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    Tudo o que você precisa saber sobre RAG

    Mariam Anwar

    Líder de conteúdo de marketing

    Outubro 16th, 2024

    A geração aumentada de recuperação (RAG) está ganhando força, e por um bom motivo.  À medida que empresas e especialistas em IA buscam maneiras mais inteligentes de processar informações, o RAG combina o melhor dos dois mundos, ou seja, o vasto conhecimento de sistemas de recuperação e o poder criativo de modelos de geração. Mas o que exatamente é o RAG e por que todo mundo está falando sobre ele?  

    O que é RAG?  

    RAG é uma estrutura avançada de IA que melhora o desempenho de grandes modelos de linguagem (LLMs) ao fornecer acesso a fontes externas de conhecimento. Antes de gerar uma resposta, o LLM recupera informações relevantes de várias fontes, garantindo que ele use os dados mais precisos e atualizados. Como resultado, o RAG permite que os LLMs forneçam respostas precisas e contextualmente apropriadas, tornando-os mais úteis em várias aplicações. 

    A evolução do RAG 

    A história do RAG começa em 2020, quando uma equipe do Facebook AI Research (agora Meta AI), juntamente com coautores da University College London e da New York University, se propuseram a melhorar os LLMs incorporando mais conhecimento diretamente em seu design. Para rastrear seu progresso, eles criaram um benchmark para garantir que suas inovações fossem eficazes. Sua estratégia era desenvolver um sistema que integrasse um índice de recuperação dentro do modelo, permitindo que ele extraísse informações de várias fontes e gerasse uma ampla gama de saídas de texto sob demanda. 

    Essa visão levou à criação do RAG, um método flexível que pode ser aplicado a quase qualquer LLM, conectando-o perfeitamente a uma riqueza de recursos externos. O RAG teve um impacto significativo na IA, misturando recuperação e geração de conhecimento para abrir novas possibilidades empolgantes. 

    Um sucesso de RAG 

    Principais benefícios do RAG

    Embora os LLMs sejam incrivelmente poderosos, até mesmo os melhores modelos têm seus limites. É aí que o RAG entra, tornando os LLMs mais inteligentes, mais precisos e capazes de entregar melhores resultados. Veja como o RAG melhora o desempenho do LLM

    • Sempre fornece informações atualizadas: Os LLMs podem ficar presos no passado porque são treinados em dados de um ponto específico no tempo. O RAG corrige isso permitindo que o modelo explore dados ao vivo de fontes externas, garantindo que as respostas sejam atuais e relevantes. 
    • Fala a linguagem de todos os setores: Os LLMs muitas vezes não têm o conhecimento especializado necessário para setores como saúde, finanças ou serviços jurídicos. O RAG resolve isso conectando o modelo a bases de conhecimento ou bancos de dados específicos, permitindo que ele recupere e entregue informações específicas do domínio. 
    • Mantém os dados reais: Os LLMs frequentemente “alucinam” ao gerar fatos inventados quando não têm informações suficientes. O RAG ajuda o modelo a evitar isso ao extrair dados precisos e verificados de fontes confiáveis.
    • Fortalece a confiança do usuário: O RAG fornece respostas precisas e confiáveis, o que resulta em maior confiança entre os usuários. Quando os indivíduos veem que a IA fornece regularmente informações confiáveis ​​apoiadas por fontes autorizadas, eles têm mais probabilidade de depender dela para decisões importantes.  
    • Fornece uma compreensão contextual mais profunda: O RAG aumenta a capacidade do modelo de entender o contexto de uma consulta. Por meio de bancos de dados vetoriais, ele pode identificar conceitos relacionados e não apenas combinar palavras-chave, fornecendo respostas mais perspicazes e relevantes que se alinham com a verdadeira intenção da pergunta do usuário. 
    • Oferece entrega de conhecimento personalizada: O RAG oferece aos desenvolvedores a flexibilidade para integrar várias bases de conhecimento externas, permitindo que eles adaptem os recursos da IA ​​a necessidades específicas. As organizações podem conectar o modelo a bancos de dados proprietários ou recursos específicos de domínio, permitindo que ele forneça conhecimento especializado. 
    • Garante a relação custo-eficácia: Com o RAG, não há necessidade de treinar novamente todo o LLM continuamente quando novas informações se tornam disponíveis. Em vez disso, o modelo pode recuperar dados relevantes em tempo real, tornando-o uma abordagem mais eficiente em termos de recursos. 

    O que acontece quando você faz uma pergunta ao RAG? 

    A Retrieval-Augmented Generation (RAG) funciona por meio de três componentes principais. Vamos dividir isso usando um exemplo em que um usuário pergunta: "Quais são as últimas tendências em energia renovável?" 

    1. Mecanismo de recuperação: Primeiro, o Retrieval Engine busca informações relevantes com base na consulta do usuário. Este mecanismo tem duas partes: 

    • Processador de consulta de entrada: Quando o usuário envia a pergunta, este componente analisa e refina a entrada. Ele garante um entendimento claro da consulta, reconhecendo que o usuário busca tendências recentes em vez de conhecimento geral.
    • Mecanismo de busca: Uma vez que a entrada é refinada, o Search Engine escaneia uma vasta coleção de dados indexados — como artigos, relatórios e estudos — relacionados à energia renovável. Ele recupera e classifica o conteúdo mais relevante com base na solicitação do usuário. 

    2. Motor de Aumento: Após reunir os principais resultados, o Augmentation Engine assume. Ele aprimora o prompt fornecido ao LLM incorporando as informações mais relevantes recuperadas. Por exemplo, se os principais resultados destacam avanços em energia solar e inovações em energia eólica, essas informações são incluídas para fornecer contexto para gerar uma resposta. 

    3. Motor de Geração: Por fim, o Generation Engine usa o prompt enriquecido para criar uma resposta coesa e informativa. Em nosso exemplo, o modelo pode responder: “As últimas tendências em energia renovável destacam melhorias substanciais na eficiência do painel solar e projetos inovadores de turbinas eólicas, tornando essas tecnologias mais acessíveis e eficazes.” 

    RAG vs. Pesquisa Semântica 

    RAG e busca semântica são técnicas usadas para melhorar como a IA lida com informações, mas funcionam de maneiras diferentes. RAG combina recuperação de dados em tempo real com um LLM para gerar novas respostas com base em informações novas. Por outro lado, a busca semântica foca em entender o significado por trás de uma consulta para encontrar o conteúdo existente mais relevante. Em vez de criar novas respostas, ela busca documentos ou passagens que melhor correspondem à intenção da consulta. Ela vai além da correspondência básica de palavras-chave usando técnicas avançadas como incorporação de palavras para encontrar conteúdo que se alinhe ao contexto da pergunta.  

    Por exemplo, se você pesquisar por “impacto do aquecimento global”, a pesquisa semântica também procurará por termos relacionados, como “efeitos das mudanças climáticas”, para fornecer uma gama mais ampla de resultados.  

    Cinco aplicações práticas do RAG  

    A capacidade do RAG de combinar recuperação de dados em tempo real com geração de conteúdo o torna altamente versátil. Aqui estão cinco de suas aplicações práticas: 

    1. Automação de suporte ao cliente: A RAG pode melhorar o atendimento ao cliente recuperando informações relevantes sobre produtos, documentos de suporte e FAQs para gerar respostas precisas e úteis às dúvidas dos clientes. Isso ajuda as empresas a fornecer suporte ao cliente mais rápido e personalizado. 
    2.  Processamento de documentos: O RAG pode agilizar o processamento de documentos extraindo e analisando informações de vários documentos. Ele recupera automaticamente dados de contratos, faturas e relatórios, melhorando a eficiência operacional e reduzindo erros manuais. 
    3. Educação e E-Learning: Em plataformas educacionais, o RAG pode extrair informações de livros didáticos, artigos acadêmicos ou recursos online para fornecer aos alunos respostas detalhadas a perguntas ou até mesmo gerar guias de estudo personalizados com base nas pesquisas mais recentes. 
    4. Sistemas de Informação em Saúde: O RAG pode ajudar profissionais de saúde a acessar as últimas pesquisas médicas, dados de pacientes ou diretrizes de tratamento, permitindo que eles ofereçam diagnósticos precisos e tratamentos atualizados. Ele pode recuperar informações sobre doenças raras, terapias emergentes ou ensaios clínicos. 
    5. Criação de Conteúdo: Para profissionais de marketing de conteúdo, o RAG pode reunir estatísticas atualizadas, relatórios do setor ou artigos relevantes e usar esses dados para criar postagens de blog, relatórios ou materiais de marketing. Essa geração de conteúdo em tempo real permite conteúdo mais preciso e com base em pesquisa sem a necessidade de pesquisar recursos manualmente. 

    O Futuro do RAG 

    À medida que a tecnologia avança, espera-se que o RAG integre algoritmos mais sofisticados e acesse uma variedade maior de fontes de dados, tornando-o ainda mais eficaz em fornecer respostas precisas e contextualmente relevantes. Essa evolução pode levar a experiências de usuário mais personalizadas, adaptando respostas para atender às preferências e necessidades individuais em vários campos, como saúde, finanças e atendimento ao cliente.  

    O RAG provavelmente aumentará as capacidades de tomada de decisão em tempo real, capacitando organizações a gerenciar conhecimento de forma dinâmica e eficiente. Os próximos passos para o RAG envolvem o ajuste fino de seus processos, ampliando sua aplicabilidade em vários campos e colaborando com tecnologias emergentes para capacitar ainda mais os usuários em sua busca por informações. 

    Astera oferece uma plataforma unificada para organizações desenvolverem e implantarem seus próprios sistemas RAG de forma rápida e eficiente, mantendo os dados seguros em seu ambiente. 

    Pronto para experimentar os benefícios do RAG? Fale conosco hoje mesmo e aprenda como otimizar seus processos de dados. 

    autores:

    • Mariam Anwar
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