RAG para aplicações de IA Generativa

Os estudos em inteligência artificial (IA) têm feito avanços significativos nos últimos anos, destacando IA generativa entre tais evoluções. A IA generativa, de modo geral, é uma divisão da inteligência artificial focada no desenvolvimento de sistemas que podem criar conteúdos novos e originais a partir de um treinamento feito com dados pré-existentes.

A partir desse treinamento, a IA aprende o padrão dos dados fornecidos e passa a ser capaz de gerar respostas originais. Ela atualmente é usada em inúmeras tarefas, das mais simples até as mais complexas, e é claro que as inovações em tecnologia também alcançaram esse campo da inteligência artificial.

Entre as abordagens mais inovadoras e que estão recebendo mais destaque atualmente, está a geração aumentada de recuperação (RAG, sigla em inglês para Retrieval Augmented Generation), uma técnica que tem revolucionado a capacidade de sistemas de IA em produzir respostas mais precisas e contextualmente relevantes para as entradas dos usuários.

RAG: uma breve explicação

Se você trabalha no campo de tecnologias voltadas à IA, você já deve ter ouvido falar em RAG, devido à popularidade crescente dessa abordagem. O RAG, de modo geral, é uma abordagem que combina modelos de linguagem com a capacidade de acessar fontes de conhecimento externas.

Como os dados de treinamento de modelos de linguagem são estáticos, essa metodologia tem se destacado como uma ponte entre os dados que o modelo comporta e informações em tempo real. Assim, ao permitir que modelos de linguagem acessem dinamicamente fontes externas, o RAG adapta-se em tempo real, gerando respostas atualizadas e contextualmente relevantes.

Isso permite aprimorar a saída do modelo e é um caminho para solucionar obstáculos atuais, como as alucinações que podem acontecer em LLMs. Caso você queira saber com mais detalhes o que é o RAG, leia este artigo.

 

Aplicando a RAG à IA Generativa 

Como apontamos anteriormente, o RAG, por ser um componente de busca, pode ser aplicado em conjunto a modelos de linguagem para aprimorar estes. Nesse caminho, está se tornando bastante comum associar RAG a um LLM.

LLM, sigla em inglês para Large Language Model, é um modelo que se difere dos demais por ser treinado a partir de enormes bases de dados públicos. A quantidade maior de dados permite que o modelo resolva tarefas de complexidade mais alta do que modelos mais simples, que foram treinados com menos dados.

O LLM vem revolucionando as plataformas de IA generativa por gerar respostas bem desenvolvidas às entradas dos usuários. Com o uso do RAG, as respostas podem ficar ainda mais relevantes contextualmente. 

LLM e RAG: combatendo as alucinações

O principal desafio quando se fala de aplicações de LLMs em atividades diversas (como chatbots) são as alucinações. O fenômeno de “alucinação” dentro da inteligência artificial consiste em informações fornecidas pela ferramenta que apresentam dados incorretos ou tendenciosos, mas que foram escritos de forma coesa. 

Assim, por ter sido escrito de modo que transmite credibilidade, o usuário pode ser enganado ao acreditar nessas informações. Esse não é um problema exclusivo de uma plataforma específica e pode ocorrer em diversos sistemas de IA generativa de texto.

Como os dados de treinamento dos LLMs são fixos e atualizá-los é trabalhoso e custoso, as informações presentes nesses modelos têm uma data de validade, ou seja, a ferramenta tem acesso a informações até uma data específica. 

Segundo um artigo da BBC de maio de 2023, a OpenAI, desenvolvedora do famoso ChatGPT, informou que este sistema consegue gerar respostas com base em dados da internet disponíveis até setembro de 2021, o que explicaria alucinações quando lhe é perguntado sobre informações mais atuais. 

E como o RAG pode ajudar a ultrapassar esse obstáculo?

LLM e RAG funcionam bem em conjunto porque este é capaz de enriquecer a entrada do usuário com dados externos aos dados de treinamento do LLM. Dessa forma, o RAG busca informações externas relevantes em bases de dados confiáveis, fornece-os para o LLM e este gera uma resposta mais atualizada e mais relevante contextualmente de acordo com a entrada do usuário.

Isso permite que o modelo tenha acesso a informações atuais sem ser necessário treiná-lo novamente. Além disso, ao mitigar o risco de gerar respostas conhecidas como “alucinações”, o RAG aumenta significativamente a confiabilidade do conteúdo gerado por IA em diversas aplicações.

 

RAG e Chatbots

O uso de chatbots por empresas de diferentes portes está crescendo cada vez mais, e a busca atual é a melhoria dessa ferramenta que vem trazendo muitos benefícios para empreendedores.

Como a metodologia RAG também pode ser aplicada a modelos de linguagem usados para criar chatbots, os chatbots que utilizam o RAG representam um avanço significativo nas soluções de suporte ao cliente e nas interações personalizadas. Ao combinar capacidades de recuperação e geração, esses chatbots conseguem recuperar rapidamente informações precisas e atualizadas e fornecer respostas personalizadas a consultas de usuários. 

Movidos por algoritmos de aprendizado de máquina, os chatbots que utilizam RAG podem ser atualizados rapidamente com novas informações, resultando em maior eficiência e precisão ao longo do tempo. Sua implementação oferece benefícios tangíveis, como soluções em tempo real e melhoria da satisfação do cliente em diversas indústrias. Assim, gerando respostas mais alinhadas com a atualidade, a satisfação do usuário aumenta.

Usos internos do RAG

Para além de usos voltados ao atendimento ao cliente, o RAG também está sendo empregado para melhorar aplicações de IA Generativa utilizando bases privadas de dados. Como o RAG envolve um componente de busca, ele pode ser integrado em sistemas previamente existentes, o que é prático e traz muitos benefícios, como o aprimoramento de pesquisas.

A incorporação do RAG nas experiências de pesquisa está revolucionando a recuperação de informações ao proporcionar respostas personalizadas e baseadas no contexto. Sistema de IA Generativa que utilizam RAG têm a capacidade de lidar com consultas complexas, recuperando informações de fontes diversas e, assim, aprimorando a eficiência e a eficácia do processo de busca. Essa integração promete transformar as interações do usuário com sistemas inteligentes alimentados por IA, proporcionando uma experiência de pesquisa mais personalizada e eficiente.

Esse facilitador de buscas pode auxiliar em tarefas internas diversas, como construção de relatórios, estudo de mercado, comparação de propostas, confecção de contratos e muitas outras atividades. 

 

Aplicando o RAG e a IA Generativa na sua empresa

Atualmente, é muito clara a importância da inteligência artificial para a eficiência dos negócios. Isso significa que a busca por conhecimento e por ferramentas de IA estão crescendo gradativamente e tendem a continuar em ascensão. 

Em muitas áreas, dispor de ferramentas tecnológicas bem desenvolvidas é convertido em captação e fidelização de clientes. Por isso, a busca por ferramentas de IA Generativa têm aumentado cada vez mais, já que essas tecnologias propiciam economia, praticidade e rapidez na resolução de problemas para a empresa.

Além disso, é possível implementar o RAG em um modelo de linguagem treinado e que já esteja em uso sem ocasionar perdas, além de ser uma opção muito mais viável economicamente do que retreinar o modelo antigo para atualizá-lo.

Se você procura apenas o componente de busca para implementá-lo no modelo de linguagem natural do seu negócio, a empresa de inteligência artificial NeuralMind tem a solução ideal para você: a ferramenta NeuralSearchX.

O NeuralSearchX é um motor de busca sofisticado que, além de responder à entrada do usuário, indica em quais fontes estão as informações que compõem a saída de texto. Essa ferramenta pode ser empregada em muitos campos, como comercial, jurídico, imobiliário, atendimento ao cliente, entre outras áreas.

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