As ferramentas de Inteligência Artificial Generativa que utilizam modelos de linguagem de grande escala (LLMs), como o Microsoft Copilot e o AWS Bedrock, nos surpreenderam com sua capacidade de escrever textos, criar códigos e responder perguntas complexas.
No entanto, eles não estão livre dos equívocos. Ou seja, quando o modelo inventa informações, apresenta dados desatualizados ou gera respostas que parecem convincentes, mas são, na verdade, factualmente incorretas.
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Esse problema surge porque o conhecimento desses LLMs é estático. Ele se baseia nos dados com os quais foram treinados, que podem não estar atualizados. Além disso, eles não têm a capacidade inata de citar fontes ou validar suas informações em tempo real.
É nesse ponto que o RAG (Retrieval-Augmented Generation ou Geração Aumentada de Recuperação) entra em cena. Ele atua como um cérebro externo para a IA Generativa, permitindo que ela acesse e utilize informações atualizadas e proprietárias para criar respostas precisas e confiáveis. Confira!
O que é RAG?
O RAG é uma técnica que aprimora as capacidades dos LLMs ao integrá-los a uma fonte de dados externa. Em vez de depender apenas do conhecimento que foi armazenado em seu treinamento, o modelo primeiro busca informações relevantes em um banco de dados, em documentos internos ou em qualquer outra base de conhecimento. Em seguida, ele usa essas informações para formular a sua resposta.
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Este processo garante que as respostas dos LLMs não sejam apenas fluidas e bem escritas, mas também factualmente precisas e contextualmente relevantes. Para empresas, isso é crucial, pois um chatbot de atendimento ao cliente, por exemplo, precisa fornecer informações precisas sobre produtos e serviços, e um assistente interno precisa de dados atualizados sobre as políticas da empresa.
Como o RAG funciona na prática?
O processo de RAG é dividido em algumas etapas essenciais, trabalhando em conjunto para fornecer respostas de alta qualidade. Confira!
1. Indexação e ingestão de dados
Antes que o modelo possa acessar qualquer informação, é preciso que os seus dados sejam preparados e armazenados em um formato que a IA possa entender e buscar de forma eficiente. Para isso, é necessário:
- Organizar os dados: Nesta etapa, seus documentos (PDFs, planilhas, páginas web, entre outros) são fragmentados em pequenos pedaços de texto.
- Transformar em vetores: Cada um desses pedaços é transformado em um vetor, ou seja, uma representação numérica que carrega o significado semântico do texto. Isso permite que a IA entenda a relação entre as informações, em vez de simplesmente procurar por palavras-chave.
- Armazenar em banco de dados: Por último, esses vetores são armazenados em um banco de dados vetorial, otimizado para buscas rápidas. Para que essa etapa seja eficaz, é preciso ter uma governança de dados robusta.
As soluções da Dedalus, como o Midas, ajudam a organizar e dar granularidade aos seus dados, garantindo que o seu RAG seja construído sobre uma base sólida.
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2. Recuperação de informações
Quando o usuário faz uma pergunta, o sistema RAG entra em ação. Isso inclui:
- Busca semântica: A pergunta do usuário também é transformada em um vetor. O sistema então busca no banco de dados os fragmentos de texto cujos vetores são mais semelhantes ao da pergunta.
- Seleção de trechos: O sistema recupera os fragmentos de texto mais relevantes, agindo como um pesquisador que encontra as páginas que contêm a resposta.
3. Geração da resposta
- Contextualização: Os fragmentos de texto recuperados são anexados à pergunta original do usuário, formando um prompt enriquecido.
- Resultado: Esse prompt, com todo o contexto factual, é enviado para o LLM. O modelo, agora munido de informações precisas e relevantes, gera uma resposta que é não apenas fluida, mas também factualmente correta.
Por que o RAG é a escolha certa para sua IA Generativa
A implementação do RAG vai muito além de apenas evitar falhas. Ele oferece uma série de vantagens que o tornam uma tecnologia-chave para empresas que desejam usar a IA Generativa de forma estratégica. Isso inclui:
- Precisão e confiabilidade: LLMs equipados com RAG podem fornecer respostas com base em fatos, citando fontes específicas. Isso é fundamental para indústrias onde a precisão é crítica, como finanças, saúde e direito.
- Acesso a dados atualizados: O RAG permite que o modelo acesse informações que não estavam disponíveis durante o seu treinamento inicial. Isso significa que ele pode usar dados em tempo real ou informações que mudam constantemente, como o estoque de produtos ou a cotação de moedas.
- Redução de custos: O RAG é mais barato e rápido do que o fine-tuning. Em vez de retreinar o modelo inteiro para que ele aprenda novas informações, você apenas atualiza a base de dados do RAG, economizando tempo e recursos computacionais.
- Personalização e governança: Com o RAG, você pode adaptar um LLM genérico para o seu negócio, usando seus próprios documentos e dados. Além disso, como você tem controle total sobre a base de conhecimento, pode garantir que o modelo não use informações confidenciais, o que aumenta a governança e a segurança.
Sua jornada de IA começa na Dedalus
O RAG é uma técnica que transforma a maneira como os modelos de linguagem operam, mas para colher seus benefícios, você precisa de uma plataforma que simplifique essa jornada. É por isso que o Dedalus Atlas é a solução ideal.
A ferramenta integra o poder da IA Generativa com a confiabilidade do RAG, garantindo que seus projetos resultem em soluções robustas e que geram valor para o seu negócio. Além disso, o Atlas oferece o ambiente completo para você experimentar, desenvolver e gerenciar seus projetos de IA de forma ágil e segura.
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