Técnica de recuperação aumentada (RAG) melhora a precisão da IA generativa baseada em modelos de linguagem, processamento de linguagem natural e base de conhecimento.
A Geração Aumentada de Recuperação (RAG) é uma abordagem inovadora que combina a capacidade de geração de texto com a recuperação de informações relevantes. Os modelos de linguagem grande (LLMs) que alimentam a IA generativa são verdadeiras obras-primas de engenharia e ciência, capazes de raciocinar e criar conteúdo novo com base em informações pré-existentes.
A Geração Aumentada por Recuperação, também conhecida como Retrieval-Augmented Generation, é uma técnica que permite aos modelos de linguagem gerar texto mais preciso e relevante. Ao incorporar a recuperação de informações, esses modelos podem acessar e utilizar conhecimentos pré-existentes para criar conteúdo mais rico e detalhado. A Geração Aumentada de Recuperação (RAG) é um exemplo de como essa técnica pode ser aplicada para melhorar a geração de texto em IA. Com essa abordagem, os modelos de linguagem podem criar conteúdo mais preciso e relevante, tornando a IA generativa ainda mais poderosa.
Entendendo a Geração Aumentada de Recuperação (RAG)
Para que um modelo de linguagem grande (LLM) seja útil em um projeto ou aplicação específica de IA, é fundamental alimentá-lo com dados relevantes. Embora os LLMs sejam impressionantes, qualquer pessoa tem acesso a eles. A diferenciação de sua superpotência vem de alimentá-los com seus dados, e é isso que a Geração Aumentada de Recuperação (RAG) permite que seja feito.
A Geração Aumentada por Recuperação (RAG), ou Retrieval-Augmented Generation, é um processo que otimiza a saída de um grande modelo de linguagem, para que ele faça referência a uma base de conhecimento confiável fora das suas fontes de dados de treinamento antes que uma resposta seja gerada. Os grandes modelos de linguagem (LLMs) são treinados em grandes volumes de dados, usando bilhões de parâmetros para gerar resultados originais para tarefas distintas, como responder a perguntas, traduzir idiomas e concluir frases.
A Importância da Geração Aumentada de Recuperação
A RAG estende os recursos do LLMs, que já são poderosos, para domínios específicos ou para a base de conhecimento interna de uma organização, sem que seja preciso treinar novamente o modelo. É uma abordagem econômica que melhora a produção do LLM, de forma que ele permaneça relevante, preciso e útil em diversos contextos. A Geração Aumentada de Recuperação é uma técnica que aborda as limitações dos LLMs, permitindo que eles acessem dados contextuais e atualizados.
As implementações RAG às vezes são chamados de modelos ou padrões RAG, e funcionam combinando um LLM pré-treinado com um sistema de recuperação de informações prontamente acessíveis. O sistema de recuperação tem a função de encontrar informações relevantes em uma biblioteca de conhecimento, como banco de dados. Os modelos RAG possibilitam que o LLM, ou modelo de fundação, gere uma resposta mais precisa com contexto atualizado e relevante para a tarefa em questão.
Por que a Geração Aumentada de Recuperação é Fundamental
O LLM é uma tecnologia fundamental usada pela inteligência artificial (IA) que alimenta os chatbots inteligentes e outros aplicativos de processamento de linguagem natural (PLN). O principal objetivo é criar bots que respondam às perguntas dos usuários em vários contextos, usando fontes de conhecimento confiáveis. Porém, a natureza da tecnologia LLM oferece imprevisibilidade nas respostas geradas, e além disso, os dados usados para treinar os LLMs são fixos, o que resulta na existência de uma data limite para o conhecimento que podem oferecer.
Alguns desafios que os LLMs enfrentam atualmente incluem informações falsas fornecidas quando não há uma resposta adequada, informações desatualizadas ou genéricas quando os usuários procuram por respostas específicas e precisas. A Geração Aumentada de Recuperação (RAG) é uma solução para esses desafios, permitindo que os LLMs acessem dados contextuais e atualizados, e gerem respostas mais precisas e relevantes.
Fonte: @Olhar Digital
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