No mundo da Inteligência Artificial (IA), a Geração Aumentada via Recuperação (RAG) tem se destacado como uma técnica inovadora para melhorar a qualidade das respostas geradas por modelos de linguagem grandes (LLMs).
Mas, afinal, o que é RAG em IA?
Em termos simples, o RAG combina a capacidade de geração de texto de LLMs com a recuperação de informações de fontes externas, como bancos de dados ou documentos, para produzir respostas mais precisas e contextualizadas.
Neste artigo, vamos explorar em detalhes o que é RAG, como ele funciona, seus benefícios, desafios e casos de uso práticos. Se você quer entender como essa técnica pode revolucionar a IA, continue lendo!
O que você vai ver hoje?
O que é RAG em AI?
RAG (Retrieval-Augmented Generation — ou Geração Aumentada via Recuperação, em português) é uma técnica avançada de IA que integra dois componentes principais:
- Recuperação de informações: acesso a fontes externas, como bancos de dados ou documentos, para buscar dados relevantes;
- Geração de texto: uso de modelos de linguagem grandes (LLMs) para produzir respostas com base nas informações recuperadas.
Em vez de confiar apenas na capacidade de geração de texto do modelo, o RAG permite que o sistema “consulte” fontes externas para embasar suas respostas. Isso resulta em respostas mais precisas, atualizadas e contextualizadas, especialmente em cenários onde a informação necessária não está contida no treinamento original do modelo.
Leia também: Como sair do zero em inteligência artificial e ChatGPT
Como o RAG funciona?
O funcionamento do RAG (Retrieval-Augmented Generation) pode ser dividido em três etapas principais, que trabalham em conjunto para gerar respostas mais precisas e contextualizadas.
Vamos explorar cada uma delas em detalhes.
Recuperação de informações
A primeira etapa do RAG é a recuperação de informações. Quando um usuário faz uma pergunta ou envia um prompt, o sistema busca dados relevantes em uma base de dados ou conjunto de documentos externos.
Essa busca é realizada usando técnicas avançadas de recuperação de informações, como:
- Embeddings de texto: os textos são convertidos em vetores numéricos (embeddings) que capturam seu significado semântico. Isso permite comparar a similaridade entre a pergunta do usuário e os documentos disponíveis;
- Algoritmos de similaridade: técnicas como cosine similarity são usadas para encontrar os documentos ou trechos de texto mais relevantes para a pergunta.
Por exemplo: se o prompt for “Quais são os benefícios da energia solar?”, o sistema pode buscar documentos sobre energias renováveis e identificar trechos que mencionam vantagens como redução de custos e impacto ambiental.
Aumentação do contexto
Na segunda etapa, as informações recuperadas são combinadas com o prompt original para criar um contexto mais rico. Esse processo é chamado de aumentação do contexto.
O modelo de linguagem recebe não apenas a pergunta do usuário, mas também os trechos de texto relevantes, o que permite gerar respostas mais informativas e precisas.
Por exemplo: se o sistema recuperar um trecho que diz “A energia solar reduz custos em até 30% e diminui a emissão de gases poluentes”, esse texto será adicionado ao contexto da pergunta. O modelo de linguagem usará essa informação para gerar uma resposta completa.
Geração da resposta
Na terceira etapa, o modelo de linguagem (como GPT-4 ou BERT) gera a resposta final com base no contexto aumentado. O modelo processa tanto a pergunta original quanto as informações recuperadas para produzir uma resposta que seja precisa, contextualizada e natural.
Por exemplo: com base no contexto aumentado, o modelo pode gerar a resposta:
“Os benefícios da energia solar incluem a redução de custos em até 30% e a diminuição da emissão de gases poluentes, contribuindo para um impacto ambiental positivo.”
Por que RAG é importante?
O RAG é uma técnica revolucionária que resolve algumas das principais limitações dos modelos de linguagem tradicionais. Aqui estão os motivos pelos quais o RAG é tão importante.
Atualização de informações
Um dos maiores desafios dos modelos de linguagem tradicionais é que eles são treinados com dados estáticos. Isso significa que eles não têm acesso a informações atualizadas ou específicas que não estavam presentes no conjunto de treinamento.
O RAG resolve esse problema ao permitir que o modelo acesse fontes externas em tempo real, como bancos de dados atualizados ou documentos recentes.
Por exemplo: se um usuário perguntar “Qual é a taxa de juros atual no Brasil?”, o RAG pode buscar a resposta em uma fonte atualizada, como o site do Banco Central, garantindo que a informação esteja correta.
Precisão e confiabilidade
Outra limitação dos modelos de linguagem tradicionais é o risco de “alucinações”, ou seja, respostas incorretas ou inventadas que parecem plausíveis.
O RAG reduz esse risco ao basear as respostas em informações recuperadas de fontes confiáveis, aumentando a precisão e a confiabilidade das respostas.
Assim, em vez de inventar uma resposta para “Quem descobriu a penicilina?”, o RAG busca a informação correta em uma fonte confiável e responde: “A penicilina foi descoberta por Alexander Fleming em 1928”.
Contextualização
O RAG permite que o modelo gere respostas mais contextualizadas, adaptando-se a cenários específicos. Isso é especialmente útil em aplicações como chatbots, onde as respostas precisam ser relevantes para o contexto da conversa.
Mais um exemplo: em um chatbot de suporte técnico, o RAG pode buscar informações específicas sobre um produto e gerar uma resposta personalizada para o problema do usuário.
Por que usar o RAG?
O RAG é uma ferramenta poderosa para empresas e desenvolvedores que desejam melhorar a qualidade das respostas geradas por seus sistemas de IA. Aqui estão os principais motivos para usar o RAG:
- Respostas mais precisas: ao combinar a capacidade de geração de texto com informações atualizadas e confiáveis, o RAG garante respostas mais precisas e embasadas;
- Flexibilidade: o RAG pode ser aplicado em diversos cenários, desde chatbots inteligentes até sistemas de recomendação e ferramentas de busca;
- Redução de erros: ao basear as respostas em informações recuperadas, o RAG minimiza o risco de respostas incorretas ou irrelevantes, aumentando a confiança dos usuários.
- Atualização em tempo real: o RAG permite que o modelo acesse informações atualizadas, o que é crucial em áreas como finanças, saúde e tecnologia, onde os dados mudam rapidamente.
Aplicações práticas do RAG
O RAG (Geração Aumentada via Recuperação) tem uma ampla gama de aplicações práticas que podem transformar a maneira como interagimos com a tecnologia e processamos informações.
Uma das principais aplicações é em chatbots inteligentes, em que o RAG melhora significativamente a capacidade dos assistentes virtuais de fornecer respostas precisas e contextualizadas.
Isso aumenta a eficiência do atendimento e também eleva a experiência do usuário, tornando as interações mais naturais e úteis.
Outra aplicação importante é na busca de informações, especialmente em grandes bases de documentos, como manuais técnicos, artigos científicos ou relatórios corporativos.
O RAG facilita a recuperação de dados relevantes de forma rápida e precisa, agilizando processos de pesquisa e permitindo que usuários encontrem exatamente o que precisam sem perder tempo com informações irrelevantes.
Na área de educação e treinamento, o RAG pode ser utilizado para criar sistemas de tutoria inteligentes. Esses sistemas são capazes de fornecer respostas baseadas em fontes confiáveis, auxiliando no aprendizado e na capacitação de estudantes e profissionais.
Imagine um tutor virtual que não apenas responde perguntas, mas também cita fontes atualizadas e contextualiza as informações de acordo com as necessidades do usuário.
Por fim, o RAG se destaca na análise de dados. Em empresas, ele pode ser aplicado para analisar relatórios, documentos e outras fontes de informação, extraindo insights valiosos de forma automatizada.
Isso permite que gestores tomem decisões mais informadas e estratégicas, com base em dados precisos e atualizados.
Como aplicar a técnica de RAG na prática em 4 passos?
A aplicação do RAG (Retrieval-Augmented Generation) na prática envolve a integração de um sistema de recuperação de informações com um modelo de linguagem, criando um fluxo de trabalho que combina a busca de dados externos com a geração de respostas contextualizadas.
Vamos explorar cada etapa desse processo em detalhes.
1. Escolha do modelo de linguagem
O primeiro passo para implementar o RAG é selecionar um modelo de linguagem adequado. Modelos como GPT-4, BERT ou T5 são opções populares devido à sua capacidade de geração de texto e compreensão de contexto.
A escolha do modelo depende do tipo de aplicação e dos recursos disponíveis. Por exemplo:
- GPT-4: Ideal para geração de texto natural e respostas detalhadas;
- BERT: Mais indicado para tarefas de compreensão de texto e classificação.
É importante considerar fatores como o tamanho do modelo, a capacidade de processamento e a necessidade de fine-tuning (ajuste fino) para adaptar o modelo ao seu caso de uso específico.
2. Configuração do sistema de recuperação
O sistema de recuperação é o coração do RAG, responsável por buscar informações relevantes em uma base de dados ou conjunto de documentos. Para configurá-lo, siga estas etapas:
- Escolha fontes confiáveis e atualizadas, como bancos de dados corporativos, artigos científicos ou documentos técnicos;
- Organize os documentos em um formato que facilite a busca, como JSON, XML ou bancos de dados NoSQL;
- Utilize métodos como embeddings de texto e algoritmos de similaridade (ex: cosine similarity) para encontrar informações relevantes com base no prompt do usuário.
Por exemplo: se você está criando um chatbot para uma empresa de tecnologia, a base de dados pode incluir manuais de produtos, FAQs e artigos técnicos.
3. Integração do sistema de recuperação com o modelo de linguagem
A integração é a etapa em que o sistema de recuperação e o modelo de linguagem trabalham juntos.
Aqui, as informações recuperadas são combinadas com o prompt original para criar um contexto aumentado, que é então usado pelo modelo de linguagem para gerar a resposta final. Para isso:
- Use APIs ou frameworks como Hugging Face Transformers para integrar o sistema de recuperação ao modelo de linguagem;
- Garanta que as informações recuperadas sejam adicionadas ao prompt de forma estruturada, permitindo que o modelo as utilize de maneira eficiente.
Por exemplo: se o prompt for “Como configurar um roteador Wi-Fi?”, o sistema de recuperação pode buscar um manual técnico e adicionar trechos relevantes ao contexto.
4. Treinamento e ajuste do sistema
Após a integração, é necessário treinar e ajustar o sistema para otimizar a precisão e a relevância das respostas. Isso envolve:
- Fine-tuning: ajuste o modelo de linguagem para se adaptar ao seu caso de uso específico, utilizando um conjunto de dados de treinamento relevante;
- Avaliação de desempenho: teste o sistema com perguntas reais e avalie a qualidade das respostas, fazendo ajustes conforme necessário;
- Otimização de parâmetros: ajuste parâmetros como o número de documentos recuperados e o peso das informações no contexto aumentado.
Quais são as 4 etapas na implementação do RAG?
A implementação do RAG pode ser dividida em etapas claras e bem definidas, que garantem um fluxo de trabalho eficiente e resultados de alta qualidade. Entenda cada uma delas, abaixo!
1. Coleta de dados
A primeira etapa é a coleta de dados, onde você prepara a base de informações que será usada para recuperação. Isso envolve:
- Identificar fontes confiáveis: escolha documentos, bancos de dados ou APIs que contenham informações relevantes para o seu caso de uso;
- Estruturar os dados: organize os dados em um formato que facilite a busca e o processamento, como JSON ou CSV.
Por exemplo: para um sistema de suporte técnico, você pode coletar manuais de produtos, FAQs e registros de atendimento anteriores.
2. Indexação dos dados
A indexação é o processo de preparar os dados para uma busca eficiente. Isso envolve:
- Criação de embeddings: Converta os textos em vetores numéricos (embeddings) que capturem seu significado semântico. Ferramentas como Sentence Transformers ou OpenAI Embeddings podem ser usadas para essa tarefa.
- Armazenamento dos embeddings: Utilize bancos de dados especializados, como FAISS (Facebook AI Similarity Search) ou Elasticsearch, para armazenar e buscar os embeddings de forma rápida e eficiente.
Assim, se você está indexando artigos científicos, cada artigo será convertido em um embedding e armazenado em um banco de dados para futuras consultas.
3. Recuperação de informações
Na etapa de recuperação, o sistema busca informações relevantes com base no prompt do usuário.
Primeiro, ele pode buscar por similaridades e, para isso, vale a pena usar algoritmos como cosine similarity para comparar o embedding do prompt com os embeddings dos documentos e encontrar os mais relevantes.
Em seguida, defina um limite para o número de documentos recuperados (ex: top 5) e priorize os mais relevantes.
Por exemplo: se o prompt for “Quais são os benefícios da energia eólica?”, o sistema pode recuperar trechos de documentos que mencionam vantagens como sustentabilidade e custo-benefício.
4. Geração da resposta
Na etapa final, as informações recuperadas são integradas ao modelo de linguagem para gerar a resposta. Para isso, vale a pena:
- Combinar o prompt original com as informações recuperadas para criar um contexto rico e detalhado;
- Usar o modelo de linguagem para produzir uma resposta natural e informativa, com base no contexto aumentado.
Conclusão
O RAG (Geração Aumentada via Recuperação) é uma técnica revolucionária que combina a capacidade de geração de texto de modelos de linguagem com a recuperação de informações de fontes externas.
Essa abordagem permite respostas mais precisas, atualizadas e contextualizadas, tornando-se uma ferramenta essencial para aplicações como chatbots, sistemas de busca e tutoriais inteligentes.
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