A Inteligência Artificial (IA) Generativa emergiu como uma ferramenta poderosa, capaz de conversar, passar instruções, produzir textos e criar imagens. No entanto, uma questão relevante permanece: a precisão e relevância dos conteúdos gerados.
Para resolver esse desafio, novas técnicas estão sendo desenvolvidas, como a Geração Aumentada por Recuperação (RAG). Este artigo explica o que é a RAG e como ela pode melhorar a geração de conteúdo ao combinar a recuperação de informações específicas com as capacidades criativas dos modelos de IA.
O que é RAG?
Os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), como o GPT-4o da OpenAI, são amplamente usados em chatbots, geração de código, planejamento de tarefas e compreensão de documentos. Apesar de seu desempenho impressionante, esses modelos enfrentam dois problemas principais:
- Alucinação: Os modelos podem gerar informações incorretas ou imprecisas, baseando-se em dados de treinamento ruidosos.
- Falta de conhecimento específico: Modelos generalistas podem não fornecer informações detalhadas sobre tópicos específicos, como detalhes técnicos de um produto.
O desafio da geração de conteúdos com LLMs
Ao usar LLMs para gerar conteúdos, esses problemas podem impactar significativamente a qualidade e a utilidade da informação fornecida. Quando um modelo de IA gera informações incorretas ou imprecisas (alucinações), isso pode levar a mal-entendidos, decisões erradas e perda de confiança por parte dos usuários.
Além disso, a falta de conhecimento específico pode fazer com que os modelos forneçam respostas genéricas que não atendem às necessidades específicas de um contexto particular, como detalhes técnicos de um produto ou procedimentos internos de uma empresa. Isso é especialmente problemático em aplicações críticas, onde a precisão e a relevância das informações são essenciais para o sucesso das operações e a satisfação dos clientes.
Como a RAG resolve esses problemas
A Geração Aumentada por Recuperação (RAG) permite adicionar conteúdos específicos ao processo de geração de texto. A técnica envolve duas fases principais:
- Indexação: Documentos externos são divididos e transformados em vetores, usando um modelo de embedding, e armazenados em um banco de dados.
- Consulta: Informações relevantes são recuperadas desse banco de dados e combinadas com um contexto inicial. Essa entrada enriquecida é usada pelo modelo de IA para produzir a saída final.
Benefícios do uso da RAG na IA Generativa
Ao combinar os conhecimentos gerais dos modelos com conteúdos específicos, a RAG oferece diversos benefícios:
- Redução de alucinações: Melhora a precisão das respostas.
- Ganho de velocidade: Respostas mais rápidas.
- Redução de custos: Menor custo de processamento.
Um estudo da Pinecone mostrou que o uso de RAG reduziu a frequência de respostas inúteis do GPT-4 em 50%. Outro estudo da Together.ai constatou uma redução de 37,5 vezes no custo do GPT-4o.
Como implementar a RAG
O sucesso da RAG depende diretamente da eficácia dos processos de indexação e recuperação de texto. Isso envolve o uso de ferramentas que ajudam a cadastrar e organizar conteúdos, como documentos internos e manuais de uso, que serão utilizados para criar as bases vetoriais.
A Nevolus, plataforma de IA Generativa da CentralServer, facilita a criação de chatbots de atendimento prontos para oferecer respostas precisas e personalizadas aos usuários, utilizando a técnica RAG.
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