RAG e Suas Alternativas: Um Framework para o Aprimoramento de Grandes Modelos de Linguagem

• Maria C. X. de Almeida UFG
• Anna P. V. L. B. Moreira UFG
• Evellyn M. R. UFG
• Sávio S. T. de Oliveira UFG
• Fernando M. Federson UFG

DOI: https://doi.org/10.5753/erigo.2025.17056

Resumo

Para abordar limitações de conhecimento estático em LLMs, este trabalho propõe uma taxonomia baseada em cinco categorias temporais e um framework de decisão para aprimoramento de LLMs. Demonstramos que a seleção da técnica depende das características específicas do problema, não havendo solução universalmente superior.

Palavras-chave: Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), Geração Aumentada por Recuperação (RAG), Aprimoramento de LLMs, Taxonomia Organizacional, Framework de Decisão