Descobre como o Retrieval Augmented Generation (RAG) melhora os modelos de IA integrando dados externos fiáveis e em tempo real para obter respostas precisas e actualizadas.
O Retrieval Augmented Generation (RAG) é uma abordagem inovadora para melhorar as capacidades dos modelos generativos de IA, em particular os Large Language Models (LLMs). Aborda uma limitação fundamental dos LLMs padrão: a sua dependência apenas de dados pré-treinados, o que pode levar a resultados factualmente imprecisos, desactualizados ou com falta de compreensão contextual específica. O RAG ultrapassa estes problemas, permitindo que os modelos acedam e incorporem informações de fontes externas em tempo real durante o processo de geração.
A Geração Aumentada de Recuperação (RAG) é uma técnica que enriquece o conhecimento dos LLMs, permitindo-lhes recuperar informações de bases de conhecimento externas antes de gerar uma resposta. Ao contrário dos modelos que dependem apenas dos seus parâmetros internos pré-treinados, os modelos baseados em RAG acedem e integram dinamicamente informações relevantes de fontes externas, como documentos, bases de dados ou a Web. Este processo preenche eficazmente a lacuna entre o vasto conhecimento geral incorporado nos LLMs e a necessidade de informação atual, precisa ou específica do domínio. Isto garante que o conteúdo gerado não só é contextualmente relevante, como também se baseia em factos actualizados e fiáveis.
O processo de Geração Aumentada de Recuperação envolve geralmente duas fases principais que funcionam em conjunto:
Fase de recuperação: Quando um utilizador coloca uma questão, o sistema RAG começa por utilizar um mecanismo de recuperação para procurar informações relevantes numa fonte de conhecimento designada. Esta fonte de conhecimento pode ser uma base de dados vetorial de documentos, uma coleção de páginas Web ou qualquer repositório de dados estruturados ou não estruturados. Técnicas como a pesquisa semântica e a correspondência de semelhanças são frequentemente utilizadas para identificar e obter os documentos ou partes de informação mais pertinentes. Estes métodos aproveitam as incorporações para compreender o significado e o contexto tanto da consulta como da informação na base de conhecimentos, assegurando que a recuperação não se baseia apenas em palavras-chave, mas está alinhada concetualmente.
Fase de aumento e geração: Uma vez recuperada a informação relevante, esta é então "aumentada" ou combinada com a consulta original do utilizador. Esta consulta aumentada é então introduzida no LLM. O LLM usa este contexto enriquecido - tanto a consulta original como o conhecimento recuperado - para gerar uma resposta mais informada e precisa. Este processo garante que o resultado do modelo é baseado em factos e contextos externos, em vez de depender apenas dos seus dados de pré-treino potencialmente limitados ou desactualizados. Técnicas como a engenharia de prontidão desempenham um papel crucial na incorporação efectiva da informação recuperada no processo de geração, orientando o LLM para produzir respostas coerentes e relevantes.
O RAG está a revelar-se uma técnica versátil com aplicações em vários domínios:
Chatbots de apoio ao cliente melhorados: No serviço de apoio ao cliente, os chatbots alimentados pelo RAG podem fornecer respostas mais precisas e úteis, recuperando informações de bases de conhecimento actualizadas, FAQs e documentação de produtos. Isto garante que os utilizadores recebem respostas actualizadas e específicas, melhorando a satisfação do cliente e reduzindo a necessidade de intervenção humana para questões comuns. Explora mais sobre chatbots e as suas aplicações.
Criação de conteúdos e assistência à investigação: Para os criadores de conteúdos e investigadores, os sistemas RAG podem ajudar na criação de artigos, relatórios e documentos de investigação, fornecendo acesso a vastos repositórios de informação. Ao basear o texto gerado em factos e dados recuperados, o RAG ajuda a garantir a exatidão dos factos e reduz o risco de plágio. Isto é particularmente útil em áreas que requerem informações actualizadas ou mergulhos profundos em tópicos específicos. Sabe mais sobre as técnicas de geração de texto.
Sistemas internos de gestão do conhecimento: As empresas podem utilizar o RAG para criar sistemas internos de gestão do conhecimento que permitam aos funcionários aceder rapidamente e sintetizar informações de documentos, wikis e bases de dados da empresa. Isto pode melhorar a eficiência, facilitar a tomada de decisões e simplificar os processos de integração, tornando o conhecimento organizacional facilmente acessível.
Embora tanto as RAG como o ajuste fino tenham como objetivo adaptar as LLM a casos de utilização específicos, funcionam de forma diferente:
Geração Aumentada por Recuperação (RAG): A RAG melhora o processo de geração, recuperando informações relevantes externamente no momento da consulta. Mantém os parâmetros do modelo inalterados e recorre a fontes de conhecimento externas para obter informações actualizadas e específicas do domínio. O RAG é vantajoso quando se trata de informações que mudam frequentemente ou quando o modelo precisa de aceder a uma grande quantidade de dados que não é prático incluir nos parâmetros do modelo.
Afinação: O ajuste fino, por outro lado, envolve a modificação dos parâmetros internos de um modelo pré-treinado, treinando-o num novo conjunto de dados específico da tarefa. A afinação fina é eficaz para adaptar um modelo a um estilo, domínio ou tarefa específicos, mas actualiza o conhecimento central do modelo e exige uma nova formação para incorporar novas informações. Explora o conceito de afinação e de aprendizagem por transferência para compreenderes melhor.
O RAG oferece uma forma mais flexível e eficiente de incorporar conhecimentos externos e em evolução, sem necessidade de treinar novamente todo o modelo, o que o torna uma escolha prática para aplicações que exigem respostas actualizadas e contextualmente ricas.
A adoção do RAG oferece várias vantagens fundamentais:
