Fonte: imagem criada pelo Microsoft Designer com prompts do redator.
Redator: Heitor Augusto Colli Trebien
O que é esse tal de RAG?
Uma abordagem diferenciada de IA generativa é o RAG – Retrieval-Augmented Generation. Uma possível tradução para o português poderia ser: geração aumentada por recuperação. A ideia da ferramenta é que ela possa gerar conteúdos melhores por meio da recuperação de informações mais específicas ou mais relevantes para o contexto desejado. Assim, ocorre uma filtragem a partir de um determinado tema ou assunto.
Por exemplo, quando o chatGPT foi lançado, ele dava respostas gerais, mesmo quando integrado à base de dados específicas. Então ele poderia dizer que era uma pizzaria, mesmo que estivesse integrado à uma empresa de sorvete. Por isso as instituições bancárias evitam usar IA generativa, para evitar que se criem textos fraudulentos.
O que seriam textos fraudulentos? – Seria, por exemplo, o chatbot de um banco ou empresa de cosméticos dizer que faz atendimento psiquiátrico com as informações disponíveis. Ou o chatbot de uma empresa Y dizer que trabalha para a empresa Z.
O RAG surgiu como proposta para criar textos mais específicos, com isso, a LLM cria textos baseados nas informações específicas da sorveteria, por exemplo, sem dizer que é uma pizzaria, pois a pizza não faz mais parte da base de dados.
Mas como O RAG funciona?
A RAG combina o potencial das LLMs (Large Language Models – modelos de língua ampla) com a recuperação de informações factuais de várias fontes externas, aprimorando o processo de especialização da resposta. Mas o RAG filtra as palavras-chave que fazem parte do serviço adequado, tornando as respostas mais contextualizadas.
Etapas de funcionamento:
- Recebe uma entrada: o usuário faz um comando (input).
- Retrieval (Recuperação): a máquina identifica e recupera informações relevantes de fontes de conhecimento externas, desde que focadas na solicitação do cliente.
- Generation (Geração): o modelo generativo (LLM) processa a informação recuperada, concatenando-a com a entrada inicial, para então produzir uma resposta criativa, textual e coerente com o assunto proposto.
Benefícios da RAG
- O instrumento oferece respostas mais precisas e com melhor embasamento do que a geração pura, evitando a criação de narrativas falsificadas.
- Melhora a capacidade de atender questões factuais, pois consegue encontrar e processar informações de fontes externas.
- Melhora o controle sobre a informação usada na geração de textos, permitindo uma filtragem e contextualização adicional a partir da informação recuperada.
- Adaptabilidade para situações com dados que mudam ao longo do tempo, pois o RAG sempre consegue buscar informação atualizada das fontes externas.
O RAG associado ao sistema da Velip
Na Velip, integramos a capacidade do retrieval-augmented generation para aprimorar os assistentes virtuais. Além de conversas criativas, nossos robôs podem buscar informações específicas, ajudando a sua empresa a atender melhor os clientes.
Você também pode usar a ferramenta em nossa plataforma para criar conteúdos com embasamento em fontes externas ou documentos já existentes. Diversos tipos de arquivos podem ser aproveitados, assim você pode reutilizar seus FAQs para produzir textos automáticos que façam sentido para o seu negócio.
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Velip, ecoando sua voz por novos caminhos