Técnica combina IA de geração de texto com a recuperação de informações; sua soma permite à solução oferecer respostas que são mais precisas. Entenda!
Não é segredo para ninguém que a Inteligência Artificial não para de se desenvolver. Se antes ela parecia uma promessa utópica de filmes e livros de ficção científica, hoje ela surpreende ao estar na palma das mãos.
Um dos desenvolvimentos mais interessantes que ela apresentou nos últimos tempos foi o RAG, ou Retrieval-Augmented Generation.
O RAG ilustra uma técnica que combina diferentes funcionalidades de IA. A partir disso, consegue oferecer respostas que realmente fazem sentido no contexto em que foram requeridas. Ou seja, aumenta a precisão dessas soluções.
Para compreender melhor o que é RAG, as vantagens de usá-lo e exemplos de como já é aplicado, continue a leitura! Abaixo, você encontra um guia sobre essa tecnologia.
O que é Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
O Retrieval-Augmented Generation (RAG) corresponde a uma técnica de IA que combina a geração de texto com a recuperação de informações. A soma delas permite à solução oferecer respostas que são mais precisas e contextualizadas.
Para se ter noção, os modelos de linguagem natural são, geralmente, limitados aos dados que lhe foram apresentados durante o treinamento e que constituíram a sua base.
Por outro lado, o RAG é capaz de ir além ao utilizar seu banco de treinamento junto a outros dados, atualizados ou específicos, que são provenientes de fontes externas. Essas fontes podem ser bancos de dados, documentos e APIs.
Ou seja: com o uso desta técnica que combina outras duas soluções, a IA passa a fornecer informações mais relevantes, pois levam em consideração dados atualizados e que não necessariamente estiveram em sua base de treinamento. Por isso, é como se não houvesse a estagnação do modelo.
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Como o RAG funciona?
O Retrieval-Augmented Generation integra a recuperação de dados, chamada de Retrieval, e a geração de conteúdo, ou Generation.
Quando somados, esses recursos formam um pipeline fluído que tem informações precisas e específicas.
A título de esclarecimento, o pipeline é a estrutura que organiza e conecta os principais componentes do RAG. Ele é quem define qual será a sequência de etapas para a combinação e a recuperação de informações com a geração de conteúdo.
Recuperação de dados (Retrieval)
A etapa referente à recuperação de dados é responsável pela localização das informações que serão relevantes em cada pesquisa.
Para isso, busca-as em bases de dados externas, que podem ser artigos, documentos, dados presentes na nuvem, APIs externas etc.
Essa recuperação utiliza algoritmos como:
- Ferramentas como modelos de vetores (e.g., FAISS), que identificam a similaridade entre a consulta do usuário e o conteúdo armazenado;
- Sistemas de busca tradicionais, baseados em palavras-chave e indexação.
O resultado desta busca é um conjunto de trechos ou de documentos que servirão como contexto para a geração de respostas.
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Geração de conteúdo (Generation)
A etapa de geração de conteúdo utiliza um modelo de linguagem, que, munido dos dados recuperados, pode gerar uma resposta que apresente coerência com a pesquisa. Para isso, o modelo precisa ser ajustado para que:
- Incorpore as informações recuperadas ao conteúdo gerado;
- Produza respostas que, ao mesmo tempo, sejam claras e consistentes, respeitando o tom e o formato desejado pelo usuário.
Integração dos Componentes (Pipeline de RAG)
Por fim, o pipeline do RAG conecta as etapas anteriores, correspondentes à recuperação e à geração, em um fluxo contínuo:
- Entrada da consulta: o usuário realiza uma pergunta ou aborda um tópico;
- Recuperação: o sistema busca informações relevantes para a pesquisa na base de dados interna e externa;
- Geração: o modelo de IA utiliza os dados recuperados para compor a resposta final.
Vantagens do uso de RAG em sistemas de IA
A junção entre tecnologias diferentes para a geração de conteúdo faz do RAG uma ferramenta promissora, capaz de oferecer inúmeros benefícios a empresas, profissionais e estudantes. Abaixo, conheça algumas das principais vantagens!
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Precisão e contexto
Um dos benefícios do RAG que logo se destaca corresponde à capacidade de fornecer respostas que são precisas e contextualizadas.
Afinal, os modelos tradicionais de geração de texto ainda dependem de dados estáticos com os quais foram treinados.
Todavia, o Retrieval-Augmented Generation muda isso. Ele supera essa limitação ao buscar informações atualizadas e relevantes em fontes externas.
Desse modo, ele fundamenta suas respostas, reduzindo as ocorrências de “alucinações”. Elas são ilustradas por situações em que as respostas parecem embasadas, mas não resguardam relação com a realidade.
Ao conseguir basear suas respostas em informações específicas de um certo domínio, o RAG se torna importante em aplicações que exigem profundidade de conhecimento. Um bom exemplo são as pesquisas acadêmicas.
Adaptabilidade a setores específicos
O RAG é uma técnica flexível. Portanto, ele pode ser ajustado para atender às demandas provenientes de diferentes setores. Confira alguns exemplos de sua aplicabilidade:
- Saúde: acessa protocolos médicos, artigos científicos e dados clínicos para oferecer diagnósticos precisos ou orientar os pacientes sobre as melhores práticas de autocuidado e medicação;
- Educação: o RAG é capaz de recuperar e explicar os conteúdos curriculares. Ele adapta a linguagem e a abordagem conforme o nível de conhecimento do usuário;
- Financeiro: o Retrieval-Augmented Generation pode consultar informações regulatórias, normas tributárias ou tendências de mercado e fornecer percpepções para os usuários.
Eficiência e agilidade
Assim como os sistemas gerativos, o RAG desenvolve e oferece as respostas em tempo real. Todavia, ele o faz com mais precisão ao contexto e à realidade do que os demais tipos de IA.
Durante a etapa de recuperação, ele localiza informações importantes, de acordo com o comando recebido. Então, o seu modelo gerador transforma esses dados em respostas claras e coesas. Todo esse processo acontece em poucos segundos.
Exemplos práticos de aplicação do RAG por indústria
O RAG é bastante potente e adaptável, o que faz com que ele seja um aliado em diferentes setores.
Dentre estes, destacam-se as ciências médicas, as finanças, a educação e o comércio eletrônicos. Conheça suas aplicações e possibilidades em cada uma destas áreas!
Saúde
A precisão e a atualização constante das informações oferecidas pelo RAG o tornam uma promessa para o avanço da medicina e do atendimento ao paciente. Nesta área, o Retrieval-Augmented Generation tem aplicações como:
- Suporte a diagnósticos, nos quais os profissionais utilizam o RAG para acessar artigos científicos, protocolos médicos e estudos de casos relevantes. Ao mesmo tempo, eles recebem recomendações baseadas nesses dados;
- Os chatbots médicos com RAG conseguem dar respostas aos pacientes sobre sintomas, medicamentos e tratamentos;
- Os pesquisadores conseguem usar o RAG para buscar dados em bases de conhecimento científicas e gerar relatórios.
Finanças e serviços bancários
O setor financeiro exige precisão e rapidez. Não por acaso, ele é um dos que mais se beneficia do surgimento e do desenvolvimento de diversas tecnologias. Dentre elas está o RAG, que pode:
- Fornecer respostas detalhadas aos clientes de um banco sobre produtos disponíveis para o seu perfil;
- Auxiliar as instituições financeiras no cumprimento das regulações locais e internacionais;
- Consultar bases de dados de transações para identificar padrões suspeitos e gerar relatórios sobre possíveis atividades fraudulentas.
Educação
A geração de conteúdos personalizados é um dos principais destaques do uso do RAG na educação. Aqui, ele pode:
- Responder às perguntas de alunos, oferecendo explicações detalhadas e exemplos com base no currículo e na fase de aprendizado;
- Criar módulos de treinamento empresariais dinâmicos, com respostas às perguntas sobre políticas internas, ferramentas ou processos organizacionais;
- Gerar conteúdos atualizados, baseados nas pesquisas acadêmicas ou tendências recentes.
Comércio eletrônico
Outro setor em que o RAG é promissor corresponde ao comércio eletrônico. Ele tem a capacidade de atuar em diferentes frentes, como:
- Suporte ao cliente, por meio de chatbots e assistentes virtuais equipados com RAG, que respondem às dúvidas sobre produtos, prazos de entrega ou políticas de devolução;
- Recomendações personalizadas, feitas a partir da combinação entre dados de comportamento do cliente e informações de estoque;
- Gerenciamento de estoque, recuperando informações referentes à disponibilidade de produtos.
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Desafios na implementação do RAG
O Retrieval-Augmented Generation oferece vantagens bastante interessantes e plurais. Apesar disso, a sua implementação ainda enfrenta desafios que requerem atenção.
Um dos maiores deles é a necessidade de manter as bases de dados devidamente atualizadas e alinhadas às necessidades que o sistema possui. Afinal, as informações desatualizadas ou irrelevantes tendem a comprometer a precisão das respostas.
Além disso, a integração entre o RAG e os componentes de recuperação e geração exige que a empresa detenha uma infraestrutura robusta e que seus colaboradores tenham o conhecimento técnico necessário para o uso da solução.
Por fim, cabe ressaltar que o desenvolvimento e a manutenção do RAG também apresentam desafios.
Eles podem se mostrar bastante custosos, tanto em termos financeiros quanto computacionais. Afinal, dependem de recursos de hardware e de investimentos em atualizações.
Conclusão
O RAG tem a chance de superar as principais limitações da Inteligência Artificial em relação à geração de conteúdos e respostas. Por isso, ele se tornou uma promessa no mundo da tecnologia e seu desenvolvimento interessa aos mais diversos setores.
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