Os LLMs (Large Language Models) varreram o universo da Inteligência Artificial, em especial nas tarefas de Processamento de Linguagem Natural (PLN). Mas, como qualquer tecnologia, os LLMs têm limitações. E algumas dessas limitações estão sendo superadas com um processo de RAG (Retrieval-Augmented Generation), personalizando o uso de LLMs para necessidades específicas das empresas. A busca por treinamento sobre RAG aumentou de forma considerável aqui na DSA e o tema é abordado nos cursos de LLM em nosso portal.

Vamos trazer aqui no Blog da DSA uma série de artigos descrevendo o uso de LLMs com RAG. Este artigo é a Parte 1.

Boa leitura.

O Que é Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) é o processo de otimizar a saída de um grande modelo de linguagem, de forma que ele faça referência a uma base de conhecimento confiável fora das suas fontes de dados de treinamento antes de gerar uma resposta.

Grandes modelos de linguagem (LLMs) são treinados em grandes volumes de dados e usam bilhões de parâmetros para gerar resultados para tarefas como responder a perguntas, traduzir idiomas e gerar texto.

RAG estende os já poderosos recursos dos LLMs para domínios específicos ou para a base de conhecimento interna de uma organização sem a necessidade de treinar novamente o modelo. É uma abordagem econômica para melhorar a produção do LLM, de forma que ele permaneça relevante, preciso e útil em vários contextos.

Por Que Retrieval-Augmented Generation (RAG) é Importante?

A geração aumentada de recuperação (RAG) aproveita um banco de dados para buscar os resultados mais contextualmente relevantes que correspondam à consulta do usuário no momento da geração.

Produtos construídos com base em Large Language Models (LLMs), como ChatGPT da OpenAI e Claude da Anthropic, são brilhantes, mas falhos. Por mais poderosos que sejam, os LLMs atuais sofrem de várias desvantagens:

Eles são estáticos – os LLMs estão “congelados no tempo” e carecem de informações atualizadas. Não é viável atualizar seus gigantescos conjuntos de dados de treinamento com frequência e mesmo a busca na internet ainda é bem limitada ou vou apenas buscar mais informação estática ou desatualizada.

Eles não possuem conhecimento específico do domínio – os LLMs são treinados para tarefas generalizadas, o que significa que não conhecem os dados privados de uma empresa.

Eles funcionam como “caixas pretas” – não é fácil entender quais fontes um LLM estava considerando quando chegou às suas conclusões.

São ineficientes e de produção dispendiosa – Poucas organizações têm os recursos financeiros e humanos para produzir e implementar modelos básicos.

Infelizmente, esses problemas afetam a precisão dos aplicativos de IA Generativa que utilizam LLMs. Para qualquer aplicativo de negócios com requisitos mais exigentes do que uma demonstração comum de chatbot, os LLMs usados “prontos para uso”, sem modificações além da solicitação, terão um desempenho insatisfatório em tarefas dependentes do contexto, como ajudar os clientes a reservar seu próximo voo.

Retrieval Augmented Generation (RAG) é uma técnica avançada de Inteligência Artificial que combina recuperação de informações com geração de texto, permitindo que modelos de IA recuperem informações relevantes de uma fonte de conhecimento e as incorporem no texto gerado.

Origem e Evolução

No cenário dinâmico da Inteligência Artificial, Retrieval Augmented Generation (RAG) emergiu como uma virada de jogo, revolucionando a forma como geramos e interagimos com o texto.

RAG combina perfeitamente o poder da recuperação de informações com a geração de linguagem natural oferecendo uma abordagem transformadora para a criação de conteúdo.

Em seu artigo fundamental de 2020 (link ao final do artigo), os pesquisadores do Facebook abordaram as limitações de grandes modelos de linguagem pré-treinados. Eles introduziram o Retrieval Augmented Generation (RAG), método que combina dois tipos de memória: um que é como o conhecimento prévio do modelo e outro que é como um mecanismo de busca, tornando-o mais inteligente no acesso e uso da informação.

RAG impressionou por superar outros modelos em tarefas que exigiam muito conhecimento, como responder perguntas, e por gerar textos mais precisos e variados. Esta inovação foi adotada e ampliada por pesquisadores e profissionais e é uma ferramenta poderosa na construção de aplicações de IA Generativa.

Continuaremos na Parte 2 da série sobre RAG.

Equipe DSA

Referências:

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)