Os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) estão revolucionando a forma como empresas lidam com informação, automação e tomada de decisão. Mas, para extrair todo o potencial dessas ferramentas, não basta apenas utilizá-las “como vêm de fábrica”: é preciso explorar técnicas que aumentam sua capacidade de raciocínio e a conexão com dados corporativos reais.
Neste artigo, exploramos três abordagens que estão se tornando fundamentais: Chain-of-Thought (CoT), Graph-of-Thought (GoT) e Retrieval-Augmented Generation (RAG). Cada uma delas atua em um aspecto distinto da inteligência dos modelos, mas juntas podem criar soluções poderosas para problemas estratégicos.
Comparando CoT, GoT e RAG
| Técnica | O que é | Como funciona | Pontos fortes | Limitações | Aplicações em negócios |
|---|---|---|---|---|---|
| Chain-of-Thought (CoT) | Método de raciocínio passo a passo | O modelo descreve sua linha de pensamento em etapas sequenciais até chegar à resposta | Mais precisão em tarefas lógicas e de múltiplas etapas | Pode ser lento ou gerar raciocínios redundantes | Planejamento estratégico, análises financeiras, diagnósticos de problemas |
| Graph-of-Thought (GoT) | Estrutura de raciocínio em rede | O modelo cria múltiplos caminhos de pensamento conectados e compara soluções | Explora cenários paralelos, maior flexibilidade cognitiva | Exige mais recursos computacionais e ainda é experimental | Simulação de cenários, análise de riscos interdependentes, decisões colaborativas |
| Retrieval-Augmented Generation (RAG) | Integração de LLMs com bases externas | O modelo recupera dados atualizados de fontes confiáveis antes de gerar a resposta | Reduz alucinações, garante informações contextuais e atuais | Depende da qualidade e organização das bases externas | Chatbots corporativos, suporte ao cliente, consulta a políticas internas e regulatórias |
Integração das técnicas no ambiente empresarial
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CoT melhora a clareza e transparência das análises realizadas pelo modelo.
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GoT amplia a capacidade de explorar cenários complexos em paralelo, muito útil em planejamento e inovação.
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RAG garante que as respostas estejam ancoradas na realidade da organização, utilizando documentos internos, relatórios e políticas.
Na prática, combinar essas técnicas significa que os LLMs não apenas terão mais informações relevantes, mas também conseguirão pensar melhor sobre elas, apoiando decisões estratégicas com maior precisão e confiabilidade.
Conclusão
A jornada do Projeto 2 – LLMs e Raciocínio Avançado busca construir uma base sólida para experimentos práticos. Após uma primeira visão conceitual, este segundo artigo mostrou como técnicas como CoT, GoT e RAG se complementam, oferecendo às empresas um verdadeiro salto de qualidade na aplicação de LLMs.
O próximo passo será explorar casos de uso práticos que demonstrem essas técnicas em ação, mostrando como podem transformar problemas complexos de negócios em oportunidades estratégicas.
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