O que é geração aumentada de recuperação?

Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) contribuíram para o avanço do domínio do processamento de linguagem natural (PNL), mas persiste uma lacuna existente na compreensão contextual. LLMs às vezes podem produzir respostas imprecisas ou não confiáveis, um fenômeno conhecido como “alucinações.” 

Por exemplo, com ChatGPT, a ocorrência de alucinações é estimada em cerca de 15% a% 20 cerca de 80% do tempo.

Retrieval Augmented Generation (RAG) é uma poderosa estrutura de Inteligência Artificial (IA) projetada para resolver a lacuna de contexto, otimizando a produção do LLM. O RAG aproveita o vasto conhecimento externo por meio de recuperações, melhorando a capacidade dos LLMs de gerar respostas precisas, precisas e contextualmente ricas.  

Vamos explorar a importância do RAG dentro dos sistemas de IA, revelando seu potencial para revolucionar a compreensão e a geração de linguagem.

O que é geração aumentada de recuperação (RAG)?

Como uma estrutura híbrida, RAG combina os pontos fortes dos modelos generativos e de recuperação. Esta combinação recorre a fontes de conhecimento de terceiros para apoiar representações internas e gerar respostas mais precisas e confiáveis. 

A arquitetura do RAG é distinta, combinando modelos sequência a sequência (seq2seq) com componentes Dense Passage Retrieval (DPR). Essa fusão capacita o modelo a gerar respostas contextualmente relevantes baseadas em informações precisas. 

O RAG estabelece transparência com um mecanismo robusto de verificação e validação de fatos para garantir confiabilidade e precisão. 

Como funciona a geração aumentada de recuperação? 

Em 2020, Meta introduziu o Estrutura RAG para estender os LLMs além de seus dados de treinamento. Como um exame aberto, o RAG permite que os LLMs aproveitem o conhecimento especializado para obter respostas mais precisas, acessando informações do mundo real em resposta a perguntas, em vez de confiar apenas em fatos memorizados.

Modelo RAG original da Meta (Image Source)

Essa técnica inovadora parte de uma abordagem orientada por dados, incorporando componentes orientados por conhecimento, aprimorando a precisão, a exatidão e a compreensão contextual dos modelos de linguagem.

Além disso, o RAG funciona em três etapas, aprimorando as capacidades dos modelos de linguagem.

Componentes principais do RAG (Image Source)

• Recuperação: Os modelos de recuperação encontram informações conectadas ao prompt do usuário para aprimorar a resposta do modelo de linguagem. Isso envolve comparar a entrada do usuário com documentos relevantes, garantindo o acesso a informações precisas e atualizadas. Técnicas como Recuperação de passagem densa (DPR) e similaridade de cosseno contribuir para a recuperação eficaz no RAG e refinar ainda mais os resultados, restringindo-os. 
• Aumento: Após a recuperação, o modelo RAG integra a consulta do usuário com os dados recuperados relevantes, empregando técnicas de engenharia imediatas, como extração de frases-chave, etc. LLM, garantindo uma compreensão abrangente para geração de resultados precisos.
• Generation: Nesta fase, a informação aumentada é decodificada usando um modelo adequado, como uma sequência para sequência, para produzir a resposta final. A etapa de geração garante que a saída do modelo seja coerente, precisa e adaptada às instruções do usuário.

Quais são os benefícios do RAG?

O RAG aborda desafios críticos em PNL, como mitigar imprecisões, reduzir a dependência de conjuntos de dados estáticos e melhorar a compreensão contextual para uma geração de linguagem mais refinada e precisa.

A estrutura inovadora do RAG aumenta a precisão e a confiabilidade do conteúdo gerado, melhorando a eficiência e a adaptabilidade dos sistemas de IA.

1. Alucinações LLM reduzidas

Ao integrar fontes de conhecimento externas durante pronto geração, o RAG garante que as respostas sejam firmemente fundamentadas em informações precisas e contextualmente relevantes. As respostas também podem incluir citações ou referências, permitindo que os usuários verifiquem as informações de forma independente. Essa abordagem aumenta significativamente a confiabilidade do conteúdo gerado por IA e diminui as alucinações.

2. Respostas atualizadas e precisas 

O RAG reduz o tempo limite de dados de treinamento ou conteúdo incorreto, recuperando continuamente informações em tempo real. Os desenvolvedores podem integrar perfeitamente as pesquisas, estatísticas ou notícias mais recentes diretamente em modelos generativos. Além disso, conecta LLMs a feeds de mídia social ao vivo, sites de notícias e fontes de informação dinâmicas. Esse recurso torna o RAG uma ferramenta inestimável para aplicações que exigem informações precisas e em tempo real.

3. Custo-benefício 

O desenvolvimento do chatbot geralmente envolve a utilização de modelos básicos que são LLMs acessíveis por API com amplo treinamento. No entanto, a reciclagem destes FMs para dados específicos de domínio incorre em elevados custos computacionais e financeiros. O RAG otimiza a utilização de recursos e busca informações seletivamente conforme necessário, reduzindo cálculos desnecessários e melhorando a eficiência geral. Isto melhora a viabilidade económica da implementação das RAG e contribui para a sustentabilidade dos sistemas de IA.

4. Informação Sintetizada

O RAG cria respostas abrangentes e relevantes, combinando perfeitamente o conhecimento recuperado com capacidades generativas. Essa síntese de diversas fontes de informação aprofunda a compreensão do modelo, oferecendo resultados mais precisos.

5. Facilidade de treinamento 

A natureza intuitiva do RAG se manifesta na facilidade de treinamento. Os desenvolvedores podem ajustar o modelo sem esforço, adaptando-o a domínios ou aplicações específicas. Essa simplicidade no treinamento facilita a integração perfeita do RAG em diversos sistemas de IA, tornando-o uma solução versátil e acessível para o avanço da compreensão e geração de linguagem.

A capacidade do RAG de resolver alucinações LLM e problemas de atualização de dados o tornam uma ferramenta crucial para empresas que buscam aumentar a precisão e a confiabilidade de seus sistemas de IA.

Casos de uso de RAG

RAGA adaptabilidade da empresa oferece soluções transformadoras com impacto no mundo real, desde motores de conhecimento até ao aprimoramento das capacidades de pesquisa. 

1. Motor de Conhecimento

O RAG pode transformar modelos de linguagem tradicionais em mecanismos de conhecimento abrangentes para criação de conteúdo autêntico e atualizado. É especialmente valioso em cenários onde as informações mais recentes são necessárias, como em plataformas educacionais, ambientes de pesquisa ou indústrias com uso intensivo de informações.

2. Aumento de pesquisa

Ao integrar LLMs com mecanismos de pesquisa, enriquecer os resultados da pesquisa com respostas geradas por LLM melhora a precisão das respostas a consultas informativas. Isso melhora a experiência do usuário e agiliza os fluxos de trabalho, facilitando o acesso às informações necessárias para suas tarefas. 

3. Resumo do texto

O RAG pode gerar resumos concisos e informativos de grandes volumes de texto. Além disso, o RAG economiza tempo e esforço dos usuários, permitindo o desenvolvimento de dados precisos e completos. resumos de texto obtendo dados relevantes de fontes de terceiros. 

4. Chatbots de perguntas e respostas

A integração de LLMs em chatbots transforma os processos de acompanhamento, permitindo a extração automática de informações precisas de documentos e bases de conhecimento da empresa. Isso aumenta a eficiência dos chatbots na resolução de dúvidas dos clientes com precisão e rapidez. 

Perspectivas futuras e inovações em RAG

Com um foco crescente em respostas personalizadas, síntese de informações em tempo real e dependência reduzida de reciclagem constante, o RAG promete desenvolvimentos revolucionários em modelos de linguagem para facilitar interações de IA dinâmicas e contextualmente conscientes.

À medida que o RAG amadurece, sua integração perfeita em diversos aplicativos com maior precisão oferece aos usuários uma experiência de interação refinada e confiável.

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