São Paulo — InkDesign News — A aplicação de machine learning tem revolucionado a forma como interagimos com dados e tomamos decisões. Recentemente, uma nova abordagem utilizando o LlamaIndex promete simplificar a criação de diários inteligentes baseados em inteligência artificial.
Arquitetura de modelo
O modelo estruturado incorpora princípios de RAG (Retrieval-Augmented Generation), que combina a recuperação dinâmica de dados com a capacidade de decisão do assistente virtual. A implementação inicial consiste em passar todo o conteúdo relevante para um contexto, associado à pergunta do usuário. Contudo, essa abordagem gerou feedbacks sobre precisão e custo elevado, resultando em respostas genéricas.
A intenção é fornecer sugestões “profundamente personalizadas” ao usuário, combinando perfis pessoais e insights extraídos de obras renomadas.
— Ming Gao, Desenvolvedor do LlamaIndex
Treinamento e otimização
A utilização do Agentic RAG melhora a precisão, permitindo que o assistente avalie e reformule as perguntas dos usuários antes de buscar no banco de dados. Essa metodologia supervisiona a qualidade das consultas à base de dados, garantindo que perguntas mal formuladas sejam ajustadas, resultando em respostas mais relevantes.
A construção do índice com o LlamaIndex é feita de forma simples e eficiente, permitindo a persistência de informações em diretórios locais. Essa estrutura favorece a personalização das consultas e a dinamização de respostas.
Resultados e métricas
O sucesso do modelo se reflete na sua habilidade de fornecer respostas mais direcionadas às perguntas dos usuários, superando as limitações anteriores. As taxas de relevância aumentaram, tornando a interação mais eficiente e produtiva. A experiência do usuário demonstrou melhoria significativa nas interações, com feedback positivo sobre a capacidade do assistente em escutar e responder com pertinência.
Ao usar o Agentic RAG, notamos um aumento na qualidade das interações e um engajamento mais profundo dos usuários.
— Ming Gao, Desenvolvedor do LlamaIndex
As implicações dessa tecnologia são vastas, abrangendo desde consultorias pessoais até aplicações em áreas como educação e saúde. Os próximos passos em pesquisa visam integrar múltiplos agentes operacionais para aprimorar a fluidez e a eficácia do sistema.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
