquitetura de Recuperação Aumentada por Geração (Retrieval-Augmented Generation – RAG) oferece uma abordagem que ultrapassa a mera mitigação de inconsistências factuais, ao integrar mecanismos de busca estruturada com modelos generativos de linguagem (LEWIS et al., 2020).

A arquitetura RAG combina dois componentes principais: um sistema de recuperação de informações baseado em indexação estruturada e um modelo generativo capaz de produzir respostas contextualizadas a partir dos documentos recuperados. Em vez de depender exclusivamente de parâmetros estatísticos treinados em grandes volumes de dados genéricos, o modelo consulta bases documentais específicas antes de gerar a resposta. Essa integração amplia a precisão e a rastreabilidade das informações produzidas.

Contudo, a eficácia dessa arquitetura depende diretamente da qualidade estrutural das bases consultadas. Se os acervos arquivísticos e bibliográficos não estiverem descritos segundo padrões normalizados, com metadados exportáveis e interoperáveis, a recuperação automatizada será limitada. Assim, a integração entre RAG e Unidades de Informação exige alinhamento com princípios de interoperabilidade e reuso estruturado, como aqueles definidos pelos Princípios FAIR (WILKINSON et al., 2016).

No contexto arquivístico, a autenticidade permanece elemento central. Conforme Duranti (1995), a confiabilidade documental depende da preservação de identidade e integridade ao longo da cadeia de custódia. A utilização de arquiteturas RAG em plataformas institucionais deve, portanto, assegurar que as fontes consultadas sejam autênticas e preservadas segundo critérios arquivísticos reconhecidos. Caso contrário, a recuperação automatizada poderá amplificar imprecisões.

A articulação entre RAG e a entidade Consumer do Modelo OAIS (ISO, 2012) revela dimensão estratégica ainda pouco explorada. Enquanto o OAIS estrutura ingestão, preservação e disseminação, a incorporação de mecanismos de recuperação aumentada potencializa a difusão qualificada da informação preservada. O acesso deixa de ser mera entrega de pacotes informacionais para converter-se em mediação inteligente baseada em fontes primárias estruturadas.

É nesse ponto que a metáfora do iceberg digital, discutida anteriormente, adquire nova relevância. Sistemas de inteligência artificial operam predominantemente sobre dados disponíveis em ambientes indexáveis. Quando documentos arquivísticos não estão digitalizados ou descritos em padrões interoperáveis, permanecem invisíveis aos mecanismos de recuperação. A consequência é que respostas automatizadas tendem a apoiar-se em conteúdos secundários amplamente disponíveis na web, enquanto milhões de documentos preservados institucionalmente permanecem excluídos do ecossistema digital.

Portanto, RAG não deve ser compreendido apenas como ferramenta para reduzir alucinações, mas como mecanismo capaz de integrar inteligência artificial às bases documentais autênticas das Unidades de Informação. Essa integração exige infraestrutura técnica adequada, exportação estruturada de metadados, protocolos de colheita automatizada e preservação digital sistêmica. Somente assim será possível articular autenticidade, interoperabilidade e inovação tecnológica no ambiente digital contemporâneo.

---

Resumo

O texto analisa a arquitetura de Recuperação Aumentada por Geração como mecanismo de integração entre inteligência artificial e bases documentais estruturadas. Argumenta-se que sua relevância ultrapassa a redução de inconsistências factuais, exigindo interoperabilidade, metadados normalizados e preservação arquivística para garantir autenticidade e rastreabilidade. Defende-se que a articulação entre RAG e a entidade Consumer do Modelo OAIS constitui dimensão estratégica para ampliar o acesso qualificado às fontes primárias nas Unidades de Informação.

Palavras-chave: Recuperação Aumentada por Geração, Inteligência Artificial, Entidade Consumer, Modelo OAIS, Autenticidade Digital.

---

Abstract

This text analyzes Retrieval-Augmented Generation as a mechanism for integrating artificial intelligence with structured documentary bases. It argues that its relevance goes beyond reducing factual inconsistencies, requiring interoperability, standardized metadata, and archival preservation to ensure authenticity and traceability. It contends that articulating RAG with the Consumer entity of the OAIS model constitutes a strategic dimension for enhancing qualified access to primary sources within Information Units.

Keywords: Retrieval-Augmented Generation, Artificial Intelligence, Consumer Entity, OAIS Model, Digital Authenticity.

---

Referências

DURANTI, Luciana. Reliability and Authenticity: The Concepts and Their Implications. Archivaria, n. 39, p. 5–10, 1995.

INTERNATIONAL ORGANIZATION FOR STANDARDIZATION (ISO). ISO 14721:2012. Open Archival Information System (OAIS) – Reference Model. Geneva: ISO, 2012.

LEWIS, Patrick et al. Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. In: Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 33). 2020.

WILKINSON, Mark D. et al. The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Scientific Data, v. 3, 2016.