# Estudo: acervos maiores de documentos reduzem a precisão do RAG

> A inclusão de documentos mais variados prejudicou o desempenho da geração aumentada por recuperação (RAG); em um teste, a precisão caiu 63%.

Oossa · 2026-10-15 · https://oossa.com/pt/large-document-collections-reduce-rag-accuracy-study-finds

Pesquisadores liderados por Nabaraj Subedi analisaram o desempenho da geração aumentada por recuperação (RAG) em conjuntos de documentos cada vez maiores. Em um sistema do Departamento de Transportes de Wyoming (Wyoming DOT), a ampliação do acervo de 54 para 1,128 documentos reduziu em 63% a precisão@10 e diminuiu em 23% a recuperação do documento que continha a resposta. O artigo propõe uma técnica de delimitação flexível, que restringe a busca a domínios relevantes sem treinamento adicional. Os autores recomendam aplicar essa delimitação primeiro e, depois, fazer uma única chamada de síntese.

## Os fatos

- O acervo passou de 54 para 1,128 documentos; a precisão@10 caiu 63% e a recuperação, 23%.
- Artigo publicado no arXiv em 2026-10-15 ("Thu Oct 15 2026 06:00:00 GMT+0200")

## Por que importa

Para quem desenvolve chatbots baseados em RAG, adicionar mais documentos pode, na verdade, tornar as respostas menos precisas se não houver delimitação por domínio.

## Fontes e referências

1. [When More Documents Hurt RAG: Measuring and Reducing Vector Search Dilution with Domain-Scoped Retrieval](https://arxiv.org/abs/2606.11350) – arXiv cs.IR, 2026-10-15

Última atualização: 2026-10-15