Estamos na era digital, com apenas um clique acessamos informações e diferentes conteúdos. Com a popularização da inteligência artificial (IA), essa tarefa se tornou ainda mais simples, seja a geração de textos criativos, respostas para dúvidas, ou a tradução de idiomas, basta inserir o comando desejado e, pronto, em questão de segundos, a IA traz o resultado solicitado.
Isso é possível graças às IAs generativas baseadas em Modelos de Linguagem Grandes (LLMs). Os LLMs são sistemas de inteligência artificial avançados, inspirados no cérebro humano que, com suas redes neurais artificiais, são capazes de gerar textos criativos e originais, traduzir idiomas, responder a perguntas e até mesmo simular conversas.
Para que as IAs baseadas neste tipo de modelo sejam capazes disso, elas são treinadas com grandes conjuntos de dados de texto, para aprender padrões e relações entre palavras e frases. Entretanto, a resposta gerada pela ferramenta é limitada à quantidade de informações usadas para treiná-la, pois quando os dados não são atualizados, o usuário fica refém de resultados de dados ultrapassados e que podem não condizer com a realidade.
Essa situação impacta principalmente as empresas que, ao usar um chatbot de IA corporativo, podem estar contando com uma ferramenta que não possui todas as informações sobre os produtos ou serviços da organização, levando a respostas incorretas e prejudicando a confiança na tecnologia.
Então, como mudar esse cenário? A resposta é: Geração Aaumentada de Recuperação, ou simplesmente RAG. Entenda mais abaixo.
O que é geração aumentada de recuperação (RAG)?
Do inglês Retrieval-Augmented Generation, o RAG é uma técnica que combina as capacidades generativas de um Modelo de Linguagem Grandes (LLMs) a outras fontes externas. Ou seja, em vez da IA apenas fornecer respostas baseadas em seu banco de dados, ela consegue acessar fontes externas para gerar resultados adequados às solicitações.
Dessa maneira, os usuários têm maior segurança nas respostas, já que sabem que a IA se baseia em dados mais atuais e completos.
Como funciona o RAG?
Para conseguir trazer respostas mais completas, o RAG funciona da seguinte forma:
1 – Acesso a dados externos
Os dados externos são as informações que não fazem parte do conjunto de dados usado no treinamento de um LLMs. Os dados podem ser obtidos de diversas fontes, como APIs, bancos de dados, repositórios de documentos, dentre outras.
O formato para extrair a informação depende da forma como o RAG é treinado e configurado, mas o mais comum é que a ferramenta extraia textos de documentos, arquivos, registros de bancos de dados e páginas da web.
2 – Adição de informações relevantes
Mais do que apenas gerar uma resposta para a solicitação do usuário, o RAG adiciona outras informações relevantes sobre o tema perguntado. Para entender melhor essa parte, imagine que você pergunta para a IA “qual o preço de uma passagem de avião para o Japão?”, em vez da máquina trazer apenas a informação com o valor da passagem, ela adiciona outras informações relevantes como o histórico de preços de passagem, o câmbio da moeda, melhor época do ano para realizar a viagem, companhias aéreas que realizam o percurso, entre outras informações pertinentes.
Isso garante que o usuário não fique apenas em uma camada superficial do tema perguntado, mas tenha acesso a respostas precisas e contextuais às suas consultas, o que traz mais segurança e embasamento nas demandas que precisa cumprir.
3 – Potencialização dos prompts
Prompts é o termo usado para se referir às instruções ou perguntas que o usuário dá a um modelo de linguagem. Com o RAG, os prompts são potencializados, pois a partir de comandos “simples”, a IA consegue adicionar informações contextuais e gerar respostas mais completas e coerentes com a pesquisa.
4 – Atualização dos dados
Como falado acima, as respostas geradas por Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) são limitadas pelo conjunto de dados presentes em sua base. Por isso, para combater o obsoletismo de informações, é preciso atualizar os documentos de forma assíncrona e atualizar a representação incorporada dos documentos, que podem ser feitos por meio de processos automatizados em tempo real ou de processamento em lotes periódicos.
Vantagens do RAG
Ao contar com uma ferramenta de RAG, a organização:
- Aumenta a qualidade das respostas da IA generativa aos prompts;
- Acessa informações atuais e não fica restrita à base de dados da IA;
- Atualiza constantemente o repositório de dados da RAG, sem precisar realizar grandes gastos para isso;
- O repositório de dados da RAG fornece dados mais contextuais do que os de um LLM generalizado.
- Consegue identificar as fontes de informações contidas na base de dados vetorial da RAG, o que permite corrigir ou excluir informações incorretas.
Conclusão
A geração aumentada de recuperação (RAG) é uma tecnologia recente, com um potencial ainda não totalmente explorado, visto que a técnica surgiu em 2020.
Para ganhar maior adesão das organizações, o RAG precisa que as empresas compreendam de fato o que é a tecnologia e de como ela pode ajudar a impulsionar os negócios. Há também os aspectos técnicos, em que os desenvolvedores precisam aprimorar e introduzir os melhores métodos e processos para a alimentação de dados e garantir que as informações e as fontes de consulta sejam de qualidade e confiáveis.
No quesito financeiro, o custo de uma IA com RAG é maior do que de um modelo de LLM convencional, porém, a longo prazo, a abordagem é menos custosa do que retreinar frequentemente o LLM.
Por isso, mesmo com os desafios citados a serem superados, o RAG é uma excelente ferramenta para ser integrada aos processos de negócio, já que as empresas além de contarem com respostas precisas, confiáveis e de qualidade, garantem que o Modelo de Linguagem Grande (LLM) não seja apenas uma ferramenta genérica, mas um assistente personalizado que entende as características e especificidades das operações comerciais, produtos e serviços do negócio.