Pular para o conteúdo principal

Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — CESPE / CEBRASPE 2025

Engenharia de SoftwareInteligencia Artificial
Código
ce219663
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
TRF - 6ª REGIÃO
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Governança e Gestão de Tecnologia da Informação
Julgue o item subsequente, a respeito de LLM e IA generativa.O RAG (retrieval-augmented generation) reduz a necessidade de contextualizar prompts, pois o LLM, sozinho, consegue acessar, dinamicamente, informações externas sem qualquer integração prévia com sistemas de recuperação.
  1. CCerto
  2. EErrado
Revelar gabarito e comentário

GabaritoE — Errado

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Gabarito: ❌ ERRADO. A afirmação está incorreta. O RAG (retrieval-augmented generation) é uma técnica que combina um sistema de recuperação de informações com um modelo de linguagem (LLM). Para que o LLM acesse informações externas, é necessário integrá-lo previamente a um sistema de recuperação (como uma base vetorial ou mecanismo de busca). Sem essa integração, o LLM sozinho não possui acesso dinâmico a dados externos. Além disso, o RAG não reduz a necessidade de contextualizar prompts; pelo contrário, o contexto é enriquecido com os documentos recuperados, que são inseridos no prompt. Portanto, a assertiva erra ao afirmar que o LLM, sozinho, consegue acessar informações externas sem integração prévia.

Link permanente: /questoes/ce219663