Retrieval-Augmented Generation (RAG): Ampliando a Capacidade dos Modelos de Linguagem
Nos últimos anos, o avanço das Inteligências Artificiais Generativas (Generative AI), especialmente dos Large Language Models (LLMs), transformou a forma como interagimos com sistemas computacionais. Modelos deste tipo são capazes de gerar textos, responder a perguntas, resumir informações e auxiliar em diversas tarefas cognitivas.
No entanto, apesar do seu grande potencial, os LLMs apresentam limitações importantes. Entre elas encontram-se a geração de respostas imprecisas, a utilização de informações desatualizadas e a dificuldade em aceder a conhecimentos específicos de um determinado domínio ou de uma organização.
É neste contexto que surge o Retrieval-Augmented Generation (RAG), uma abordagem que tem vindo a ganhar destaque como forma de tornar sistemas baseados em inteligência artificial mais precisos e seguros.
O que é Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Uma das principais abordagens para superar estas limitações é o Retrieval-Augmented Generation (RAG), que consiste numa arquitetura que combina recuperação de informação (retrieval) com geração de texto por modelos de linguagem (generation). Esta abordagem permite estender os já poderosos recursos dos LLMs a domínios específicos ou a bases de conhecimento internas de uma organização, sem a necessidade de treinar novamente o modelo.
Em vez de depender exclusivamente do conhecimento adquirido durante o processo de treino, o modelo passa a consultar fontes externas de informação, como bases de dados, documentos corporativos, APIs, artigos científicos, entre muitos outros. Desta forma, o sistema torna-se mais preciso, atualizado e consistente, além de representar uma solução economicamente viável quando comparada com o treino completo de novos modelos.
Etapas do processo de RAG
O processo de RAG pode ser dividido em três etapas principais.
- Retrieval (Recuperação): Nesta etapa, o sistema procura informações relevantes numa base de dados ou conjunto de documentos. Este processo funciona de forma semelhante à procura de informação num livro ou numa biblioteca, com o objetivo de encontrar o trecho mais relacionado com a pergunta realizada.
- Augmentation (Aumento de contexto): Após recuperar as informações relevantes, o sistema utiliza esses dados para enriquecer o contexto da pergunta original. Em vez de simplesmente copiar a informação encontrada, o modelo passa a analisá-la juntamente com o conhecimento que já possui.
- Generation (Geração): Por fim, o modelo gera uma resposta completa utilizando tanto o contexto recuperado quanto o conhecimento previamente adquirido durante o treino.
Assim, o RAG pode ser entendido como um sistema que combina a capacidade de encontrar informações relevantes, interpretá-las e gerar respostas completas e contextualizadas.
Como o RAG encontra informação relevante
Para que um sistema RAG consiga localizar rapidamente as informações mais relevantes dentro de grandes volumes de dados, é necessário utilizar um mecanismo chamado embeddings.
Embeddings são representações matemáticas de textos. Em vez de trabalhar apenas com palavras, o sistema transforma frases, parágrafos ou documentos inteiros em vetores numéricos, capazes de representar o significado semântico do conteúdo.
Isto permite que textos com significados semelhantes fiquem próximos entre si num espaço vetorial, mesmo que utilizem palavras diferentes.
O funcionamento ocorre da seguinte forma:
- Preparação dos documentos: Os documentos da base de conhecimento (como PDFs, artigos, manuais ou páginas internas de uma organização) são divididos em pequenos trechos de texto;
- Geração de embeddings: Cada trecho é convertido num vetor numérico através de um modelo de embeddings;
- Armazenamento numa base de dados vetorial: Estes vetores são armazenados numa base de dados especializada em pesquisa por similaridade;
- Consulta do utilizador: Quando um utilizador realiza uma pergunta, essa pergunta também é convertida em um embedding;
- Pesquisa por similaridade semântica: O sistema compara o vetor da pergunta com os vetores armazenados e identifica os trechos mais semelhantes em termos de significado.
Essas informações recuperadas são então enviadas para o modelo de linguagem, que utiliza esse contexto adicional para gerar uma resposta mais precisa e fundamentada.
Limitações dos modelos de linguagem
Apesar da sua elevada capacidade de geração de texto, os LLMs enfrentam uma série de desafios que podem comprometer a fiabilidade das respostas produzidas.
Entre os principais problemas destacam-se:
- Respostas fabricadas (alucinações): quando o modelo não possui uma resposta adequada, pode gerar informações inventadas, tratado como alucinação.
- Dados desatualizados: os LLMs são treinados até uma determinada data de corte, o que significa que não possuem acesso a acontecimentos ou informações mais recentes.
- Utilização de fontes não seguras: durante o processo de treino, o modelo pode ter sido exposto a dados com diferentes níveis de qualidade, o que pode levar à geração de respostas baseadas em fontes não tão exatas.
- Confusão terminológica: termos semelhantes podem possuir significados diferentes em contextos distintos, o que pode levar o modelo a gerar respostas imprecisas.
Importância do RAG
O RAG surge como uma solução para mitigar várias destas limitações dos modelos de linguagem. Ao integrar sistemas de recuperação de informação com LLMs, esta abordagem permite reduzir a ocorrência destes problemas e produzir respostas cada vez mais precisas e baseadas em fontes seguras.
Além disso, esta técnica pode ser aplicada em diversos setores que utilizam sistemas baseados em inteligência artificial. Um exemplo pode ser encontrado em ambientes corporativos que utilizam assistentes virtuais, onde os colaboradores podem consultar políticas internas, bases de conhecimento ou históricos de suporte. Desta forma, torna-se possível fornecer respostas mais precisas tanto para funcionários como para clientes.
Conclusão
O Retrieval-Augmented Generation (RAG) representa um avanço significativo na forma como sistemas de inteligência artificial utilizam informações externas para gerar respostas mais precisas e contextualizadas. Ao combinar modelos de linguagem com mecanismos de recuperação de informação, o RAG permite superar diversas limitações dos LLMs.
Com a crescente adoção da inteligência artificial nas organizações, o RAG tende a desempenhar um papel fundamental na construção de sistemas inteligentes capazes de integrar conhecimento interno, dados atualizados e capacidades avançadas de geração de linguagem.
Artigo desenvolvido por Bryan Vilela e Gabriel Silva equipa TECH X.