O que é a geração aumentada de re­cu­pe­ra­ção (RAG)?

A geração aumentada de re­cu­pe­ra­ção (RAG) é uma tec­no­lo­gia que melhora os modelos lin­guís­ti­cos ge­ne­ra­ti­vos, re­cu­pe­rando in­for­ma­ções re­le­van­tes de fontes de dados externas e internas para fornecer respostas mais precisas e con­tex­tu­al­mente re­le­van­tes. Apre­sen­ta­mos o conceito de RAG e ex­pli­ca­mos como tirar o máximo proveito dele.

O que é a Retrieval-Augmented Ge­ne­ra­tion (RAG)?

A geração aumentada de re­cu­pe­ra­ção (RAG) é uma tec­no­lo­gia para otimizar a saída de um grande modelo lin­guís­tico (large language models, LLM). Em termos simples, a RAG funciona da seguinte maneira: como resultado de uma consulta do uti­li­za­dor, o sistema pesquisa primeiro uma grande quan­ti­dade de dados externos para encontrar in­for­ma­ções re­le­van­tes. Pode ser uma base de dados interna, a Internet ou outra fonte de in­for­ma­ção. Depois de encontrar os dados apro­pri­a­dos, o sistema utiliza al­go­rit­mos avançados para gerar uma resposta com­pre­en­sí­vel e precisa a partir desses dados.

Os grandes modelos lin­guís­ti­cos (LLM) são es­sen­ci­ais para o de­sen­vol­vi­mento da in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial, es­pe­ci­al­mente para os chatbots, que utilizam apli­ca­ções de pro­ces­sa­mento de linguagem natural, também co­nhe­ci­das como natural language pro­ces­sing. O seu principal objetivo é criar bots que possam responder com precisão às perguntas dos uti­li­za­do­res em diversos contextos, acedendo a fontes de co­nhe­ci­mento fiáveis.

Apesar do seu alto de­sem­pe­nho, os LLM apre­sen­tam alguns desafios. Por exemplo, podem dar respostas erradas se não houver in­for­ma­ções adequadas para uma resposta. Além disso, como aprendem a partir de grandes quan­ti­da­des de texto da Internet e outras fontes, muitas vezes adotam pre­con­cei­tos e es­te­reó­ti­pos contidos nesses dados. Os dados com os quais foram treinados foram re­co­lhi­dos num momento es­pe­cí­fico. Isto significa que os seus co­nhe­ci­men­tos estão limitados a esse momento e não são atu­a­li­za­dos au­to­ma­ti­ca­mente.

Com­bi­nando a RAG com os LLM, essas li­mi­ta­ções podem ser superadas. A RAG com­ple­menta as ca­pa­ci­da­des dos LLM ao encontrar e processar in­for­ma­ções atuais e re­le­van­tes, re­sul­tando em respostas mais precisas e con­fiá­veis.

Como funciona a RAG?

A geração aumentada de re­cu­pe­ra­ção funciona em várias etapas para fornecer respostas precisas e úteis. A seguir, ex­pli­ca­mos passo a passo como funciona:

Pre­pa­ra­ção da base de co­nhe­ci­men­tos

O primeiro passo consiste em fornecer uma ampla coleção de textos, conjuntos de dados, do­cu­men­tos ou outras fontes de in­for­ma­ção. Além do conjunto de dados de treino LLM existente, essa coleção serve como base de co­nhe­ci­mento que o modelo RAG pode acessar para recuperar in­for­ma­ções re­le­van­tes. As fontes de dados podem vir de bases de dados, re­po­si­tó­rios de do­cu­men­tos ou outras fontes externas.

In­crus­ta­ção em bases de dados vetoriais

Um aspeto im­por­tante da RAG é o uso de in­crus­ta­ções. As in­crus­ta­ções são re­pre­sen­ta­ções numéricas de in­for­ma­ções que permitem que os modelos de linguagem de máquina encontrem objetos se­me­lhan­tes. Por exemplo, um modelo que usa in­crus­ta­ções pode encontrar uma foto ou um documento se­me­lhante com base no seu sig­ni­fi­cado semântico. Essas in­crus­ta­ções são ar­ma­ze­na­das em bases de dados vetoriais, por exemplo, que um modelo de IA pode pesquisar e com­pre­en­der de forma eficaz e rápida. Para que as in­for­ma­ções estejam sempre atu­a­li­za­das, é im­por­tante atualizar pe­ri­o­di­ca­mente os do­cu­men­tos e adaptar as re­pre­sen­ta­ções vetoriais de acordo.

Consultar as in­for­ma­ções re­le­van­tes (Recuperar)

Quando um uti­li­za­dor faz uma so­li­ci­ta­ção, ela é primeiro con­ver­tida numa re­pre­sen­ta­ção vetorial e comparada com as bases de dados vetoriais exis­ten­tes. A base de dados vetorial procura os vetores mais se­me­lhan­tes à so­li­ci­ta­ção.

Ampliação da indicação (Augment)

A in­for­ma­ção re­cu­pe­rada é inserida no contexto da pergunta original uti­li­zando técnicas de en­ge­nha­ria de perguntas para criar uma pergunta ampliada. Isso inclui tanto a pergunta original quanto os dados re­le­van­tes. Isso permite que o LLM gere uma resposta mais precisa e in­for­ma­tiva.

Geração de respostas (Gerar)

Depois que o modelo RAG encontra as in­for­ma­ções re­le­van­tes, a resposta é gerada. O modelo pega as in­for­ma­ções en­con­tra­das e as usa para gerar uma resposta em linguagem natural. Ele usa técnicas de pro­ces­sa­mento de linguagem natural, como GPT-3, para “traduzir” os dados para o nosso idioma.

Quais são as vantagens da RAG?

A im­ple­men­ta­ção da geração aumentada de re­cu­pe­ra­ção oferece inúmeras vantagens, entre elas:

Maior eficácia

O tempo é ouro, es­pe­ci­al­mente para or­ga­ni­za­ções com recursos limitados. A RAG é mais eficiente do que os grandes modelos ge­ne­ra­ti­vos porque seleciona apenas os dados mais re­le­van­tes na primeira fase, reduzindo a quan­ti­dade de in­for­ma­ção que deve ser pro­ces­sada na fase de geração.

Economia de custos

A im­ple­men­ta­ção da RAG pode re­pre­sen­tar uma economia con­si­de­rá­vel de custos. Ao au­to­ma­ti­zar tarefas ro­ti­nei­ras e reduzir pesquisas manuais, é possível diminuir os custos com pessoal e, ao mesmo tempo, melhorar a qualidade dos re­sul­ta­dos. Os custos de im­ple­men­ta­ção da RAG também são in­fe­ri­o­res aos custos de formação frequente dos LLM.

In­for­ma­ção atu­a­li­zada

A RAG permite fornecer sempre as in­for­ma­ções mais recentes, co­nec­tando o LLM a fontes diretas de redes sociais, páginas de notícias e outras fontes atu­a­li­za­das pe­ri­o­di­ca­mente. Isso garante que você sempre forneça as in­for­ma­ções mais recentes e re­le­van­tes.

Resposta mais rápida às mudanças do mercado

As empresas que conseguem responder com maior rapidez e precisão às mudanças do mercado e às ne­ces­si­da­des dos clientes têm mais hipóteses de manter a sua posição face à con­cor­rên­cia. Um acesso rápido à in­for­ma­ção relevante e um aten­di­mento ao cliente proativo podem di­fe­ren­ciar as empresas.

Opções de de­sen­vol­vi­mento e teste

Ao controlar e per­so­na­li­zar as fontes de in­for­ma­ção do LLM, pode adaptar o sistema de forma flexível às ne­ces­si­da­des em constante mudança ou ao uso in­ter­fun­ci­o­nal. Também pode res­trin­gir o acesso a in­for­ma­ções con­fi­den­ci­ais a di­fe­ren­tes níveis de au­to­ri­za­ção e garantir que o LLM gere as respostas adequadas. Em caso de respostas in­cor­re­tas, pode-se usar o RAG para corrigir erros es­pe­cí­fi­cos e fazer correções se o LLM fizer re­fe­rên­cia a fontes de in­for­ma­ção im­pre­ci­sas.

Quais são os campos de aplicação da geração aumentada por re­cu­pe­ra­ção?

A RAG pode ser utilizada em vários setores em­pre­sa­ri­ais para otimizar os processos:

• Melhoria do serviço de aten­di­mento ao cliente: no serviço de aten­di­mento ao cliente, responder às consultas dos clientes com rapidez e precisão é crucial. A RAG pode ajudar nesse sentido, re­cu­pe­rando in­for­ma­ções re­le­van­tes de uma ampla base de co­nhe­ci­mento e per­mi­tindo responder ime­di­a­ta­mente às consultas dos clientes em chats ao vivo, evitando longos tempos de espera. Isso reduz a carga de trabalho da equipa de as­sis­tên­cia e aumenta a sa­tis­fa­ção do cliente.
• Gestão do co­nhe­ci­mento: a RAG apoia a gestão do co­nhe­ci­mento, per­mi­tindo que os fun­ci­o­ná­rios acessem ra­pi­da­mente as in­for­ma­ções re­le­van­tes sem ter que procurar em várias pastas.
• Aco­lhi­mento de novos fun­ci­o­ná­rios: os novos fun­ci­o­ná­rios podem fa­mi­li­a­ri­zar-se mais ra­pi­da­mente, tendo acesso mais fácil a todas as in­for­ma­ções de que precisam. Quer se trate de manuais técnicos, do­cu­men­tos de formação ou di­re­tri­zes internas, a RAG facilita a pesquisa e a uti­li­za­ção das in­for­ma­ções de que ne­ces­si­tam.
• Criação de conteúdos: a RAG pode ajudar as or­ga­ni­za­ções a criar entradas de blog, artigos, des­cri­ções de produtos ou outros conteúdos, com­bi­nando a sua ca­pa­ci­dade de geração de textos com a re­cu­pe­ra­ção de in­for­ma­ções de fontes internas e externas con­fiá­veis.
• Pesquisa de mercado: a RAG pode ser utilizada na pesquisa de mercado para recuperar de forma rápida e precisa dados e ten­dên­cias re­le­van­tes do mercado. Isto facilita a análise e a com­pre­en­são dos mo­vi­men­tos do mercado e do com­por­ta­mento dos clientes.
• Produção: na produção, a RAG pode ser utilizada para a previsão do consumo e a pro­gra­ma­ção au­to­ma­ti­zada da mão de obra com base na ex­pe­ri­ên­cia passada. Isto ajuda a utilizar os recursos de forma mais eficiente e a otimizar o pla­ne­a­mento da produção.
• Venda de produtos: a RAG pode aumentar a pro­du­ti­vi­dade das vendas, ajudando a equipa de vendas a recuperar ra­pi­da­mente in­for­ma­ções re­le­van­tes sobre os produtos e a fazer re­co­men­da­ções es­pe­cí­fi­cas aos clientes. Isto melhora a efi­ci­ên­cia das vendas e pode resultar em maior sa­tis­fa­ção dos clientes e aumento dos lucros.

Dicas para a aplicação da geração aumentada de re­cu­pe­ra­ção

Agora que já conhece as inúmeras vantagens e áreas de aplicação da geração aumentada de re­cu­pe­ra­ção (RAG), a questão é: como pode im­ple­men­tar esta tec­no­lo­gia na sua empresa? O primeiro passo consiste em analisar as ne­ces­si­da­des es­pe­cí­fi­cas do seu contexto. Considere em que áreas a RAG poderia trazer maiores be­ne­fí­cios: pode ser no aten­di­mento ao cliente, na gestão do co­nhe­ci­mento ou no marketing. Defina objetivos claros que deseja alcançar com a im­ple­men­ta­ção da RAG, por exemplo, reduzir os tempos de resposta no aten­di­mento ao cliente.

Existem vários for­ne­ce­do­res e pla­ta­for­mas que oferecem tec­no­lo­gias RAG. Pesquise bem e escolha a solução que melhor se adapta às ne­ces­si­da­des da sua or­ga­ni­za­ção. Preste atenção a fatores como fa­ci­li­dade de uso, ca­pa­ci­dade de in­te­gra­ção com os sistemas exis­ten­tes, es­ca­la­bi­li­dade e, claro, custo.

Depois de fazer o ne­ces­sá­rio para garantir uma transição suave e treinar ade­qua­da­mente a equipa, poderá apro­vei­tar ao máximo as vantagens da RAG e os problemas que surgirem poderão ser re­sol­vi­dos ra­pi­da­mente.

Depois de se­le­ci­o­nar uma solução RAG, você deverá integrá-la aos seus sistemas e fluxos de trabalho exis­ten­tes. Isso pode incluir conectá-la às suas bases de dados, sistemas CRM ou outras soluções de software. Uma in­te­gra­ção perfeita é crucial para maximizar os be­ne­fí­cios da tec­no­lo­gia RAG e não in­ter­rom­per as operações. Ofereça formação para mo­ni­to­ri­zar con­ti­nu­a­mente o de­sem­pe­nho da solução RAG. É im­por­tante analisar pe­ri­o­di­ca­mente os re­sul­ta­dos e procurar opor­tu­ni­da­des de oti­mi­za­ção. Também deve garantir que todos os dados pro­ces­sa­dos pela tec­no­lo­gia RAG sejam tratados de forma segura e de acordo com as normas apli­cá­veis em matéria de proteção de dados. Isto não só protegerá os seus clientes e a sua empresa, como também reforçará a confiança na sua trans­for­ma­ção digital.