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@@ -36,8 +36,23 @@ O LORA está sendo utilizado da seguinte forma:
 
 
 ## RAG
-- A fazer.
+O rag pode ser utilizado rodando o notebook 'rag.ipynb' presente na pasta `Notebooks`. Todos os detalhes da implementação são comentados no relatório correspondente. Porém o notebook segue a seguinte estrutura:
 
+- Segmentação:
+
+    Carregamento da base de dados e quebra do conteúdo em chunks.
+
+- Indexação:
+
+    Salvar os embeddings e o conteúdo usando FAISS
+    
+- Recuperação:
+
+    Carregar o Modelo fine-tuned, o tokenizador e as configs. Preparar o pipeline para interação com a doc_chain. Criar retriever para recuperar os dados da base. Criar retriever chain para conseguirmos "buscar" na base de dados.
+
+- Geração:
+
+    Testes de geração no final do notebook.
 
 ### Avaliação
 Para avaliar o modelo, fizemos no notebook do Lora um dataframe que agrupa os resultados previstos pelo modelo e os resultados reais (pelos dados separados para teste), permitindo uma análise comparativa acerca do desempenho do modelo.