Como um pipeline RAG transforma seus dados em descobertas

A revolução GenAI está bem e verdadeiramente aqui. Para nos inspirarmos em nosso programa de conforto favorito, Gilmore Girls, “É o mundo da GenAI, e estamos apenas vivendo nele.”

Na verdade, McKinsey relata o número de organizações regularmente usando GenAI dobrou em dez meses entre suas pesquisas de 2023 e 2024. Além do mais, PwC entrevistou CEOs de empresas que adotaram o GenAI, e 89% acreditam que o GenAI está mudando significativamente a maneira como suas empresas criam, entregam e capturam valor.

Considerando a proliferação da IA ​​e o otimismo em torno dela, você pode ficar tentado a pensar que a IA, ou mais especificamente, Large Language Models (LLMs), pode ajudar sua organização a criar valor sem qualquer ajuste adicional. Mas para realmente maximizar seus benefícios, você precisa de um pipeline RAG.

Claro, A GenAI está ajudando as pessoas faça coisas imaginativas como jogar DND, personalize planos de treino e escreva faixas de diss no estilo rap de gangster dos anos 90 sobre seus amigos, mas em inglês antigo (obrigado, Reddit, por esta entrada). Mas quando se trata de sua organização, os LLMs precisam de ajuda de amigos como RAG para atender às suas necessidades comerciais específicas.

Uma visão geral do RAG

RAG, abreviação de Retrieval-Augmented Generation, é um termo cunhado por Patrick Lewis em seu artigo de 2020 para a Meta's AI Research. Pense em RAG como uma estrutura que reúne informações convencionais recuperação sistemas como bancos de dados e as capacidades generativas dos LLMs. Ao fazer isso, o RAG “aumentos“as habilidades de linguagem natural do seu LLM com conhecimento específico de negócios para que ele possa gerar respostas mais precisas, atualizadas e hiper-relevantes para suas necessidades específicas.

Em outras palavras, o RAG é uma maneira inteligente de garantir que qualquer LLM de sua escolha possa ser bem versado em seus dados de negócios para uma variedade de casos de uso interno e externo. Ele também poupa você do trabalho de treinar um LLM do zero ou ajustá-lo usando seu conjunto de dados.

Usando o RAG, você pode tornar seus aplicativos de IA ágeis e responsivos a novos desenvolvimentos aumentando um LLM com seus dados comerciais. Além disso, o RAG fornece às suas soluções de LLM acesso a dados em tempo real, preserva a privacidade dos seus dados e ajuda a mitigar alucinações de LLM. Algumas implementações populares podem ser chatbots, atendimento ao cliente ou pesquisa empresarial.

Leia mais: O que é geração aumentada de recuperação (RAG)?

Mas…o que é um pipeline RAG?

Agora que já sabemos por que o RAG é tão incrível, vamos falar sobre o que é um pipeline RAG.

• Um pipeline RAG funciona como uma linha de montagem em uma fábrica. Todos os seus dados não estruturados, armazenados em todos os tipos de formatos em seus bancos de dados e data lakes, servem como
• Nos pipelines RAG mais básicos, esses dados passam por indexação de dados, onde é dividido em pedaços de texto, incorporados em vetores e armazenados em um banco de dados de vetores (um banco de dados de vetores permite a recuperação rápida de informações). Este banco de dados é o destino do pipeline.
• O próximo passo é recuperação e geração de dados, que acontece sempre que você envia uma consulta. Com base na consulta, o db vetorial envia os “chunks” mais relevantes para o LLM.
• O LLM faz sua mágica combinando sua proeza de processamento de linguagem e as informações contextuais (do banco de dados), e Voilá! Você obtém uma resposta com informações precisas e contexto relevante.

Por que RAG é tudo Raiva,

De acordo com o McKinsey, até 47% das organizações que usam GenAI estão fazendo isso com personalização significativa ou desenvolvendo seu próprio modelo. Com quase metade das organizações pró-GenAI investindo na personalização de LLMs ou desenvolvendo seus próprios modelos, fica claro por que o RAG é a próxima grande novidade. Um exemplo disso é o tamanho do mercado RAG deverá crescer a um CAGR de 44.7% nos próximos cinco anos!

Vamos analisar algumas das vantagens dos pipelines RAG para que as empresas entendam o entusiasmo:

Acesso a dados em tempo real, sempre

Imagine que você pergunta ao seu chefe de vendas sobre as vendas do último trimestre, mas ele responde: "Infelizmente, não tenho acesso a informações recentes. Meu LLM foi treinado apenas em dados de dois anos atrás". Sua reação será: "Por que eu pago muito dinheiro para você, Phil?" ou "Nossa, eu deveria ter escutado quando meu CTO disse que deveríamos criar um pipeline RAG para pesquisa empresarial". A moral desta história é investir em RAG.

Aviso Legal: Qualquer semelhança com qualquer Phils trabalhando em vendas é mera coincidência. Nossa equipe jurídica diz que não podemos ser processados ​​por difamação se adicionarmos este aviso legal.

Piadas ruins à parte, o RAG garante que seu LLM sempre tenha acesso às informações mais recentes. Como sua organização está sempre gerando novos dados, tudo o que você precisa fazer é atualizar o banco de dados, e seu pipeline RAG cuidará do resto, garantindo que você obtenha respostas precisas e atualizadas todas as vezes.

Seus dados privados permanecem privados

O RAG também resolve a confidencialidade de dados, um problema crucial que as empresas enfrentam ao alimentar dados em LLMs públicos. Ao configurar um pipeline RAG, você não precisa se preocupar com seus dados empresariais privados aparecendo em respostas aleatórias do ChatGPT. Você pode aproveitar o LLM de sua escolha (para que Phil não passe vergonha na próxima reunião) enquanto garante que seus dados confidenciais sejam armazenados com segurança e privacidade.

Chega de alucinações de IA

Um problema comum com LLMs é que eles às vezes alucinam. O que acontece é que quando LLMs não têm informações factuais relevantes, eles tendem a gerar respostas falhas, mas convincentes, ou seja, eles alucinam. A boa notícia é que o RAG resolve esse problema fornecendo a eles dados relevantes e factualmente corretos.

Crie e implante seu RAG com Astera

Desbloqueie todo o potencial dos seus dados privados, mantendo-os privados, ao pareá-los com o GenAI. Implemente seu próprio RAG com Astera.

Discuta seu projeto RAG conosco.

Por que os oleodutos RAG são o futuro

McKinsey relata que a adoção do GenAI é a mais alta em marketing, vendas e funções de TI. No entanto, os pipelines RAG permitem a adoção do GenAI em uma gama mais ampla de funções, como:

Suporte e serviço ao cliente

Com um pipeline RAG, suas equipes de suporte ao cliente podem acessar informações de bases de conhecimento, perguntas frequentes e históricos de clientes para fornecer respostas precisas e em tempo real às dúvidas dos clientes, reduzindo os tempos de espera e melhorando a satisfação do cliente.

Marketing e Vendas

O RAG capacita seus profissionais de marketing a analisar e recuperar insights de clientes, avaliações de produtos e tendências de mercado de várias fontes para dar suporte a campanhas mais direcionadas com base em dados e análises em tempo real. Da mesma forma, suas equipes de desenvolvimento de negócios podem aproveitar o RAG para personalizar seus pitches usando dados de clientes e informações de produtos atualizados.

Na verdade, 71% de empresas viram a receita aumentar ao adotar IA em suas funções de marketing e vendas. Imagine o quanto mais eles poderiam alcançar com RAG.

Pesquisa e Desenvolvimento de Produtos

Usando o RAG, as equipes de pesquisa e desenvolvimento podem extrair insights do feedback do cliente e analisar tendências de mercado, concorrentes e desenvolvimentos da indústria para desenvolver novos recursos ou refinar os existentes. Isso não só leva a decisões estratégicas informadas, mas também garante que seu ciclo de inovação acompanhe as necessidades do mercado.

RH, Jurídico e Finanças

Funções operacionais como Jurídico, RH e Finanças lidam com documentos legais, diretrizes de conformidade, regulamentações e políticas regularmente. Com um pipeline RAG, suas equipes podem recuperar instantaneamente os insights relevantes para uma tomada de decisão rápida.

Cadeia de suprimentos e logística

Para equipes de cadeia de suprimentos e logística, os pipelines RAG podem ajudar a monitorar cadeias de suprimentos recuperando e analisando dados relevantes de várias fontes, como sistemas ERP, comunicações com fornecedores e documentos externos. Isso ajuda a reduzir gargalos, otimizar a logística e melhorar a eficiência. Na verdade, adoção precoce da IA na cadeia de suprimentos levou a uma redução de estoque de 20% e a uma redução de custos de 10%, e a RAG pode multiplicar esses ganhos.

Hora de fazer RAG n' Roll

Resumindo, os pipelines RAG oferecem uma tonelada de benefícios de IA e automação ao mesmo tempo em que abordam preocupações empresariais comuns com LLMs públicos. Com o RAG, você pode aproveitar o melhor do GenAI sem comprometer a confidencialidade dos seus dados. Além disso, o RAG tem uma ampla gama de aplicações, de marketing à cadeia de suprimentos, o que significa que você pode fazer testes desenvolvendo e implantando um pipeline RAG em uma de suas funções antes de implementá-lo em toda a empresa.

Preocupado com o desenvolvimento e a implantação de pipelines RAG? Você pode pensar que precisa de dezenas de especialistas em IA trabalhando dia e noite para construir seu pipeline RAG. Mas você pode substituir especialistas em IA por usuários empresariais e dia e noite com minutos porque Astera torna a construção do RAG muito mais simples.

Astera torna o desenvolvimento e a implantação de um pipeline RAG sem esforço, sem código e instantâneos, sem enviar nenhum dado seu para fora da organização. Além disso, com nossa ampla gama de conectores, você pode integrar praticamente todas as suas fontes de dados em seu sistema RAG.

Com Astera, seus usuários empresariais que entendem dados, metadados e estruturas de dados podem criar seus próprios pipelines RAG, permitindo que suas equipes pesquisem e extraiam informações contextuais, detalhes específicos e insights relevantes.

Parece um sonho? Está prestes a se tornar realidade com Astera do seu lado. Ver para crer. Reserve uma demonstração gratuita hoje ver Astera em ação.