A Retrieval-Augmented Generation (RAG) é um modelo de inteligência artificial que combina a geração de texto, através de recursos dos grandes modelos generativos de linguagem (LLMs), com a recuperação de informações, utilizando um banco de dados confiável, trazendo avanços significativos para a geração de conteúdo e sistemas de resposta a perguntas.
Desenvolvida para dar mais precisão e relevância às respostas geradas por modelos de linguagem, a RAG representa um salto importante na forma como interagimos com a inteligência artificial.
Quer entender um pouco mais sobre essa técnica diferenciada? Então continue a leitura deste conteúdo até o final e fique de olho nos próximos tópicos!
O que é Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
A Retrieval-Augmented Generation (RAG) é uma abordagem que integra dois componentes principais: um modelo de recuperação de informações e um modelo gerador de texto. Esse processo é dividido em duas fases:
Recuperação de Informações
Nesta fase, o sistema utiliza um modelo de recuperação para buscar documentos relevantes em uma base de dados ou em um conjunto de textos específico.
O objetivo é encontrar informações pertinentes que possam ser usadas para responder a uma pergunta ou gerar conteúdo.
Geração de Texto
Após recuperar as informações, o modelo gerador utiliza o contexto obtido para criar uma resposta coesa e informada. O modelo de geração é alimentado com os textos recuperados e utiliza essas informações para formular uma resposta precisa e relevante.
Essa combinação permite que o sistema aproveite o conhecimento pré-existente armazenado em grandes bases de dados e, ao mesmo tempo, crie respostas adaptadas e contextualmente apropriadas.
Por que a RAG é tão relevante?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) é uma técnica que aprimora a saída de grandes modelos de linguagem (LLMs) ao fazer referência a uma base de conhecimento confiável antes de gerar respostas.
Essa abordagem permite que os LLMs utilizem informações atualizadas e precisas sem a necessidade de um novo treinamento, tornando-se uma solução econômica e eficaz para manter o modelo relevante e útil em diferentes contextos.
Desafios dos LLMs:
- Podem fornecer informações falsas ou desatualizadas;
- Respostas podem ser imprecisas devido a confusão terminológica;
- Falta de controle sobre as fontes de informação.
A RAG soluciona esses problemas ao direcionar o LLM para recuperar dados relevantes de fontes confiáveis, garantindo maior precisão e controle nas respostas geradas, o que aumenta a confiança dos usuários.
Como funciona a RAG?
É importante compreender todos os pontos do funcionamento da RAG para ter uma visão mais assertiva de sua funcionalidade. Confira!
Consulta e recuperação
O processo começa com a consulta do usuário, que pode ser uma pergunta ou um tópico para o qual se deseja obter informações.
O modelo de recuperação analisa a consulta e pesquisa uma base de dados de documentos relevantes.
Esse processo geralmente envolve técnicas de busca, como TF-IDF, embeddings de palavras, ou modelos de linguagem pré-treinados.
Seleção de documentos
Com base na consulta, o sistema seleciona uma lista de documentos ou trechos de texto que são mais relevantes para a questão colocada. Essa seleção é feita para garantir que o conteúdo recuperado seja relevante e útil.
Geração de respostas
O modelo gerador recebe o contexto dos documentos recuperados e utiliza essas informações para criar uma resposta. Esse modelo é treinado para produzir texto coeso e informativo, utilizando as informações recuperadas como base para gerar uma resposta completa e precisa.
Além disso, em alguns casos, o sistema pode incluir uma etapa adicional de refinamento, onde a resposta gerada é ajustada para melhorar a fluidez e a clareza
Benefícios da RAG
Quando pensamos em RAG, podemos listar algumas vantagens, como:
- Precisão aumentada: ao combinar recuperação de informações com geração de texto, a RAG melhora a precisão das respostas, proporcionando informações mais relevantes e contextualmente apropriadas;
- Contexto relevante: a RAG permite que o modelo de geração de texto utilize um contexto mais rico e variado, obtido dos documentos recuperados, resultando em respostas mais informativas e detalhadas;
- Flexibilidade: a abordagem RAG pode ser adaptada a uma ampla gama de aplicações, desde sistemas de perguntas e respostas até assistentes virtuais e criação de conteúdo automatizado;
- Escalabilidade: como a recuperação de informações pode ser baseada em grandes bases de dados, a RAG é capaz de lidar com uma vasta quantidade de informações e escalar conforme necessário.
Exemplos de Aplicação da RAG
Ao integrar referências de bases de conhecimento externas, a RAG melhora a precisão e a relevância das informações fornecidas. Conheça alguns exemplos práticos:
- Sistemas de perguntas e respostas: em plataformas de perguntas e respostas, como assistentes virtuais ou chatbots, a RAG pode melhorar a capacidade de fornecer respostas precisas e relevantes com base em uma vasta gama de documentos e fontes;
- Criação de conteúdo: em ferramentas de geração de texto automatizado, a RAG pode ser usada para criar artigos, relatórios ou resumos com base em informações coletadas de diversas fontes;
- Pesquisa e desenvolvimento: em áreas de pesquisa, a RAG pode auxiliar na análise de literatura científica e na geração de insights baseados em informações recuperadas de artigos e publicações.
A Retrieval-Augmented Generation (RAG) representa uma importante evolução na tecnologia de processamento de linguagem natural, combinando a capacidade de recuperação de informações com a geração de texto para criar respostas mais precisas e contextualmente relevantes.
À medida que a tecnologia avança, a RAG promete transformar a forma como interagimos com sistemas de inteligência artificial, oferecendo soluções mais eficientes e eficazes para uma variedade de aplicações.
Conte com a Avivatec!
A Avivatec oferece um ecossistema de tecnologia e inovação que pode te ajudar a identificar onde estão os gargalos na operação e quais soluções podem resolvê-los. Com especialistas capacitados e soluções de ponta, garantimos eficiência, escalabilidade e segurança ao seu negócio.
Entre em contato conosco agora mesmo e descubra como podemos ajudar sua empresa dar o próximo passo rumo à transformação digital!
