Este é o segundo artigo da série sobre Inteligência Artificial em Alto Nível com LLMs e Retrieval-Augmented Generation (RAG) aqui no Blog da DSA. Se está chegando agora, comece com o primeiro artigo da série aqui.

O uso da tecnologia RAG traz diversas vantagens para as iniciativas de IA Generativa de uma empresa. Confira alguns dos benefícios:

Implementação Econômica

Geralmente, a criação de chatbots começa com a utilização de um modelo base. Os modelos base são modelos de Machine Learning treinados em um amplo espectro de dados generalizados e não rotulados.

Os custos computacionais e financeiros que são necessários para atualizar os modelos base com informações específicas da empresa ou do domínio são altíssimos.

RAG oferece uma abordagem para incorporar novos dados no LLM que é mais viável economicamente. Isso faz com que a tecnologia de Inteligência Artificial Generativa (IA Generativa) seja mais acessível e aplicável em grande escala.

Informações Atualizadas

Mesmo que as fontes de dados de treinamento originais de um LLM sejam adequadas às suas necessidades, a manutenção da sua relevância continua sendo desafiadora. RAG possibilita que Engenheiros de IA forneçam dados de pesquisa, estatísticas ou notícias mais recentes diretamente aos modelos generativos.

Através dessa abordagem, é possível conectar o LLM a feeds de mídia social ao vivo, sites de notícias ou outras fontes de informações atualizadas frequentemente de maneira direta. O LLM então pode fornecer as informações mais recentes aos usuários.

Maior Confiança de Usuários

Com a tecnologia RAG, o LLM pode apresentar informações precisas com atribuição de fontes. O resultado pode conter citações ou referências às fontes utilizadas. Os usuários também podem consultar os documentos de origem, caso precisem de mais esclarecimentos ou detalhes. Isso pode aumentar a confiança e credibilidade na sua solução de IA Generativa.

Maior Controle na Etapa de Desenvolvimento

A tecnologia RAG também permite que a equipe de Ciência de Dados teste e aprimore os recursos de conversação ou chat de forma mais eficiente. É possível gerenciar e modificar as fontes de informação do LLM para adequá-las a necessidades específicas ou para uso multifuncional.

A equipe de Ciência de Dados tem a capacidade de limitar o acesso a informações sensíveis de acordo com níveis de autorização, assegurando que o LLM produza respostas adequadas. Além disso, podem intervir e realizar correções quando o LLM referenciar fontes de informação incorretas para perguntas específicas. As organizações podem adotar a tecnologia de IA Generativa com maior segurança para um leque mais vasto de aplicações.

Continuaremos na Parte 3 da série sobre RAG.

Equipe DSA

Referências:

3 Etapas Essenciais Para Uma Empresa Usar IA Generativa

IA Generativa e LLMs Para Processamento de Linguagem Natural

Aplicações de Large Language Models (LLMs) na Área Médica

Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks

What Is Retrieval-Augmented Generation, aka RAG?

What is Retrieval-Augmented Generation?

Retrieval Augmented Generation (RAG)