RAG: O que é Retrieval Augmented Ge­ne­ra­tion

RAG, Retrieval-Augmented Ge­ne­ra­tion ou, em português, Geração Aumentada de Re­cu­pe­ra­ção, é uma tec­no­lo­gia que aprimora modelos de linguagem ge­ne­ra­tiva ao resgatar in­for­ma­ções re­le­van­tes de fontes de dados internas e externas. Ao fazer isso, ela consegue fornecer respostas mais precisas e con­tex­tu­al­mente re­le­van­tes. Conheça as vantagens da RAG e descubra se ela pode ser in­te­res­sante para a sua empresa.

O que é Retrieval-Augmented Ge­ne­ra­tion?

Retrieval-Augmented Ge­ne­ra­tion é uma tec­no­lo­gia capaz de otimizar re­sul­ta­dos apre­sen­ta­dos por modelos de linguagem de grande escala (LLM). Em linhas gerais, a RAG funciona da seguinte maneira: em resposta a uma so­li­ci­ta­ção de um usuário, o sistema que a utiliza ini­ci­al­mente realiza pesquisas em grandes quan­ti­da­des de dados, para encontrar in­for­ma­ções re­le­van­tes. Entre essas fontes estão bancos de dados internos e externos, a internet e outros. Após reunir os dados apro­pri­a­dos, o sistema utiliza al­go­rit­mos avançados para gerar uma resposta com­pre­en­sí­vel e precisa, a partir desses dados en­con­tra­dos.

Modelos de linguagem de grande escala são es­sen­ci­ais para o de­sen­vol­vi­mento da in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial (IA), es­pe­ci­al­mente da voltada a chatbots, robôs de bate-papo in­te­li­gen­tes que utilizam apli­ca­ções de pro­ces­sa­mento de linguagem natural (natural language pro­ces­sing: NLP). O principal objetivo desse modelo de linguagem é criar bots capazes de responder, de maneira precisa, perguntas de usuários dos mais di­fe­ren­tes contextos. Para tanto, eles devem acessar fontes de in­for­ma­ção con­fiá­veis.

Apesar do alto de­sem­pe­nho que registram, LLMs também enfrentam alguns desafios. Por exemplo, eles podem fornecer respostas in­cor­re­tas quando não encontram in­for­ma­ções adequadas o su­fi­ci­ente para a resposta. Além disso, como aprendem com o grande volume de texto da internet e de outras fontes, eles fre­quen­te­mente assimilam pre­con­cei­tos e es­te­reó­ti­pos contidos nesses dados. Ainda, os dados que os treinam são coletados em momentos es­pe­cí­fi­cos, o que significa que o co­nhe­ci­mento desses modelos se limita a um período de tempo, não sendo atu­a­li­zado au­to­ma­ti­ca­mente. O fato pode levar à geração de respostas aos usuários com in­for­ma­ções de­sa­tu­a­li­za­das.

Ao combinar RAG e LLMs, tais li­mi­ta­ções podem ser superadas. A Retrieval-Augmented Ge­ne­ra­tion é capaz de com­ple­men­tar a ca­pa­ci­dade de LLMs, en­con­trando e pro­ces­sando in­for­ma­ções atuais e re­le­van­tes, e gerando respostas mais precisas e con­fiá­veis.

Como funciona a Retrieval-Augmented Ge­ne­ra­tion?

A RAG funciona em várias etapas para conseguir fornecer respostas precisas e úteis. A seguir, ex­pli­ca­re­mos o passo a passo de seus processos:

Preparar base de co­nhe­ci­mento

O primeiro passo realizado pela RAG consiste na pre­pa­ra­ção de uma coleção abran­gente de textos, conjuntos de dados, do­cu­men­tos e outras fontes de in­for­ma­ção. Essa coleção servirá de base de co­nhe­ci­mento para a busca de in­for­ma­ções re­le­van­tes, jun­ta­mente com o conjunto de dados de trei­na­mento do próprio LLM. Entre as fontes de dados possíveis podem estar bancos de dados, re­po­si­tó­rios de do­cu­men­tos e outras fontes externas.

In­cor­po­rar bancos de dados vetoriais (embed)

Aspecto im­por­tante da Retrieval-Augmented Ge­ne­ra­tion é o uso que ela faz de in­cor­po­ra­ções (em­bed­dings): re­pre­sen­ta­ções numéricas de in­for­ma­ções que permitem que modelos de linguagem encontrem objetos se­me­lhan­tes. Por exemplo, um modelo que utiliza em­bed­dings é capaz de encontrar uma foto ou documento similar, com base em sig­ni­fi­ca­dos se­mân­ti­cos. Em­bed­dings são ar­ma­ze­na­dos em bancos de dados vetoriais que podem ser pes­qui­sa­dos e com­pre­en­di­dos, de forma eficiente e rápida, por modelos de in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial. Para garantir que as in­for­ma­ções acessadas estejam sempre atu­a­li­za­das, é im­por­tante que se atualize re­gu­lar­mente os do­cu­men­tos, e que se ajuste as re­pre­sen­ta­ções vetoriais quando ne­ces­sá­rio.

Consultar in­for­ma­ções re­le­van­tes (retrieve)

Quando uma so­li­ci­ta­ção de usuário é feita, ela é ini­ci­al­mente con­ver­tida em re­pre­sen­ta­ção vetorial e comparada com os bancos de dados vetoriais dis­po­ní­veis. O banco de dados vetorial busca os vetores que são mais se­me­lhan­tes à so­li­ci­ta­ção.

Expandir o prompt (augment)

In­for­ma­ções re­cu­pe­ra­das são inseridas no contexto da so­li­ci­ta­ção original, por meio de técnicas de en­ge­nha­ria de prompt. Um prompt expandido é gerado, que inclui tanto a pergunta original quanto os dados re­le­van­tes. O processo permite que o LLM gere uma resposta mais precisa e in­for­ma­tiva.

Gerar resposta (generate)

Após a Retrieval-Augmented Ge­ne­ra­tion encontrar as in­for­ma­ções re­le­van­tes, ela seguirá para a geração da resposta. A tec­no­lo­gia utiliza as in­for­ma­ções en­con­tra­das para gerar uma resposta em linguagem natural, em­pre­gando técnicas de pro­ces­sa­mento de linguagem natural, como o GPT-3, e tra­du­zindo os dados para a nossa linguagem.

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Vantagens da Retrieval-Augmented Ge­ne­ra­tion

Im­ple­men­tar a Retrieval-Augmented Ge­ne­ra­tion em empresas oferece di­fe­ren­tes be­ne­fí­cios, entre eles:

Aumento da efi­ci­ên­cia

Tempo é dinheiro, es­pe­ci­al­mente para empresas com recursos limitados. Já que a RAG é mais eficiente que grandes modelos ge­ne­ra­ti­vos, ela reduz a quan­ti­dade de in­for­ma­ções a serem pro­ces­sa­das na fase de geração. Isso ocorre porque, na primeira fase, ela seleciona apenas os dados mais re­le­van­tes.

Redução dos custos

A im­ple­men­ta­ção da Retrieval-Augmented Ge­ne­ra­tion também pode levar a economias sig­ni­fi­ca­ti­vas. Ao au­to­ma­ti­zar tarefas ro­ti­nei­ras e reduzir a ne­ces­si­dade de pesquisas manuais, a tec­no­lo­gia reduz custos com pessoal e ainda melhora a qualidade dos re­sul­ta­dos obtidos. O custo de im­ple­men­ta­ção da RAG também é menor do que o custo dos trei­na­men­tos de atu­a­li­za­ção de modelos de linguagem de grande escala.

For­ne­ci­mento de in­for­ma­ções atu­a­li­za­das

A Retrieval-Augmented Ge­ne­ra­tion é capaz de fornecer in­for­ma­ções sempre atu­a­li­za­das, uma vez que ela conecta o LLM utilizado a feeds em tempo real de mídias sociais, a sites de notícias e a outras fontes cons­tan­te­mente atu­a­li­za­das. Isso vai garantir que você receba sempre as in­for­ma­ções mais atu­a­li­za­das e re­le­van­tes.

Respostas rápidas a adaptadas ao mercado

Empresas que respondem mais precisa e ra­pi­da­mente a mudanças de mercado e a ne­ces­si­da­des de clientes têm maiores chances de se des­ta­ca­rem da con­cor­rên­cia. Ao con­se­gui­rem acessar in­for­ma­ções re­le­van­tes com rapidez, além de atenderem clientes pro­a­ti­va­mente, empresas acabam se des­ta­cando das demais.

Opor­tu­ni­da­des de de­sen­vol­vi­mento e teste

Ao controlar e ajustar as fontes de in­for­ma­ção do LLM adotado, você poderá adaptar o seu sistema de forma flexível, às demandas em constante mudança e a uma uti­li­za­ção mais in­ter­fun­ci­o­nal. Além disso, será possível que você restrinja acessos a in­for­ma­ções con­fi­den­ci­ais con­fi­gu­rando di­fe­ren­tes níveis de au­to­ri­za­ção. Isso garantirá que o modelo de linguagem de grande escala gere somente respostas apro­pri­a­das. Em casos de respostas in­cor­re­tas, a RAG atua na correção de erros, es­pe­ci­fi­ca­mente quando o LLM baseia seus re­sul­ta­dos em fontes de in­for­ma­ção im­pre­ci­sas.

Áreas de aplicação da Retrieval-Augmented Ge­ne­ra­tion

A RAG pode ser utilizada para otimizar processos em diversas áreas dos negócios:

• Para melhorar o aten­di­mento ao cliente: Em se tratando de aten­di­mento ao cliente, a emissão de respostas rápidas e precisas é fun­da­men­tal. A RAG pode ajudar no apri­mo­ra­mento do aten­di­mento ao cliente ao recuperar in­for­ma­ções re­le­van­tes de uma vasta base de co­nhe­ci­mento e fornecer respostas imediatas, por meio de live chats, sem que o cliente tenha de esperar. Isso não só alivia a equipe de suporte como aumenta a sa­tis­fa­ção do cliente.

• Na gestão do co­nhe­ci­mento: A RAG oferece apoio à gestão do co­nhe­ci­mento, por permitir que fun­ci­o­ná­rios acessem in­for­ma­ções re­le­van­tes com rapidez, sem que precisem realizar buscas em inúmeros arquivos.

• Na in­te­gra­ção de novos fun­ci­o­ná­rios: Novos fun­ci­o­ná­rios con­se­gui­rão se integrar mais ra­pi­da­mente ao obterem acesso fa­ci­li­tado a todas as in­for­ma­ções re­le­van­tes sobre a empresa. Seja manuais técnicos, de trei­na­mento ou di­re­tri­zes internas, a RAG facilita a busca, o encontro e o uso de in­for­ma­ções re­le­van­tes.

• Na criação de conteúdo: A Retrieval-Augmented Ge­ne­ra­tion pode auxiliar processos de criação de posts, artigos de blogs, des­cri­ções de produtos e outros conteúdos, com­bi­nando sua ca­pa­ci­dade de geração de texto com a re­cu­pe­ra­ção de in­for­ma­ções de fontes con­fiá­veis, tanto internas quanto externas.

• Em pesquisas de mercado: A RAG pode ser utilizada para a re­a­li­za­ção de pesquisas de mercado, ao recuperar dados e ten­dên­cias re­le­van­tes. As in­for­ma­ções por ela coletadas podem facilitar a análise e a com­pre­en­são dos mo­vi­men­tos do mercado, assim como do com­por­ta­mento dos clientes.

• Na produção: Na produção, a Retrieval-Augmented Ge­ne­ra­tion pode ser usada na previsão do consumo e no pla­ne­ja­mento au­to­ma­ti­zado de pessoal, ambos baseados em es­ta­tís­ti­cas passadas. Nesse sentido, ela ajuda a utilizar recursos de forma mais eficiente e a otimizar a or­ga­ni­za­ção da produção.

• Na venda de produtos: A RAG pode aumentar o índice de vendas ao ajudar ven­de­do­res a acessar in­for­ma­ções re­le­van­tes sobre produtos com rapidez.