IA Generativa na prática: como dominar LLMs e RAG.

A ideia é simples: menos teoria, mais domínio real sobre o que faz a IA entregar resultados de verdade para nosso dia a dia.

Entendendo LLM e RAG na prática

Os LLMs (Large Language Models) são modelos de linguagem treinados e pré- treinados com grandes volumes de texto para aprender padrões de linguagem, contexto e conhecimento.

Eles são o cérebro por trás de aplicações que conseguem interpretar comandos, responder perguntas e gerar conteúdo com coerência.

Mas aqui vai o ponto crucial: um LLM sozinho depende apenas do que aprendeu no treinamento. Ele não tem acesso a informações atualizadas nem ao seu banco de dados interno. É aí que entra o RAG (Retrieval-Augmented Generation).

O RAG funciona como uma ponte entre o modelo e as suas fontes de informação reais.

Ele busca dados externos — documentos, bases vetoriais, PDFs ou bancos corporativos — e insere esses conteúdos no contexto antes da geração da resposta.

Isso torna a IA mais confiável, rastreável e fundamentada (grounded) refere-se á prática de permitir que um profissional de direito acesse fontes externas de dados - como a internert, bancos de documentos ou informações internas da empresa.

Resumindo:

• O LLM é quem entende e escreve.
• O RAG é quem traz a base de fatos que dá sentido à resposta.

Usar os dois juntos é o que transforma uma IA comum em uma IA útil de verdade, capaz de responder com precisão e relevância.

 Aplicando IA generativa em ambiente real

Aprender IA generativa na teoria é fácil. O desafio começa quando você precisa colocar o modelo para funcionar com dados reais.

Foi isso que eu aprendi na prática, estudando pelo curso oficial da Oracle sobre OCI Generative AI — um ambiente que me mostrou passo a passo como conectar LLMs, RAG e prompt engineering em aplicações de verdade.

Durante os laboratórios, usei ferramentas reais, como o Cohere, integrado ao OCI Generative AI Agents, para criar fluxos onde o modelo não apenas “respondia perguntas”, mas se baseava em dados concretos e rastreáveis (groundedness).

💡 Exemplo prático

Criei um agente no OCI e configurei uma fonte de dados personalizada, mesmo antes dos dados estarem prontos — apenas com uma pasta vazia (prática recomendada no ambiente Oracle).

Depois, realizei a ingestão de documentos atualizados e testei a diferença entre a geração pura do modelo (só o LLM) e a geração com RAG (busca + contexto).

O resultado foi claro:

• O modelo puro respondia rápido, mas sem garantia de verdade.
• O modelo com RAG respondia com base no conteúdo que eu mesmo havia inserido — fundamentado e verificável.

Essa prática me fez entender o que os manuais chamam de “groundedness”: a diferença entre uma resposta convincente e uma resposta confiável.

Também explorei embeddings e busca semântica, criando representações vetoriais dos textos e comparando resultados com o método tradicional por palavra-chave.

A busca semântica encontrou respostas mais precisas, mesmo quando as palavras usadas na pergunta eram diferentes das do documento — mostrando o poder do entendimento contextual.

Conclusão: o poder da prática com propósito

Trabalhar com IA generativa vai muito além de entender conceitos. É sobre experimentar, testar e ajustar até entender o comportamento real do modelo.

Foi isso que aprendi estudando e praticando no ambiente da Oracle, usando ferramentas como OCI Generative AI e Cohere para ver de perto o impacto de cada decisão: o tipo de prompt, o formato dos dados, a ativação do RAG e a qualidade das fontes.

Hoje, entendo que dominar LLMs não é decorar comandos — é aprender a conversar com o modelo do jeito certo, guiando-o com clareza e propósito.

E quando você combina isso com dados bem estruturados e técnicas de grounding, o resultado é uma IA que não só fala bonito, mas entrega respostas certas, úteis e confiáveis.

🚀 Agora é sua vez

Se você quer sair da teoria e entender de verdade como a IA generativa funciona, crie seu próprio ambiente de testes.

A Oracle oferece ferramentas gratuitas e cursos acessíveis para isso — e cada experimento te ensina algo novo sobre o que a IA pode (ou não pode) fazer.

👉 Teste, erre, ajuste, e teste de novo.

Porque é na prática que a teoria ganha força — e é assim que se domina a IA generativa de verdade.

Espero que esta leitura amplie seus horizontes e te inspire a experimentar, testar e dominar a IA generativa na prática. A teoria é importante, mas o conhecimento real vem da prática — e cada experiência conta.

📚 Referências:

• Oracle Cloud Infrastructure – OCI Generative AI Documentation 
• https://www.oracle.com/br/cloud/
• Cohere – The Cohere Platform (Retrieval-Augmented Generation): https://docs.cohere.com/docs/the-cohere-platform#retrieval-augmented-generation-rag