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Técnicas avançadas de RAG
Técnicas avançadas para sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Geração aumentada por recuperação (RAG) combina a recuperação de documentos com a geração de linguagem natural, criando respostas mais precisas e contextualmente conscientes.
Embora o RAG básico seja eficaz, ele tem dificuldades com consultas complexas, alucinações e manutenção do contexto em conversas com várias voltas.
Neste blog, explorarei técnicas avançadas que abordam esses desafios, melhorando a precisão da recuperação, a qualidade da geração e o desempenho geral do sistema.
Se você estiver lendo este artigo em preparação para uma entrevista, não deixe de conferir as As 30 principais perguntas e respostas da RAG para entrevistas artigo.
Limitações dos sistemas básicos de RAG
Embora as implementações básicas do RAG possam ser úteis, elas têm suas limitações, especialmente quando aplicadas em contextos mais exigentes.
Alucinação
Um dos problemas mais proeminentes é a alucinação, em que o modelo gera conteúdo que é factualmente incorreto ou não é suportado pelos documentos recuperados. Isso pode prejudicar a confiabilidade do sistema, especialmente em áreas que exigem alta precisão, como medicina ou direito.
Falta de especificidade de domínio
Os modelos RAG padrão podem ter dificuldades ao lidar com consultas específicas do domínio. Sem adaptar os processos de recuperação e geração às nuances dos domínios especializados, o sistema corre o risco de recuperar informações irrelevantes ou imprecisas.
Lidar com conversas complexas ou com vários turnos
Outro desafio é gerenciar consultas complexas de várias etapas ou conversas de várias voltas. Os sistemas RAG básicos geralmente têm dificuldades para manter o contexto nas interações, o que resulta em respostas desarticuladas ou incompletas. À medida que as consultas dos usuários se tornam mais complexas, os sistemas RAG precisam evoluir para lidar com essa complexidade crescente.
Diagrama gerado com o napkin.ai
Técnicas avançadas de recuperação
As técnicas avançadas de recuperação se concentram em aprimorar a relevância e o escopo dos documentos recuperados. Essas técnicas, que incluem recuperação densa, pesquisa híbrida, reranking e expansão de consultas, abordam as limitações da recuperação baseada em palavras-chave.
Recuperação densa e pesquisa híbrida
A recuperação densa e a pesquisa híbrida são técnicas fundamentais para melhorar a precisão e a relevância da recuperação. Métodos como o TF-IDF ou o BM25 geralmente têm dificuldades com a compreensão semântica quando as consultas são formuladas de forma diferente dos documentos.
A recuperação densa, como a DPR (Dense Passage Retrieval), usa aprendizado profundo para mapear consultas e documentos em representações vetoriais densas representações vetoriaiscapturando o significado do texto além das palavras-chave exatas.
A pesquisa híbrida combina a recuperação esparsa e densa, equilibrando a precisão e a recuperação ao combinar a correspondência baseada em palavras-chave com a similaridade semântica, tornando-a eficaz para consultas mais complexas.
Reranking
O ranqueamento é outra técnica avançada usada para refinar a lista de documentos recuperados antes de serem passados para o componente de geração. Em um sistema RAG típico, a fase de recuperação inicial pode produzir um grande conjunto de documentos que variam em relevância.
A função do reranking é reordenar esses documentos para que os mais relevantes sejam priorizados para uso pelo modelo de linguagem. A reclassificação pode ser obtida a partir de uma pontuação simples baseada na similaridade entre consulta e documento, até modelos mais complexos de aprendizado de máquina treinados para prever a relevância de cada documento.
Você pode aprender como implementar o reranking neste tutorial sobre classificação por ordem de classificação com o RankGPT.
Expansão da consulta
A expansão da consulta envolve o enriquecimento da consulta do usuário com termos adicionais que aumentam as chances de recuperação de documentos relevantes. Isso pode ser alcançado por meio de:
- Expansão de sinônimos: Adicionar sinônimos ou termos estreitamente relacionados à consulta original para capturar documentos que podem usar palavras diferentes, mas que transmitem significados semelhantes.
- Expansão conceitual: Expandir a consulta para incluir conceitos mais amplos ou relacionados que poderiam ajudar a exibir documentos mais diversos, porém relevantes.
Por exemplo, se a consulta original for "inteligência artificial no setor de saúde", a expansão da consulta poderá incluir termos relacionados, como "IA", "aprendizado de máquina" ou "tecnologia de saúde", garantindo uma rede de recuperação mais ampla.
Otimização da relevância e da qualidade nos sistemas RAG
Nos sistemas RAG, a simples recuperação de documentos não é suficiente; garantir a relevância e a qualidade desses documentos é fundamental para melhorar o resultado final. Para isso, são essenciais técnicas avançadas que refinam e filtram o conteúdo recuperado.
Esses métodos funcionam para reduzir o ruído, aumentar a relevância e concentrar o modelo de linguagem nas informações mais importantes durante o processo de geração.
Técnicas avançadas de filtragem
Técnicas avançadas de filtragem usam metadados ou regras baseadas em conteúdo para excluir documentos irrelevantes ou de baixa qualidade, garantindo que apenas os resultados mais relevantes sejam transmitidos.
- Filtragem baseada em metadados: Os documentos podem ser filtrados com base em metadados como data, autor, domínio ou tipo de documento. Em aplicativos jurídicos ou médicos, isso pode garantir que apenas as fontes mais recentes ou confiáveis sejam usadas.
- Filtragem baseada em conteúdo: Isso avalia o conteúdo dos próprios documentos, aplicando regras para excluir aqueles que não atendem a determinados limites de relevância. Isso também pode envolver a filtragem de documentos com baixa similaridade semântica com a consulta ou documentos que não incluam frases-chave ou termos relacionados à consulta.
Destilação de contexto
A destilação de contexto é o processo de resumir ou condensar documentos recuperados para concentrar o modelo de linguagem nas informações mais importantes. Isso é útil quando os documentos recuperados contêm muito conteúdo irrelevante ou quando a consulta envolve um raciocínio complexo e de várias etapas.
Ao destilar o contexto, o sistema extrai os principais insights e as passagens mais relevantes dos documentos recuperados, garantindo que o modelo de linguagem tenha as informações mais claras e pertinentes para trabalhar.
Otimização do processo de geração
Depois que os documentos relevantes tiverem sido recuperados e refinados, a próxima etapa em um sistema RAG é o processo de geração. Otimizar a forma como o modelo de linguagem gera respostas é essencial para estabelecer a precisão, a coerência e a relevância.
Engenharia imediata
Engenharia de prompts refere-se ao processo de projetar e estruturar os prompts que são inseridos no modelo de linguagem. A qualidade do prompt afeta diretamente a qualidade do resultado gerado pelo modelo, pois o prompt fornece as instruções iniciais ou o contexto para a tarefa de geração.
Diagrama gerado com o napkin.ai
Para otimizar os prompts, os desenvolvedores podem experimentar algumas abordagens diferentes.
Fornecendo mais contexto
A inclusão de informações adicionais, como instruções explícitas ou termos-chave, pode orientar o modelo para respostas mais precisas e contextualmente relevantes. Por exemplo, em um sistema RAG médico, um prompt pode solicitar explicitamente que o modelo forneça um resumo do diagnóstico com base nos documentos recuperados.
Estruturação de consultas para maior clareza
Prompts bem estruturados, com instruções claras e concisas, ajudam a reduzir a ambiguidade e levam a resultados de geração mais focados. A formulação do prompt como uma pergunta ou solicitação direta pode, muitas vezes, produzir melhores resultados.
Teste de diferentes formatos de prompt
A iteração nos formatos de prompt, como reformular as perguntas, ajustar o nível de especificidade ou fornecer exemplos, pode ajudar a identificar o formato que oferece os melhores resultados para um caso de uso específico.
Saiba mais neste blog: Técnicas de otimização do prompt.
Raciocínio em várias etapas
Muitas consultas, especialmente em áreas como pesquisa, direito ou suporte técnico, envolvem várias etapas ou exigem raciocínio complexo. O raciocínio em várias etapas é o processo pelo qual um sistema divide uma consulta complexa em subtarefas gerenciáveis e as processa sequencialmente para chegar a uma resposta abrangente.
Podemos implementar o raciocínio em várias etapas em um sistema RAG de várias maneiras:
- Recuperação e geração em cadeia: Em alguns casos, o raciocínio em várias etapas pode ser obtido encadeando as etapas de recuperação e geração. Depois de processar uma consulta inicial, o sistema pode gerar uma consulta de acompanhamento ou solicitar informações adicionais antes de gerar a resposta final.
- Incorporação de etapas intermediárias: Para consultas que exijam raciocínio em vários documentos ou tópicos, o sistema pode recuperar diferentes conjuntos de documentos para cada etapa, criando gradualmente uma resposta mais matizada e completa.
- Resposta a perguntas de vários saltos: Essa abordagem permite que o sistema faça conexões lógicas entre diferentes partes de informações recuperadas, possibilitando que ele lide com consultas mais sofisticadas que envolvam relacionamentos entre vários fatos ou pontos de dados.
Como lidar com a alucinação
Conforme mencionado brevemente, um dos principais desafios dos modelos de geração, inclusive os usados nos sistemas RAG, é a alucinação. Várias técnicas podem ajudar a reduzir as alucinações nos sistemas RAG:
- Baseando-se em documentos recuperados: Uma das maneiras mais eficazes de reduzir as alucinações é garantir que o modelo de geração esteja bem fundamentado no conteúdo recuperado. Isso significa condicionar o modelo a gerar apenas respostas com base no conteúdo real dos documentos, em vez de depender de conhecimento externo pré-treinado.
- Condicionamento de contexto: Ao refinar a forma como o contexto é fornecido ao modelo, os desenvolvedores podem controlar melhor o processo de geração. Isso pode envolver a filtragem de partes irrelevantes dos documentos recuperados antes de passá-los para o modelo ou fornecer instruções específicas que orientem o modelo a se concentrar nas principais informações.
- Loops de feedback: A implementação de um mecanismo de feedback em que o sistema verifica a precisão dos resultados gerados em relação aos documentos recuperados pode ajudar a detectar alucinações antes que elas cheguem ao usuário. Essa etapa adicional de verificação pode aumentar significativamente a confiabilidade do sistema.
Como lidar com consultas e conversas complexas
Como os sistemas RAG são cada vez mais aplicados a tarefas do mundo real, eles devem ser capazes de lidar com interações complexas, com várias voltas e com consultas ambíguas.
Gerenciar conversas com vários turnos
Um dos principais desafios dos sistemas RAG conversacionais é gerenciar o fluxo de informações em várias interações. Em muitos cenários do dia a dia, como suporte ao cliente ou discussões técnicas contínuas, os usuários costumam participar de conversas com vários turnos em que o contexto deve ser mantido em várias trocas.
O fato de o sistema rastrear e lembrar partes relevantes da conversa é fundamental para que você possa fornecer respostas coerentes e consistentes. Para lidar com conversas com vários turnos de forma eficaz, os sistemas RAG podem usar as seguintes técnicas:
- Rastreamento do histórico de conversas: A manutenção de uma representação estruturada do histórico da conversa desempenha um papel importante. Isso pode envolver o salvamento de interações importantes, como consultas anteriores e respostas geradas, para serem usadas como contexto em turnos subsequentes.
- Janela de contexto: O uso de uma janela de contexto que se atualiza dinamicamente à medida que a conversa avança permite que o sistema se concentre nas partes mais relevantes da interação. Ao limitar o escopo do histórico de conversas às trocas mais recentes ou críticas, o sistema pode manter o foco sem sobrecarregar o modelo de geração com informações excessivas.
- Memória baseada em recuperação: Para conversas particularmente complexas ou longas, os sistemas RAG podem implementar um mecanismo de memória baseado em recuperação. Essa abordagem permite que o sistema recupere seletivamente partes relevantes do histórico da conversa quando necessário, garantindo que somente o contexto mais pertinente seja passado para o modelo de linguagem.
Lidar com consultas ambíguas ou complexas
As consultas dos usuários nem sempre são simples. Muitas vezes, elas podem ser vagas, ambíguas ou envolver um raciocínio complexo que desafia os recursos de um sistema RAG.
Desambiguação por meio de esclarecimento
Uma maneira de lidar com a ambiguidade é solicitar que o sistema busque esclarecimentos do usuário. Por exemplo, se a consulta for muito vaga, o sistema poderá gerar uma pergunta de acompanhamento solicitando mais detalhes. Esse processo interativo ajuda a restringir a intenção do usuário antes de prosseguir com as fases de recuperação e geração.
Processamento versátil de consultas
Para consultas complexas que envolvem vários aspectos ou subtópicos, o sistema pode dividir a consulta em partes menores e mais gerenciáveis. Isso envolve a recuperação de informações em etapas, em que cada etapa aborda um aspecto específico da consulta. O resultado final é então sintetizado a partir de várias etapas de recuperação e geração, garantindo que todos os componentes da consulta sejam abordados.
Uso de pistas contextuais
Para lidar com a ambiguidade, o sistema pode usar pistas contextuais da consulta ou do histórico da conversa. Ao analisar interações anteriores ou tópicos relacionados, o sistema RAG pode inferir a intenção do usuário com mais precisão, reduzindo a probabilidade de gerar respostas irrelevantes ou incorretas.
Técnicas avançadas de recuperação para consultas complexas
Para consultas particularmente desafiadoras, os sistemas RAG podem implementar métodos avançados de recuperação, como a resposta a perguntas com vários saltos, em que o sistema recupera informações de vários documentos e faz conexões lógicas entre eles para responder a consultas complexas.
Como lidar com os desafios comuns do RAG
Embora os sistemas RAG ofereçam soluções poderosas para recuperação de informações e geração de texto, eles também apresentam desafios específicos que precisam ser abordados.
Lidando com preconceitos na geração
Viés nos modelos de linguagem, inclusive os usados nos sistemas RAG, é um problema bem conhecido que pode afetar negativamente a imparcialidade e a precisão dos resultados gerados. O viés pode entrar no sistema por meio das fases de recuperação e geração, resultando em resultados distorcidos ou discriminatórios que refletem vieses sociais, culturais ou específicos do domínio presentes nos conjuntos de dados subjacentes.
Para atenuar a tendência nos sistemas RAG, podemos aplicar várias estratégias:
- Recuperação com reconhecimento de viés: Os vieses na fase de recuperação podem surgir quando os documentos recuperados representam desproporcionalmente determinados pontos de vista, dados demográficos ou perspectivas. Ao aplicar técnicas de filtragem para garantir a diversidade dos documentos recuperados, como o equilíbrio das fontes com base na autoria, no intervalo de datas ou na geografia, os sistemas RAG podem reduzir a probabilidade de recuperação tendenciosa.
- Equidade na geração: O viés na fase de geração pode ocorrer se o modelo de linguagem for treinado em dados que contenham conteúdo tendencioso ou se o modelo amplificar determinadas perspectivas em detrimento de outras. Uma abordagem para atenuar isso é ajustar o modelo em conjuntos de dados selecionados e projetados para minimizar o viés, garantindo que as respostas geradas sejam as mais neutras e justas possíveis.
- Filtragem pós-geração: A implementação de etapas de pós-processamento em que o resultado gerado é analisado quanto a conteúdo tendencioso ou prejudicial pode reduzir ainda mais a tendência. Esses filtros podem sinalizar ou modificar os resultados problemáticos antes de serem apresentados ao usuário, garantindo que o resultado final atenda aos critérios de imparcialidade.
Custos indiretos computacionais
À medida que os sistemas RAG se tornam mais complexos com a integração de técnicas avançadas de recuperação e geração, as demandas computacionais também aumentam. Esse desafio se manifesta em áreas como tamanho do modelo, velocidade de processamento e latência, que podem afetar a eficiência e a escalabilidade do sistema.
Para gerenciar as despesas gerais de computação, os desenvolvedores podem empregar as seguintes otimizações:
- Técnicas de recuperação eficientes: A otimização da fase de recuperação com o uso de algoritmos de indexação e pesquisa mais eficientes (como os vizinhos mais próximos) pode reduzir bastante o tempo e os recursos necessários para localizar documentos relevantes.
- Compactação e otimização de modelos: Os modelos de linguagem usados nos sistemas RAG podem ser intensivos em termos de computação, especialmente ao lidar com consultas em grande escala ou específicas de um domínio. Técnicas como destilação, quantização e poda de modelos podem ser usadas para reduzir o tamanho e o custo computacional desses modelos sem sacrificar muito o desempenho.
Limitações dos dados
Os sistemas RAG dependem muito da qualidade e do escopo dos dados que eles recuperam e geram. Em aplicativos de domínio específico, as limitações de dados podem ser um grande desafio, principalmente quando os dados de treinamento disponíveis são insuficientes, desatualizados ou de baixa qualidade.
Podemos abordar as limitações de dados nos sistemas RAG com algumas abordagens.
Aumento de dados
Quando os dados de treinamento específicos do domínio são limitados, as técnicas de aumento de dados podem ajudar a expandir artificialmente o conjunto de dados. Isso pode incluir a geração de dados sintéticos, a paráfrase de documentos existentes ou o uso de fontes externas para complementar o conjunto de dados original. O aumento de dados garante que o modelo tenha acesso a uma gama mais ampla de exemplos, melhorando sua capacidade de lidar com diversas consultas.
Adaptação do domínio
O ajuste fino de modelos de linguagem pré-treinados em conjuntos de dados pequenos e específicos do domínio pode ajudar os sistemas RAG a se adaptarem a casos de uso especializados, mesmo com dados limitados. A adaptação do domínio permite que o modelo compreenda melhor a terminologia e as nuances específicas do setor, melhorando a qualidade das respostas geradas.
Aprendizagem ativa
Nos casos em que os dados de treinamento de alta qualidade são escassos, a aprendizagem ativa pode ser empregada para melhorar o conjunto de dados iterativamente. Ao identificar os pontos de dados mais informativos e concentrar os esforços de anotação neles, os desenvolvedores podem aprimorar gradualmente o conjunto de dados sem precisar de grandes quantidades de dados rotulados desde o início.
Implementação de técnicas avançadas no RAG
A implementação de técnicas avançadas em sistemas RAG requer uma sólida compreensão das ferramentas, estruturas e estratégias disponíveis. À medida que essas técnicas se tornam mais complexas, o aproveitamento de bibliotecas e estruturas especializadas simplifica a integração de fluxos de trabalho sofisticados de recuperação e geração.
Ferramentas e bibliotecas
Muitas estruturas e bibliotecas surgiram para dar suporte à implementação de técnicas avançadas de RAG, oferecendo soluções modulares e dimensionáveis para desenvolvedores e pesquisadores. Essas ferramentas aprimoram o processo de criação de sistemas RAG, fornecendo componentes para recuperação, classificação, filtragem e geração.
LangChain
O LangChain é uma estrutura popular projetada especificamente para trabalhar com modelos de linguagem e integrá-los a fontes de dados externas. Ele oferece suporte a técnicas avançadas de recuperação aumentada, incluindo indexação de documentos, consultas e encadeamento de diferentes etapas de processamento (recuperação, geração e raciocínio).
LangChain também oferece integrações prontas para uso com bancos de dados de vetores e vários recuperadores, o que o torna uma opção versátil para a criação de sistemas RAG personalizados.
Saiba mais sobre LangChain e RAG neste curso: Crie sistemas RAG com LangChain
Palheiro
Haystack é uma estrutura de código aberto especializada na criação de sistemas RAG para uso em produção. Ele fornece ferramentas para recuperação densa, classificação e filtragem de documentos, bem como geração de linguagem natural.
O Haystack é particularmente eficiente em aplicativos que exigem pesquisa específica de domínio, resposta a perguntas ou resumo de documentos. Com suporte para uma variedade de back-ends e integração com modelos de linguagem populares, o Haystack simplifica a implantação de sistemas RAG em cenários do mundo real.
OpenAI API
A API API OpenAI permite que os desenvolvedores integrem modelos de linguagem avançados, como o GPT-4, aos fluxos de trabalho do RAG. Embora não sejam específicos para tarefas aumentadas por recuperação, os modelos da OpenAI podem ser usados em conjunto com estruturas de recuperação para gerar respostas com base nas informações recuperadas, permitindo recursos avançados de geração.
Estratégias de implementação
Para integrar técnicas avançadas em um sistema RAG existente, é essencial seguir uma abordagem estruturada.
Escolha a estrutura correta
Comece selecionando uma estrutura ou biblioteca que se alinhe ao seu caso de uso. Por exemplo, se você precisar de um sistema altamente dimensionável com recursos de recuperação densos, estruturas como LangChain ou Haystack são ideais.
Configurar a recuperação de documentos
A primeira etapa é configurar o componente de recuperação, o que envolve a indexação da fonte de dados e a configuração do método de recuperação. Dependendo do seu caso de uso, você pode escolher a recuperação densa (usando embeddings de vetores) ou a pesquisa híbrida (combinando métodos esparsos e densos). Por exemplo, o LangChain ou o Haystack podem ser usados para criar o pipeline de recuperação.
Implemente a classificação e a filtragem
Quando o sistema de recuperação estiver operacional, a próxima etapa é aumentar a relevância por meio de técnicas de classificação e filtragem. Isso pode ser feito usando os módulos de reranking incorporados no Haystack ou personalizando seus modelos de reranking com base em tipos de consulta específicos.
Incorporar técnicas avançadas de geração
Após a recuperação, otimize o processo de geração, aproveitando a engenharia de prompt, a destilação de contexto e o raciocínio em várias etapas. Com o LangChain, você pode encadear as etapas de recuperação e geração para lidar com consultas em várias etapas ou usar modelos de prompt que condicionam o modelo para uma geração mais precisa.
Se a alucinação for um problema, concentre-se em fundamentar a geração nos documentos recuperados, garantindo que o modelo gere resultados com base no conteúdo desses documentos.
Testar e avaliar
Testes regulares são essenciais para refinar o desempenho do sistema RAG. Use métricas de avaliação como precisão, relevância e satisfação do usuário para avaliar a eficácia de técnicas avançadas, como reranking e destilação de contexto. Execute testes A/B para comparar diferentes abordagens e ajustar o sistema com base no feedback.
Otimizar para escalabilidade
À medida que o sistema cresce, as despesas gerais de computação podem se tornar uma preocupação. Para gerenciar isso, use técnicas de otimização, como destilação ou quantização de modelos, e garanta que os processos de recuperação sejam eficientes. A utilização da aceleração ou paralelização da GPU também pode ajudar a manter o desempenho em escala.
Monitorar e atualizar
Os sistemas RAG precisam evoluir para se adaptar a novas consultas e dados. Configure ferramentas de monitoramento para acompanhar o desempenho do sistema em tempo real e atualize continuamente o modelo e o índice de recuperação para lidar com as tendências e os requisitos emergentes.
Avaliação de técnicas avançadas de RAG
A implementação de técnicas avançadas em um sistema RAG é apenas o começo. Ao usar métricas de avaliação métricas de avaliação e métodos de teste como o teste A/B, podemos avaliar se o sistema responde bem às consultas dos usuários e se aperfeiçoa com o tempo.
Precisão
A precisão mede a frequência com que o sistema recupera e gera a resposta correta ou relevante. No caso de sistemas de resposta a perguntas, isso poderia envolver uma comparação direta das respostas geradas com dados de verdade. O aumento da precisão indica que o sistema está interpretando com precisão as consultas e fornecendo resultados precisos.
Relevância
Essa métrica avalia a relevância dos documentos recuperados e a qualidade da resposta gerada com base em quão bem eles respondem à consulta do usuário. Métricas como Mean Reciprocal Rank (MRR) ou Precision@K são comumente usadas para quantificar a relevância, avaliando o nível em que o documento mais relevante aparece na classificação.
Latência
Embora a precisão e a relevância sejam essenciais, o desempenho em tempo real também é importante. A latência refere-se ao tempo de resposta do sistema - a velocidade com que o sistema recupera documentos e gera respostas. A baixa latência é particularmente importante em aplicativos em que respostas oportunas são vitais, como suporte ao cliente ou sistemas de perguntas e respostas ao vivo.
Cobertura
A cobertura mede a capacidade do sistema RAG de lidar com uma ampla variedade de consultas. Em aplicativos de domínio específico, garantir que o sistema possa lidar com todo o escopo de possíveis consultas do usuário é fundamental para fornecer suporte abrangente.
Diagrama gerado com o napkin.ai
Casos de uso de técnicas avançadas de RAG
As técnicas avançadas de RAG abrem uma ampla gama de possibilidades em diferentes setores e aplicações.
Sistemas complexos de resposta a perguntas
Um dos casos de uso mais impactantes das técnicas avançadas de RAG é em sistemas complexos de resposta a perguntas (QA). Esses sistemas exigem mais do que a simples recuperação de documentos - eles precisam entender o contexto, decompor as consultas em várias etapas e fornecer respostas abrangentes com base nos documentos recuperados.
Recuperação de conhecimento específico de domínio
Nos setores em que o conhecimento específico do domínio é importante, os sistemas RAG avançados podem ser criados para recuperar e gerar conteúdo altamente especializado. Alguns aplicativos dignos de nota incluem:
- Assistência médica: Os profissionais médicos se baseiam em pesquisas atualizadas, diretrizes clínicas e registros de pacientes para tomar decisões. Os sistemas RAG avançados podem recuperar documentos médicos, resumir históricos de pacientes e gerar opções de tratamento. A filtragem e a classificação são particularmente importantes para garantir que o conteúdo recuperado seja recente, preciso e altamente relevante para a condição do paciente.
- Serviços financeiros: No setor financeiro, os sistemas RAG podem recuperar relatórios de mercado, registros regulatórios e previsões econômicas, ajudando os analistas a gerar percepções precisas e orientadas por dados. A expansão da consulta e a recuperação densa podem garantir que os analistas recebam os dados mais relevantes e abrangentes disponíveis.
Recomendações personalizadas
Os sistemas de recomendação personalizados são outro caso de uso importante para as técnicas avançadas de RAG. Ao combinar as preferências, o comportamento e as fontes de dados externas do usuário, os sistemas RAG podem gerar recomendações personalizadas de produtos, serviços ou conteúdo, inclusive:
- Comércio eletrônico: Os sistemas RAG podem recomendar produtos recuperando descrições de produtos, avaliações de clientes e perfis de usuários para gerar sugestões personalizadas. A pesquisa híbrida (combinando recuperação baseada em palavras-chave e em vetores) e o reranking são essenciais para melhorar a relevância dessas recomendações.
- Plataformas de conteúdo: Em plataformas de streaming ou de notícias, os sistemas RAG podem recomendar conteúdo com base nas preferências do usuário e nas tendências recentes. A expansão da consulta e a destilação do contexto podem ajudar esses sistemas a fornecer recomendações mais diferenciadas, adaptando as sugestões com base no comportamento anterior e nos interesses atuais.
O futuro dos sistemas RAG
A próxima geração de sistemas RAG integrará fontes de dados mais diversificadas, aprimorando os recursos de raciocínio e abordando as limitações atuais, como ambiguidade e tratamento de consultas complexas.
Uma das principais áreas de desenvolvimento é a integração de várias fontes de dados, indo além da dependência de conjuntos de dados únicos. Os sistemas futuros combinarão informações de diversas fontes, como bancos de dados, APIs e feeds em tempo real, permitindo respostas mais abrangentes e multidimensionais a consultas complexas.
O tratamento de consultas ambíguas ou incompletas é outro desafio que os futuros sistemas RAG abordarão. Ao combinar o raciocínio probabilístico com uma melhor compreensão contextual, esses sistemas gerenciarão a incerteza de forma mais eficaz.
Além disso, o raciocínio em várias etapas se tornará mais integral à forma como os sistemas RAG processam consultas complexas, dividindo-as em componentes menores e sintetizando os resultados em vários documentos ou etapas. Isso será especialmente benéfico em áreas como pesquisa jurídica, descoberta científica e suporte ao cliente, em que as consultas geralmente exigem a conexão de diversas informações.
Como a personalização e o reconhecimento do contexto continuam a melhorar, os futuros sistemas RAG adaptarão suas respostas com base no histórico, nas preferências e nas interações anteriores do usuário. A adaptação em tempo real a novas informações permitirá conversas mais dinâmicas e produtivas.
Diagrama gerado com o napkin.ai
Os modelos atuais de recuperação densa são altamente eficazes, mas há pesquisas em andamento para desenvolver modelos de recuperação neural ainda mais eficientes e precisos. Esses modelos têm como objetivo capturar melhor as semelhanças semânticas em uma gama mais ampla de pares consulta-documento e, ao mesmo tempo, aumentar a eficiência em tarefas de recuperação em grande escala.
Artigos como Karpukhin et al. (2020) introduziu o Dense Passage Retrieval (DPR) como um método central para responder a perguntas de domínio aberto, enquanto estudos mais recentes como Izacard et al. (2022) concentram-se no aprendizado de poucos disparos para adaptar os sistemas RAG a tarefas específicas do domínio.
Outra área de pesquisa emergente se concentra em melhorar a conexão entre recuperação e geração por meio de modelos de geração aprimorados por recuperação. Esses modelos visam integrar perfeitamente os documentos recuperados ao processo de geração, permitindo que o modelo de linguagem condicione sua saída mais diretamente ao conteúdo recuperado.
Isso pode reduzir as alucinações e melhorar a precisão factual das respostas geradas, tornando o sistema mais confiável. Trabalhos notáveis incluem Huang et al. (2023) com o modelo RAVEN, que aprimora o aprendizado no contexto usando modelos de codificador-decodificador com reforço de recuperação.
Conclusão
A integração de técnicas avançadas de RAG, como recuperação densa, reranking e raciocínio em várias etapas, garante que os sistemas RAG possam atender às demandas de aplicativos do mundo real, desde a área da saúde até recomendações personalizadas.
No futuro, a evolução dos sistemas RAG será impulsionada por inovações como recursos multilíngues, geração personalizada e manipulação de fontes de dados mais diversificadas.
Se você quiser continuar aprendendo e se familiarizar mais com os sistemas RAG, recomendo estes tutoriais:
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