São Paulo — InkDesign News — O uso de machine learning e deep learning em sistemas de busca e recomendação está evoluindo rapidamente, especialmente na abordagem de recuperação aumentada de geração (RAG). Uma nova metodologia volta-se para a implementação de conexões dinâmicas entre dados não estruturados e estruturados.
Arquitetura de modelo
A inovação essencial reside na forma como Graph RAG integra a recuperação de dados com gráficos, permitindo representações mais ricas das relações entre eles. Ao contrário das abordagens tradicionais de RAG, que tratam os dados de forma isolada, esta técnica propõe a ligação entre documentos através de metadados. Isso facilita a recuperação de informações relevantes que atendem não apenas à semântica da consulta, mas também ao contexto mais amplo que envolve os dados recuperados.
“O sistema é capaz de criar conexões significativas entre revisões de filmes e metadados relevantes, proporcionado uma experiência de recomendação mais rica e fundamentada.”
(“The system is able to create meaningful connections between movie reviews and relevant metadata, providing a richer and more grounded recommendation experience.”)— Engenheiro de Dados, Graph RAG Project
Treinamento e otimização
O treinamento inicial do sistema utiliza embeddings para armazenar as informações em um banco de dados vetorial. Uma vez que as revisões e metadados sejam integrados, o GraphRetriever permite a navegação em tempo real, eliminando a necessidade de construção de grafos complexos. Com isso, alterações nas definições de conexão podem ser realizadas de forma dinâmica, tornando o sistema mais ágil e responsivo às consultas dos usuários.
“Estamos focados em minimizar a complexidade, permitindo que o sistema opere de forma eficiente em tempo real.”
(“We are focused on minimizing complexity, allowing the system to operate efficiently in real-time.”)— Desenvolvedor de Software, Graph RAG Project
Resultados e métricas
Em testes práticos, o Graph RAG tem se mostrado efetivo em responder a consultas abertas, como “Quais são alguns bons filmes para família?”. A abordagem não só recupera resenhas, mas também cruza informações para gerar respostas substanciais. Com um aumento na relevância das respostas geradas, o modelo se destaca em benchmarks que medem sua capacidade de fornecer informações contextualizadas e precisas.
O sistema demonstrou eficácia ao personalizar recomendações com base em critérios como gênero e atributos de visualização, contribuindo para uma experiência de usuário mais intuitiva e informada.
“A implementação do Graph RAG proporciona uma nova dimensão para as recomendações de filmes, destacando a importância das relações entre os dados.”
(“The implementation of Graph RAG provides a new dimension for movie recommendations, highlighting the importance of relationships between data.”)— Pesquisador Principal, DataStax
Por fim, a interseção entre dados não estruturados e metadados estruturados permite que sistemas de recomendação sejam menos dependentes de construção de grafos complicados, sugerindo um futuro onde tal abordagem possa ser amplamente aplicada em vários setores.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
