A geração aumentada por recuperação (RAG) é uma técnica de processamento de linguagem natural que mescla o melhor dos modelos generativos e baseados em recuperação. As informações de um banco de dados ou base de conhecimento são usadas para aprimorar o contexto e a precisão do texto gerado.
Os grandes modelos de linguagem (LLMs), o motor por trás da IA generativa, podem fazer de tudo, desde responder perguntas complicadas até criar conteúdo original. No entanto, as empresas enfrentam um desafio fundamental com os LLMs: limitações de dados. É aí que a geração aumentada por recuperação (RAG) entra em cena.
A RAG permite que as empresas conectem seus dados aos LLMs, possibilitando oportunidades de inteligência artificial para empresas mais confiáveis, pertinentes e oportunas. Por exemplo, quando a conexão é feita aos dados internos com a RAG, agentes de IA autônomos podem fornecer respostas de atendimento ao cliente que levam em conta perguntas anteriores ou gerar resumos de marketing com base nas diretrizes atuais da marca.
Vamos dar uma olhada exatamente no que é a RAG, quais benefícios ela pode oferecer para sua empresa, como ela funciona e como começar.
O que abordaremos:
A geração aumentada por recuperação é uma técnica que oferece melhores resultados de IA generativa, permitindo que as empresas forneçam automaticamente os dados proprietários mais atuais e relevantes para um LLM existente.
Um modelo de inteligência artificial (IA) é tão bom quanto o treinamento que ele recebe. Para ter êxito, ele precisa do contexto adequado e de uma grande quantidade de dados factuais, e não de informações genéricas. Um LLM pronto para uso nem sempre está atualizado, nem terá acesso confiável aos seus dados ou entenderá seus relacionamentos com os clientes. É aí que os modelos RAG podem ajudar.
Por meio da RAG, as empresas podem fazer com que os modelos de IA sejam extraídos das informações internas mais atualizadas. E não estamos falando apenas de dados estruturados, como uma planilha ou um banco de dados relacional. Estamos falando de recuperar todos os dados disponíveis, incluindo dados não estruturados: emails, PDFs, registros de chat, postagens em redes sociais e outros tipos de informações que podem aperfeiçoar os resultados da IA.
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A geração aumentada por recuperação é uma abordagem econômica que impulsiona sua estratégia de IA ao oferecer experiências de alta qualidade para colaboradores e clientes. Alguns dos principais benefícios comerciais do uso de um modelo RAG incluem:
A RAG usa a pesquisa semântica para recuperar snippets relevantes de informações de qualquer fonte de dados, incluindo a plataforma de dados do cliente interna de uma empresa, que contém informações que estão fora do que o LLM foi treinado. Esses snippets são então usados para fornecer respostas generativas de IA que incorporam a base de conhecimento da empresa, um resultado às vezes chamado de "geração de IA fundamentada". A geração de IA fundamentada pode ajudar você a obter melhores respostas de IA .
Os principais elementos da RAG são:
Adote agentes autônomos de IA e transforme o jeito de trabalhar em todas as funções, fluxos de trabalho e setores.
A geração aumentada por recuperação engloba várias abordagens para organizar, conectar e recuperar dados. Elas geralmente estão relacionados e incluem:
Um agente LLM com arquitetura RAG começa com a técnica de geração aumentada por recuperação e um grande modelo de linguagem. A parte do "agente" se refere à adição de um agente autônomo, também conhecido como agente de IA, à combinação.
Os agentes de IA são uma forma avançada de IA que pode executar tarefas de forma independente e aprender ao longo do tempo. Eles são criados usando um criador de agentes e contam com aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural (NLP). Quando um agente é construído com base em LLMs e em uma arquitetura RAG, ele pode se envolver em interações diferenciadas e contextuais específicas da empresa, ao mesmo tempo em que se adapta e melhora continuamente.
A RAG pode revelar a eficiência e gerar maior sucesso em toda a organização unificando LLMs, um mecanismo de dados baseado em nuvem, um sistema de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) e IA conversacional. Com essa combinação, você pode criar uma frota de poderosos agentes de IA personalizados para as necessidades de cada departamento. Eles vão além de simples chatbots, atuando como assistentes digitais altamente capazes integrados aos fluxos de trabalho, processando constantemente novas informações e aprendendo continuamente.
Como seria ver isso em ação? Alguns exemplos incluem:
Os benefícios da RAG também abrangem diferentes setores e tamanhos de negócios. De pequenas empresas a startups e muito mais, a combinação de IA e dados internos do cliente pode aprimorar as experiências e apoiar colaboradores e clientes.
Por exemplo, um agente de IA de uma empresa de serviços financeiros poderia usar as informações do cliente para revelar informações relevantes para os representantes e personalizar recomendações com base nas metas financeiras específicas de um indivíduo. Da mesma forma, um agente de IA na área de saúde poderia responder às perguntas de um paciente e ajudar a programar o melhor provedor para suas necessidades.
Na manufatura, um agente autônomo pode ser usado para monitorar equipamentos e otimizar os processos de produção. E no setor automotivo, um agente de IA de RAG poderia ajudar em todos os setores, fazendo de tudo, desde criar promoções com base em níveis de estoque em tempo real até resolver problemas de manutenção de veículos de forma proativa.
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Com a tecnologia certa, começar a usar a RAG não precisa ser caro ou complicado.
Sua base deve ser uma plataforma unificada com um poderoso mecanismo de dados para lidar com uma grande variedade de fontes e tipos de arquivos. Ele também precisa conectar todos os dados para que seja ideal para recuperadores, como com um banco de dados vetoriais. Sua plataforma deve ter um criador de agentes sofisticado, como o Agentforce, que permite criar e personalizar agentes de IA autônomos para apoiar seus colaboradores e clientes.
Um aspecto importante a ser lembrado ao se aprofundar no assunto é que o sucesso da RAG está ligado diretamente à qualidade do LLM escolhido. Para combinar o LLM de RAG correto, priorize o uso de um modelo de alta qualidade com habilidades de geração contextual confiáveis, precisas e fidedignas. Lembre-se de que o elemento humano continua sendo crucial. Quanto melhor for a consulta, melhor será a resposta. Por isso, ajude sua equipe a entender como escrever um bom prompt.
Por último, a geração aumentada por recuperação tem tudo a ver com o retorno sobre investimento em IA. Ao combinar seus dados com a IA generativa, você leva os agentes de IA ao próximo nível, tornando suas respostas e execuções mais personalizadas, relevantes e oportunas.
Por exemplo, o Agentforce, a camada agêntica da plataforma Salesforce, usa essa tecnologia para ajudar as empresas a trabalhar mais rapidamente. O Mecanismo de raciocínio Atlas é o cérebro por trás do Agentforce e usa a RAG para ajudar a analisar informações e determinar a melhor forma de concluir solicitações ou tarefas.
Os agentes de LLM com arquitetura RAG podem oferecer benefícios para toda a sua empresa, permitindo que você construa relacionamentos mais fortes com os clientes, otimize as operações, melhore o desempenho de marketing e vendas e cresça com eficiência.
A RAG, ou geração aumentada por recuperação, é uma técnica de IA que aprimora grandes modelos de linguagem (LLMS) ao permitir que eles recuperem informações relevantes de bases de conhecimento externas antes de gerar uma resposta.
A RAG mitiga as "alucinações" do LLM e fornece respostas mais precisas, atualizadas e contextualmente relevantes, fundamentando a geração do LLM em dados factuais recuperados.
Um sistema de RAG normalmente envolve um recuperador (para encontrar documentos/textos relevantes) e um gerador (um LLM que usa as informações recuperadas para formular uma resposta).
A RAG é útil quando os LLMs precisam de acesso a informações especializadas, proprietárias ou frequentemente atualizadas que não estão presentes em seus dados de treinamento, como políticas da empresa ou notícias recentes.
Ao referenciar fontes externas e verificáveis, a RAG aumenta a transparência e a confiabilidade do conteúdo gerado por IA, permitindo que os usuários façam a verificação cruzada das informações.
A RAG pode recuperar informações de várias fontes externas, incluindo bancos de dados, documentos, páginas da web, bases de conhecimento internas, e feeds de dados em tempo real.
A RAG ajuda a enfrentar desafios como fornecer informações atualizadas, reduzir erros factuais, garantir precisão específica de domínio e gerenciar o custo do re-treinamento constante de LLMs.
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