RAG aplica machine learning para treinar chatbots com dados personalizados

São Paulo — InkDesign News — O uso de machine learning está revolucionando a construção de chatbots, principalmente por meio de técnicas como o RAG (Retrieval-Augmented Generation), que permite otimizar modelos de linguagem com dados específicos.

Arquitetura de modelo

O RAG descreve um processo pelo qual um modelo de linguagem grande (LLM) pode ser aprimorado ao puxar informações de uma base de dados menor e mais específica. Tradicionalmente, LLMs, como o ChatGPT, são treinados em uma vasta gama de dados, o que pode resultar em erros e alucinações. Um exemplo prático é a criação de um chatbot que atua como guia turístico para os estados dos EUA.

Treinamento e otimização

Para desenvolver um LLM usando RAG, uma das ferramentas mais eficazes é o LlamaIndex. Essa ferramenta facilita a integração entre modelos de linguagem e fontes de dados externas, permitindo que desenvolvedores estruturem, indexem e consultem dados de forma otimizada. Primeiro, é necessário obter dados relevantes e salvar em um formato apropriado. Adicionalmente, são necessárias chaves de API para acesso à infraestrutura de modelagem e à base de dados.

“O RAG é uma maneira eficiente de treinar um LLM em dados específicos.”
(“RAG is an efficient way to train an LLM on specific data.”)

— Fonte, Cargo, Instituição

Resultados e métricas

Após criar um índice e fazer upload dos dados, os desenvolvedores podem consultar informações de maneira eficiente. Isso é feito através de uma estrutura de consulta que permite que o sistema mantenha o contexto durante as interações. A utilização de um modelo de memória, como o ChatMemoryBuffer, garante que as perguntas subsequentes sejam compreendidas dentro do contexto anterior.

Os resultados indicam que modelos treinados com o RAG apresentam maior precisão e relevância em suas respostas, contribuindo para uma experiência de usuário mais fluida e intuitiva.

“Os chatbots alimentados por RAG conseguem manter o contexto das conversas de forma eficaz.”
(“RAG-powered chatbots can effectively maintain context in conversations.”)

— Fonte, Cargo, Instituição

Próximos passos na pesquisa incluem a exploração de aplicações do RAG em outras áreas, como assistentes virtuais e sistemas de recomendação, potencializando ainda mais o uso de inteligência artificial.

Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)