O campo da Inteligência Artificial tem avançado rapidamente nos últimos anos. Uma das inovações que surgiram nesse período é a Geração Aumentada de Recuperação (RAG), um método que combina a robustez presentes nos sistemas de recuperação de informações com a criatividade dos modelos de geração de texto, como os de aprendizado profundo.
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Sem dúvidas, essa é uma inovação que pode mudar profundamente o futuro da IA, e você precisa conhecer suas características básicas — especialmente, entendendo como ela será aplicada no ambiente de negócios.
Neste artigo, exploraremos todas as nuances por trás da RAG. Se você está curioso para entender de que modo ela está transformando a forma como interagimos com a informação, continue lendo!
O que é Geração Aumentada de Recuperação (RAG)?
A Geração Aumentada de Recuperação é uma técnica híbrida que combina modelos de recuperação de informações, como sistemas de busca, com modelos de geração de texto baseados em aprendizado profundo.
A RAG, primeiro, recupera documentos relevantes de grandes bases de dados e, em seguida, usa um modelo gerador. Isso permite gerar respostas mais precisas e ricas, especialmente em cenários em que informações amplas e variadas são necessárias.
A Geração Aumentada de Recuperação se diferencia de outros modelos de IA por sua abordagem híbrida. Ela não depende apenas de um modelo de linguagem treinado em grandes volumes de dados para gerar respostas.
Quais são as principais vantagens do uso de RAG?
A RAG oferece algumas vantagens bem interessantes que podem ser úteis em diversas atividades executadas por pessoas em seu dia a dia. No entanto, também tem grandes funções para as empresas. Veja nos próximos tópicos!
Respostas mais precisas e contextuais
Ao combinar a recuperação de informações com a geração de texto, a RAG é capaz de fornecer respostas mais completas e relevantes, extraindo dados de fontes externas e atualizadas.
Melhor utilização de bases de conhecimento
Diferentemente de modelos que dependem exclusivamente de dados de treinamento estáticos, a RAG busca informações em bases de dados, em documentos ou até na web. Dessa forma, garante que o conteúdo seja extraído de grandes volumes de informações disponíveis.
Atualização contínua
Como a RAG pode acessar informações em tempo real, não fica limitada a dados desatualizados. Isso é útil em áreas nas quais as informações mudam com muita velocidade, como notícias, ciência ou tecnologia.
Versatilidade de aplicação
A RAG pode ser usada em diversos contextos, como chatbots, sistemas de recomendação, assistentes virtuais e pesquisa científica. Inclusive, trata-se de um exemplo clássico de como a Inteligência Artificial pode ser aplicada no marketing.
Com essa versatilidade, ela pode servir para criar conteúdo, auxiliar no atendimento ao cliente e traçar estratégias para melhorar a experiência de consumo dentro de um negócio.
Como funciona o processo de recuperação e geração na RAG?
Entendido o conceito de RAG e seus benefícios, vamos compreender melhor como ela funciona — especialmente essa parte relacionada à combinação de duas etapas, a de recuperação e de geração de informações.
Primeiro, o sistema usa uma consulta inicial para buscar documentos relevantes em uma base de dados externa. O motor de recuperação retorna os textos que têm maior relação com a consulta realizada pelo usuário.
Em seguida, um modelo de linguagem processa esses documentos com a consulta original. Assim, são sintetizadas as informações recuperadas para gerar uma resposta coesa e informativa.
Modelos de IA com o conceito de RAG proporcionam a criação de ferramentas como a Breeze, da HubSpot, que é a Inteligência Artificial por trás de das funcionalidades presentes em toda nossa Plataforma de Clientes. Ela trouxe uma solução completa para equipes de venda, atendimento e marketing.
Exemplo prático do funcionamento da RAG
Imagine um assistente virtual de saúde sendo questionado sobre as causas de uma doença rara. Um modelo de linguagem tradicional, como o ChatGPT, poderia gerar uma resposta com base nas informações com as quais ele foi treinado.
Contudo, se as informações estiverem desatualizadas ou incompletas, a resposta pode ser inadequada. Com a RAG, o processo seria diferente: o sistema de recuperação buscaria artigos médicos atualizados ou trechos de documentos de saúde de uma base de dados confiável.
O modelo de linguagem, então, utilizaria esses documentos para fornecer uma resposta detalhada, com citações das fontes e dados atualizados. Com isso, uma precisão maior seria garantida.
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Quais são os principais casos de uso da RAG?
- Chatbots e assistentes virtuais
- Sistemas de recomendação
- Pesquisa científica e acadêmica
- Atendimento ao cliente e suporte técnico
- Sistemas jurídicos e de consultoria
As aplicações mais comuns da Geração Aumentada de Recuperação abrangem áreas importantes para o futuro da Inteligência Artificial, principalmente em cenários que exigem precisão, personalização e atualização constante de informações. Abaixo, listaremos as principais!
1. Chatbots e assistentes virtuais
Os chatbots equipados com RAG podem fornecer respostas mais completas e relevantes, indo além do conhecimento pré-programado. Recuperando informações em tempo real de bases de dados ou fontes externas, esses sistemas podem responder a perguntas complexas com maior precisão.
Com isso, é possível citar dados atualizados e oferecer assistência contextualizada em diversas áreas, como atendimento ao cliente, suporte técnico e até mesmo no marketing digital. A RAG torna os chatbots mais úteis e confiáveis, capazes de lidar com uma variedade maior de perguntas sem limitação a respostas desatualizadas.
2. Sistemas de recomendação
Nos sistemas de recomendação — como os usados em e-commerces ou em plataformas de streaming —, a RAG pode personalizar recomendações de maneira mais eficaz. Ela recupera dados de comportamento e preferências passadas dos usuários. Em seguida, "cruza" esses itens com informações externas e atuais para gerar sugestões mais relevantes e precisas.
Isso melhora a experiência do usuário, oferecendo recomendações mais adaptadas ao contexto atual, o que pode aumentar o engajamento e a satisfação.
3. Pesquisa científica e acadêmica
A RAG é útil em pesquisas, em que a necessidade de acessar e integrar informações atualizadas de grandes bases de dados acadêmicos e científicos é indispensável.
Ela permite que pesquisadores obtenham respostas contextualizadas com base em papers recentes, estudos de caso e artigos relevantes.
4. Atendimento ao cliente e suporte técnico
Uma das principais tendências da Inteligência Artificial é o seu uso em procedimentos de suporte técnico e atendimento ao cliente. Nesses casos, a RAG pode consultar documentos técnicos, manuais e bases de conhecimento para fornecer respostas rápidas e precisas a questões complexas.
Isso reduz a necessidade de intervenção humana e melhora a satisfação do cliente ao fornecer soluções ágeis. A automação do atendimento com RAG pode escalar o suporte técnico de maneira eficiente, permitindo ao cliente lidar com consultas mais especializadas e resolver problemas mais rápido.
5. Sistemas jurídicos e de consultoria
No universo jurídico, a precisão e o conhecimento de leis, regulamentos e determinações são importantíssimos para o profissional da área. A RAG pode recuperar legislações, jurisprudências e relatórios específicos em tempo real para apoiar a geração de pareceres, análises e recomendações.
Isso garante que as respostas estejam alinhadas com os mais recentes regulamentos e com as últimas decisões jurídicas, trazendo maior segurança e mais confiabilidade aos profissionais.
Como a RAG está transformando o setor de IA e os assistentes virtuais?
Combinando a recuperação de informações em tempo real com modelos de geração de texto, assistentes virtuais podem acessar dados externos, como bases de conhecimento e documentos recentes. Isso permite proporcionar ao usuário soluções mais relevantes e eficientes.
A RAG melhora a capacidade de lidar com perguntas complexas e informações dinâmicas. Com o tempo, essa característica tornará os assistentes virtuais mais eficientes, confiáveis e personalizados, fazendo com que mais pessoas utilizem soluções equipadas com essas tecnologias.
Por fim, é inegável que a Geração Aumentada de Recuperação está revolucionando a IA, tornando-a mais precisa, atualizada e eficiente. A partir da sua implementação, muita coisa pode mudar no ambiente empresarial, especialmente a forma como as empresas se relacionam e geram conteúdo para os seus clientes.
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