Vamos analisar as alternativas apresentadas em relação à abordagem de Retrieval-Augmented Generation (RAG) e suas vantagens: A. RAG requer o retraining do LLM sempre que um novo documento legal é adicionado à base de conhecimento. - Esta afirmação é falsa, pois uma das vantagens do RAG é que ele não exige retraining do modelo sempre que novos documentos são adicionados. B. RAG modifica permanentemente os pesos internos do LLM para se especializar em terminologia legal. - Isso também é falso, já que o RAG não altera os pesos do modelo, mas sim utiliza a recuperação de documentos para complementar as respostas. C. RAG reduz a necessidade de um banco de dados vetorial, integrando documentos diretamente no modelo. - Esta afirmação é incorreta, pois o RAG ainda depende de um banco de dados vetorial para buscar documentos relevantes. D. RAG permite que o LLM acesse os documentos legais mais atuais no momento da inferência, sem necessidade de retraining diário. - Esta afirmação é verdadeira e reflete uma das principais vantagens do RAG, que é a capacidade de acessar informações atualizadas sem a necessidade de re-treinamento constante do modelo. Portanto, a alternativa correta é: D. RAG permite que o LLM acesse os documentos legais mais atuais no momento da inferência, sem necessidade de retraining diário.