A tecnologia de IA para código está em constante evolução, e dois dos principais modelos atuais são RAG (Geração Aumentada de Recuperação) e Busca Agêntica. Este guia analisa as diferenças entre esses dois sistemas, focando em suas vantagens e desafios técnicos.
RAG (Geração Aumentada de Recuperação): Abordagem Baseada em Índice
Mecanismo
RAG exige a criação de um índice pré-computado do repositório de código. O código é fragmentado e convertido em vetores matemáticos (embeddings), que são armazenados em um banco de dados vetorial. Durante a consulta, o sistema busca apenas os blocos mais relevantes por similaridade e os injeta no prompt do modelo.
Vantagens
RAG é altamente eficiente no consumo de contexto, enviando apenas os trechos de código necessários para o modelo. Isso mantém o custo da sessão quase insignificante, o que é especialmente vantajoso em equipes médias a grandes, onde a base de código muda constantemente.
Grande Problema
O grande problema com RAG é a obsolescência silenciosa. Em equipes médias a grandes, a base de código muda rapidamente, fazendo com que o índice do RAG fique desatualizado em minutos ou horas. Se um desenvolvedor alterar uma função e o índice ainda não tiver sido reprocessado, a IA consultará uma versão defasada do código, gerando o que é chamado de falha de