São Paulo — InkDesign News — A utilização de machine learning por meio do framework “Retrieval-Augmented Generation” (RAG) promete transformar o modo como interagimos com sistemas de inteligência artificial, oferecendo precisão e relevância nas respostas.
Arquitetura de modelo
O RAG combina duas etapas cruciais: recuperação de dados e geração de respostas. Este framework se distingue de modelos generativos tradicionais ao integrar informações de fontes externas, como bancos de dados ou documentos específicos.
“Isso é muito importante, pois nos permite eliminar uma série de problemas inerentes aos LLMs, como alucinações e informações desatualizadas.”
(“This is very important because it allows us to eliminate a bunch of problems inherent to LLMs, such as hallucinations and outdated information.”)— Nome, Cargo, Instituição
Treinamento e otimização
O processo de construção de um pipeline RAG envolve a transformação de documentos em embeddings vetoriais, que serão armazenados em um banco de dados vetorial. Utilizar ferramentas como LangChain e FAISS para o gerenciamento desses dados é essencial, permitindo manipulação eficiente de documentos em diversos formatos.
“O uso do OpenAI API facilita a geração de embeddings e a interação com o modelo.”
(“The use of OpenAI API facilitates the generation of embeddings and interaction with the model.”)— Nome, Cargo, Instituição
Resultados e métricas
Com a recuperação de informações relevantes, os sistemas conseguem oferecer respostas mais embasadas e precisas, o que se traduz em melhor desempenho em áreas como atendimento ao cliente e suporte técnico. O acesso a dados específicos permite que os modelos não apenas respondam, mas também tragam soluções contextualizadas.
Por exemplo, em aplicações de suporte ao cliente, chatbots podem acessar documentos de suporte para responder a perguntas com precisão, reduzindo a taxa de erros e aumentando a eficiência no atendimento. Essa abordagem representa uma evolução significativa em comparação com sistemas que operam apenas com conhecimento prévio.
A pesquisa sobre algoritmos de deep learning está em constante evolução, com a necessidade de explorar novas técnicas e metodologias para maximizar o uso de dados. O impacto do RAG pode levar a melhorias significativas no futuro próximo.
As aplicações práticas da tecnologia RAG são vastas, com potencial para transformar diversos setores, como jurídico, técnico e de serviços. A integração de dados personalizados pode revolucionar a forma como as empresas se relacionam com seus clientes e otimizam suas operações.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
