Este é o quinto e último 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.

Neste artigo vamos listar para você algumas das melhores práticas ao implementar RAG, bem como alguns casos de uso.

Boa leitura.

Melhores Práticas na Implementação de RAG

Ao usar RAG em grandes modelos de linguagem (LLMs), é importante considerar algumas práticas recomendadas importantes:

Qualidade e relevância dos dados: RAG depende fortemente da qualidade dos dados que recupera. Garantir a relevância e a precisão dos dados na base de conhecimento é fundamental. Por exemplo, se você estiver criando um sistema RAG para um chatbot de aconselhamento médico, suas fontes de dados devem incluir publicações médicas especializadas. O uso de fontes desatualizadas ou não revisadas por pares pode levar a conselhos médicos imprecisos.

Ajuste fino para compreensão contextual: É importante ajustar os modelos generativos para compreender e utilizar o contexto fornecido pelos dados recuperados de forma eficaz. Por exemplo, em um sistema de recomendação de viagens, RAG não deve apenas recolher dados sobre destinos, mas também compreender o contexto das consultas, como “locais adequados para famílias na Europa no inverno”. Isso garante que as sugestões sejam contextualmente apropriadas.

Equilibrar recuperação e geração: Alcançar um equilíbrio entre a informação recuperada e o input criativo do modelo generativo é fundamental para manter a originalidade e o valor do resultado. Por exemplo, em um ferramenta de resumo de notícias, o sistema RAG deve recuperar detalhes precisos das notícias, mas também gerar resumos concisos e que retenham a essência das notícias sem depender demasiado do texto recuperado.

Considerações éticas e mitigação de preconceitos: Dada a dependência de fontes de dados externas, é essencial considerar as implicações éticas e trabalhar ativamente para mitigar os preconceitos nos dados recuperados. Se o seu sistema RAG for usado para triagem de currículos, certifique-se de que os dados com os quais ele aprende não contenham preconceitos contra determinados dados demográficos ou faixas de idade, por exemplo. Atualize regularmente o conjunto de dados para representar uma gama diversificada de candidatos.

Casos de uso

Como qualquer ferramenta, RAG não é a solução para todos os problemas. Aqui estão alguns casos de uso onde o RAG é particularmente eficaz:

Chatbots de suporte ao cliente: No atendimento ao cliente, RAG pode capacitar os chatbots para fornecer respostas mais precisas e contextualmente apropriadas. Ao acessar informações atualizadas sobre produtos ou dados de clientes, esses chatbots podem fornecer melhor assistência, melhorando a satisfação do cliente. 

Inteligência e análise de negócios: As empresas podem usar RAG para gerar relatórios ou insights de análise de mercado. Ao recuperar e incorporar os dados e tendências mais recentes do mercado, RAG pode oferecer inteligência de negócios mais precisa e acionável.

Sistemas de informação em saúde: Na área de saúde, RAG pode melhorar os sistemas que fornecem informações ou conselhos médicos. Ao acessar as pesquisas e diretrizes médicas mais recentes, esses sistemas podem oferecer recomendações médicas mais precisas e seguras. Chatbots de saúde que usam RAG podem fornecer aos pacientes informações sobre condições de saúde, conselhos sobre medicamentos, serviços de localização de médicos e hospitais, agendamento de consultas e recargas de receitas.

Pesquisa jurídica: Os profissionais jurídicos podem usar RAG para extrair rapidamente jurisprudências, estatutos ou textos jurídicos relevantes, agilizando o processo de pesquisa e garantindo uma análise jurídica mais abrangente (temos projetos práticos sobre isso nos cursos de LLM da DSA). Chatbots de pesquisa jurídica do mundo real que usam RAG podem ajudar os advogados a encontrar jurisprudência, estatutos e regulamentos de várias fontes, como Westlaw, LexisNexis e Bloomberg Law, fornecendo resumos, respondendo a dúvidas jurídicas e identificando possíveis questões jurídicas.

IA Generativa, LLMs e RAG são atualmente as estratégias mais avançadas em Inteligência Artificial. As empresas estão em busca de profissionais que saibam implementar esse tipo de técnica, mas não há profissionais capacitados em número suficiente no mercado de trabalho. Capacite-se, esteja a frente do seu tempo e busque as melhores vagas. A DSA oferece cursos completos de LLM e 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)