TL;DR: O artigo compara o uso do Retrieval Augmented Generation (RAG) no Custom GPT e na Assistant API da OpenAI. O Custom GPT oferece RAG automatizado e fácil de usar, enquanto a Assistant API proporciona maior flexibilidade e controle para desenvolvedores. A escolha depende das necessidades do usuário, com a API sendo ideal para aplicações escaláveis e personalizadas.

Takeaways:

• RAG combina modelos generativos com busca de informações externas para respostas mais precisas.
• Custom GPT é simples e automatizado, ideal para prototipagem rápida.
• Assistant API oferece configuração avançada e escalabilidade para aplicações complexas.
• A escolha entre os dois depende do nível de personalização e controle desejado.
• A arquitetura RAG impacta diretamente na escalabilidade e custo do sistema.

Análise Comparativa de Métodos de RAG no OpenAI Custom GPT vs Assistant API

Introdução

A evolução dos sistemas de inteligência artificial tem impulsionado o desenvolvimento de métodos que combinam modelos gerativos com processos de recuperação de informações – o que conhecemos como Retrieval Augmented Generation (RAG). Essa técnica permite que os modelos acessem fontes externas de conhecimento, enriquecendo as respostas com dados atualizados e contextuais, e tem se tornado um pilar importante em soluções de IA conversacional.

Ao integrar embeddings, vector stores e mecanismos de busca semântica, o RAG possibilita a recuperação de trechos relevantes mesmo para consultas formuladas de maneira diversa, proporcionando maior acurácia e transparência nas respostas. Como pontua uma das referências técnicas,

“RAG consiste em combinar modelos gerativos com mecanismos de busca de informações externas, utilizando embeddings e bases vetoriais para buscar trechos pertinentes”,
o que evidencia o seu papel na redução de alucinações e na melhoria do contexto fornecido.

Este artigo se propõe a estabelecer uma análise comparativa entre duas abordagens oferecidas pela OpenAI – o Custom GPT e a Assistant API – explorando, de forma didática, seus fundamentos, componentes, variantes e impactos em escalabilidade, custo e qualidade de resposta. Cada seção abordará aspectos essenciais para a compreensão do funcionamento e da aplicação prática das soluções baseadas em RAG.

Fundamentos do Retrieval Augmented Generation (RAG)

O conceito de Retrieval Augmented Generation (RAG) fundamenta-se na ideia de que sistemas de geração de texto podem ser potencializados por meio da integração de informações externas. Essa abordagem permite que os modelos não fiquem restritos somente ao conhecimento adquirido durante o treinamento, mas também possam consultar bases de dados atualizadas ao responder a uma solicitação. Essa estratégia tem ganhado destaque por aumentar a precisão das respostas e reduzir a ocorrência de “alucinações” – respostas desconexas com a realidade.

Com a utilização de embeddings e técnicas de chunking, os documentos são transformados em vetores capazes de captar o significado semântico de seus conteúdos, possibilitando buscas por similaridade. Em outros termos, a RAG combina de forma integrada a capacidade generativa do modelo com mecanismos de busca sofisticados, o que é ilustrado na seguinte citação:

“Retrieval Augmented Generation é uma técnica que incorpora informações externas relevantes em tempo real para produzir respostas mais fiáveis e contextualizadas.”
Esse processo amplia o escopo das respostas e confere ao sistema uma camada adicional de verificação, além de facilitar a atualização do conhecimento sem a necessidade de re-treinamento.

Os benefícios da aplicação do RAG incluem não apenas respostas mais precisas e atualizadas, mas também maior transparência, já que é possível citar fontes e trechos dos documentos consultados. Essa integração gera confiança no usuário, uma vez que o modelo demonstra referenciar informações documentais específicas – como quando um artigo interno de suporte é utilizado para solucionar um problema técnico.

Componentes Essenciais de um Pipeline RAG

Um pipeline típico de RAG é composto por uma série de etapas interligadas que vão desde o pré-processamento dos documentos até a integração dos resultados na resposta final do modelo. Inicialmente, ocorre o processo de chunking, onde documentos são segmentados em partes menores, permitindo a geração de embeddings semânticos que representam cada trecho. Esse procedimento garante que a busca por similaridade seja feita de forma granular e eficiente.

Após a conversão dos textos em vetores, os dados são organizados em vector stores – bases vetoriais que possibilitam a recuperação rápida dos trechos mais relevantes para uma dada consulta. Essa etapa é crucial para que o sistema consiga identificar informações, mesmo que o vocabulário utilizado na pergunta não corresponda exatamente ao dos documentos. Por exemplo, uma consulta sobre “renovação de senha” pode recuperar informações sobre “recuperação de conta”, demonstrando a eficácia dessa abordagem.

Por fim, as etapas de pós-processamento, como o reranqueamento e a reescrita de queries, são aplicadas para refinar os resultados obtidos na busca inicial. Essas técnicas possibilitam ajustar a ordem dos trechos recuperados, descartando os “falsos amigos” semânticos e garantindo que o conteúdo selecionado esteja perfeitamente alinhado à intenção do usuário. Tais medidas aumentam o recall e a precisão, contribuindo para a qualidade final da resposta.

Variantes de RAG: Vanilla, Padrão, Híbrido, com HyDE e Agente

A abordagem mais simples, conhecida como RAG Vanilla, baseia-se em uma recuperação semântica direta sem passos adicionais de ajuste ou refinamento. Nessa variante, o modelo extrai e insere os trechos de forma imediata, sem reescrita de consulta ou reranqueamento, resultando em um pipeline simples e eficiente. Essa solução é bastante adequada para cenários em que a complexidade da consulta é mínima e o vocabulário empregado é direto.

Em contrapartida, as variantes RAG Padrão e Híbrido incorporam melhorias que vão além da simples recuperação semântica. Técnicas como query rewriting, que reformulam automaticamente a consulta do usuário, e a combinação de busca semântica com busca lexical – ou seja, uma busca híbrida – aumentam significativamente o recall e a precisão das respostas. Além disso, a técnica HyDE, que gera documentos hipotéticos para ampliar o leque de palavras e contextos utilizados na busca, revela um avanço importante na superação de disparidades entre a formulação da consulta e o conteúdo dos documentos.

A variante RAG Agente eleva ainda mais o nível de sofisticação, permitindo que o modelo tome decisões iterativas sobre quando e como buscar informação. Esse agente autônomo pode, por exemplo, realizar múltiplas buscas sequenciais e combinar os resultados antes de produzir uma resposta final. Essa abordagem dinâmica é especialmente útil para consultas complexas, onde o modelo precisa planejar e ajustar suas ações ao longo do processo para assegurar que a resposta seja rica e fundamentada.

Custom GPT: RAG Automatizado e Simplificado

O Custom GPT é uma solução que implementa o RAG de forma totalmente automatizada, focada em oferecer facilidade de uso para criadores que não dispõem de conhecimentos técnicos avançados. Nesse sistema, os usuários realizam o upload dos arquivos de conhecimento e o processo de chunking, geração de embeddings e armazenamento em vector stores ocorre de maneira transparente e automática. Esse fluxo plug-and-play é ideal para quem busca rapidez na prototipação de chatbots com base em documentos previamente fornecidos.

Ao fazer a busca por similaridade, o Custom GPT converte a consulta em um embedding e identifica os trechos mais pertinentes dentro do vetor store interno. Esses trechos são, então, inseridos automaticamente no prompt para gerar uma resposta fundamentada a partir do conhecimento disponível. Como ilustrado em um exemplo técnico,

“O usuário faz upload dos arquivos de conhecimento, e o sistema realiza o chunking automático, buscando os vetores mais similares para compor o prompt”,
o que destaca a simplicidade e a eficiência do processo.

Embora o Custom GPT ofereça uma implementação simplificada e adequada para usuários finais – reduzindo alucinações e proporcionando respostas confiáveis – ele toca em uma limitação intrínseca: a falta de controle granular. Essa abordagem “caixa preta” é excelente para quem deseja resultados rápidos sem a necessidade de ajustes técnicos, mas pode não atender a demandas que exijam personalizações ou integrações complexas.

Assistant API: RAG Configurável e Avançado

A Assistant API da OpenAI foi projetada para desenvolvedores que buscam maior flexibilidade e controle sobre o pipeline RAG. Diferente do Custom GPT, essa solução permite ajustar parâmetros desde a configuração do chunking até técnicas avançadas de busca, como a reescrita automática da query e a busca híbrida. Essa capacidade de personalização é ideal para a construção de aplicações robustas e integradas a fluxos de trabalho empresariais.

Dentro da Assistant API, a ferramenta file_search representa um dos principais diferenciais, pois reescreve a consulta do usuário para otimizar a busca e, se necessário, divide perguntas complexas em subconsultas paralelas. Essa abordagem tem se mostrado eficaz na seleção dos trechos mais relevantes, garantindo que o conteúdo inserido no prompt seja o mais preciso possível. Por exemplo, ao se utilizar uma busca híbrida, o sistema é capaz de conciliar resultados obtidos via similaridade semântica e resultados baseados em correspondência de palavras-chave.

Além de oferecer um pipeline RAG configurável, a Assistant API possibilita que desenvolvedores integrem outros recursos – como function calling e web search – para expandir as capacidades do assistente. Essa liberdade para modular e aprimorar o fluxo de recuperação de informações torna a API uma escolha preferencial para aplicações que exijam alta personalização, embora demande um esforço maior de desenvolvimento e monitoramento dos resultados.

Impactos da Arquitetura RAG na Escalabilidade e Custo

A arquitetura adotada no método RAG tem um impacto direto na escalabilidade dos sistemas e nos custos operacionais. No Custom GPT, todo o processo é gerenciado internamente pela OpenAI, o que garante rapidez e uma integração simples com a infraestrutura do ChatGPT, porém limita a expansão para cenários de alta concorrência. Esse formato é ideal para prototipagem e usos controlados, onde o volume de consultas não excede os limites da plataforma.

Por outro lado, a Assistant API foi concebida pensando em aplicações escaláveis e em ambientes de produção onde o volume de requisições e a complexidade dos dados são muito maiores. Com a possibilidade de integrar datasets massivos – como vector stores que suportam até 10 mil arquivos – e ajustar parâmetros como o tamanho dos chunks, a API permite um controle preciso sobre os recursos utilizados. Essa flexibilidade torna a solução mais adequada para empresas que buscam implementar assistentes de IA em larga escala.

A diferença de modelo de cobrança também é significativa nesse contexto. Enquanto o Custom GPT está incluso na assinatura do ChatGPT, proporcionando um custo fixo e previsível, a Assistant API opera em um modelo pay-as-you-go, onde os desenvolvedores pagam pelo consumo de tokens e armazenamento dos vector stores. Essa diferença exige um planejamento rigoroso em termos de volume de consultas e de dados, sobretudo em projetos que visam alta performance e escalabilidade.

Qualidade da Resposta e Personalização no RAG

A qualidade das respostas geradas por um sistema RAG está diretamente relacionada à capacidade do modelo de integrar de forma coerente e precisa as informações extraídas dos documentos. Ao ancorar as respostas em dados externos, tanto o Custom GPT quanto a Assistant API conseguem reduzir a incidência de respostas vagas ou incorretas. Essa abordagem permite que o assistente cite fontes e apresente informações verificáveis, aumentando a confiança do usuário.

Apesar de o Custom GPT oferecer resultados robustos e precisos graças aos ajustes internos da OpenAI – que otimizam a utilização dos documentos fornecidos – a Assistant API possibilita uma personalização mais profunda. Com a liberdade para modificar o prompt, ajustar parâmetros de busca e implementar lógicas condicionais, os desenvolvedores podem refinar o fluxo de recuperação e resposta para atender a demandas específicas. Um exemplo notável é a capacidade de reescrever automaticamente a query, o que melhora a correspondência entre a pergunta e os documentos disponíveis.

Contudo, essa flexibilidade extra na Assistant API vem acompanhada de desafios, já que a qualidade final depende fortemente da implementação e do tuning do pipeline pelo desenvolvedor. Enquanto o Custom GPT garante uma experiência otimizada “out-of-the-box”, a Assistant API oferece a possibilidade de ultrapassar essas necessidades padrão, desde que medidas de personalização e monitoramento sejam aplicadas rigorosamente para evitar incoerências ou falhas na recuperação de informações.

Conclusão

Este artigo apresentou uma análise comparativa detalhada dos métodos de RAG implementados no Custom GPT e na Assistant API, destacando aspectos fundamentais como os mecanismos de recuperação semântica, os componentes essenciais do pipeline e as diferentes variantes disponíveis no mercado. Foram discutidos os pontos fortes de cada abordagem e como eles se traduzem em qualidade, escalabilidade e custos variados.

A escolha entre Custom GPT e Assistant API depende do perfil do usuário e dos objetivos da aplicação. Enquanto o Custom GPT é ideal para quem busca uma solução plug-and-play rápida, sem a necessidade de intervenções técnicas, a Assistant API se destaca pela flexibilidade e capacidade de customização, permitindo que desenvolvedores adaptem o sistema às necessidades específicas de seus produtos e fluxos de trabalho.

No horizonte, a evolução das técnicas de RAG promete convergência entre facilidade de uso e alto grau de personalização. Espera-se que as inovações contínuas aprimorem a precisão e reduzam a latência, além de possibilitar integrações multimodais que tornem os assistentes de IA ainda mais robustos e funcionais. Essa tendência abre caminho para soluções cada vez mais sofisticadas e adaptáveis aos desafios dos mercados de IA.

Referências Bibliográficas

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• The New Stack (Twitter/X @thenewstack). (2024, 11 de outubro). OpenAI RAG vs. Your Customized RAG: Which One Is Better? [Tweet]. (Comparativo de desempenho entre RAG da OpenAI e RAG custom usando Milvus)
• Thread by A. Eleti (@athyuttamre). (2025, 11 de março). Introducing the Responses API… Twitter/X. (Discussão sobre evolução da Assistants API para Responses API e recursos de ferramentas)