--- title: "Recuperação de informação" description: "Recuperação de informação seleciona documentos ou trechos relevantes para uma consulta. Saiba conferir o material recuperado antes de avaliar a resposta." canonical: "https://tropk.ai/recursos/glossario/recuperacao-de-informacao" last_modified: "2026-10-12T16:13:27.283Z" --- # Recuperação de informação Revisado em 2026-10-06. ## O que significa Recuperação de informação, ou retrieval, é a seleção de documentos ou trechos relevantes para uma consulta dentro de um conjunto disponível. Em sistemas de IA, esse material pode ser fornecido como contexto ao modelo que produzirá a resposta. A origem pode ser uma base interna ou um índice da web; recuperar informação não exige necessariamente consultar páginas ao vivo. ## Por que importa para marketing Para marketing, a recuperação ajuda a localizar a origem de uma resposta desatualizada ou incompleta. Se o sistema seleciona uma política comercial antiga, melhorar apenas o estilo do [prompt](/recursos/glossario/prompt) pode não resolver o problema. A equipe precisa verificar quais documentos chegaram ao modelo antes de julgar a redação, e decidir se deve revisar a base ou o mecanismo de seleção. ## Exemplo na prática Uma fabricante disponibiliza manuais de instalação para um assistente de suporte. Em um teste hipotético sobre um equipamento novo, o registro de recuperação mostra três trechos do modelo anterior, embora o manual correto esteja na base. A equipe decide revisar a identificação de versões e a seleção dos trechos, pois o erro ocorreu antes da geração da orientação final. ## Como aplicar ou verificar Para verificar, use consultas que correspondam a documentos conhecidos e examine os resultados recuperados antes da resposta. Registre identificador, versão, trecho e posição dos itens, quando disponíveis. Confira se o documento necessário estava acessível no conjunto consultado. A pessoa responsável pela integração deve distinguir falha de acesso, ausência na base e seleção inadequada de material que já estava disponível. ## Distinções importantes Recuperação não é treinamento: consultar um documento não demonstra alteração dos parâmetros do modelo. Também não equivale à resposta final; o gerador pode omitir ou interpretar mal o material selecionado. [RAG](/recursos/glossario/rag) combina recuperação e geração. O artigo original de RAG usa um índice de passagens da Wikipédia, ilustrando que esse mecanismo pode operar sobre um acervo previamente preparado. ## Fontes e referências - [Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks]() — Patrick Lewis e coautores, arXiv ## Continue a leitura - [RAG]() - [Recuperação de passagens]() - [Índice de busca]() ## Sobre o autor [Vinicius Pacheco]() Responsável pelos conteúdos técnicos da Tropk, com foco em rastreamento, indexação, dados estruturados e acesso de agentes ao conteúdo. --- [Todas as páginas em Markdown]()