Guia completo: o que é RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
Use o Snowflake Cortex AI para criar, com rapidez, apps de RAG para a sua empresa.
- Visão geral
- O que é RAG?
- Quais são os benefícios do RAG?
- Onde são usadas as técnicas do RAG?
- Como funciona o RAG?
- RAG e Snowflake
- Clientes
- Recursos de RAG
Visão geral
RAG (Retrieval-Augmented Generation ou, em português, geração aumentada de recuperação) é uma técnica bem conhecida, em que um grande modelo de linguagem (large language model, LLM) acessa uma base de conhecimento específica usada para gerar respostas. Como não há necessidade de retreinar o modelo fundacional, os desenvolvedores podem usar os LLMs dentro de um contexto específico de forma rápida e de baixo custo. É possível usar apps de RAG para atendimento ao cliente, vendas, marketing, bases de conhecimento, entre outras aplicações.
Com o Snowflake Cortex AI, você pode criar e implementar apps LLM que aprendem, em minutos, as nuances específicas dos seus negócios e dados. E, como o Snowflake oferece LLMs líderes de mercado, pesquisa vetorial e recursos de criação de apps Streamlit em um serviço totalmente gerenciado, você pode criar facilmente apps de RAG prontos para produção.
O que é RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
É uma técnica que melhora os resultados de um modelo fundacional (grande modelo de linguagem ou LLM) ao usar como referência uma base de conhecimento externa além dos seus dados de treinamento originais.
Os LLMs, treinados com vastos conjuntos de dados com bilhões de parâmetros, destacam-se em tarefas como responder a perguntas, traduzir e completar frases. A função RAG amplia esses recursos, permitindo que o modelo acesse domínios específicos ou o conhecimento interno da organização sem precisar de retreinamento. Esse método econômico melhora a precisão, a relevância e a utilidade dos resultados dos apps LLM em vários contextos.
Quais são os benefícios do uso do RAG (geração aumentada de recuperação)?
1. O RAG remove as limitações de usar apenas LLMs
Os LLMs dependem de dados de treinamento estáticos, que podem não incluir as informações mais recentes ou específicas da organização. Sem a orientação de fontes confiáveis, os LLMs podem gerar respostas imprecisas ou inconsistentes, especialmente quando se deparam com terminologias contraditórias. Quando há incerteza, os LLMs podem "alucinar" ou criar respostas fictícias. O RAG mitiga esses problemas ao fornecer acesso controlado a fontes atualizadas e confiáveis, resultando em respostas mais precisas e seguras.
2. O RAG oferece resultados de melhor qualidade que podem ser rastreados para uma fonte específica
Para que os LLMs sejam úteis, eles devem fornecer respostas confiáveis e seguras, de modo constante. O RAG possibilita a rastreabilidade de respostas a referências específicas e permite a inclusão de citações de origem, o que aumenta a transparência e a confiabilidade do conteúdo gerado.
3. O RAG garante respostas atualizadas de forma econômica
Em setores dinâmicos, as informações ficam desatualizadas rapidamente. O RAG permite que os modelos pré-treinados acessem as informações atuais sem precisar de ajustes caros. Esse método permite que os LLMs incorporem dados em tempo real de várias fontes, incluindo feeds de notícias, mídias sociais, relatórios financeiros e sensores de Internet das Coisas, garantindo relevância e precisão.
4. O RAG oferece mais controle aos desenvolvedores de apps
O RAG oferece aos desenvolvedores mais flexibilidade para criar soluções personalizadas e desenvolvidas sob medida. Com uma estrutura de segurança em torno de RAG, os desenvolvedores de apps podem permitir o acesso controlado a informações confidenciais, garantindo que os dados restritos sejam usados apenas ao formular respostas para pessoas autorizadas.
Em que áreas são usadas as técnicas de RAG?
Com o rápido avanço da IA generativa, o método RAG tornou-se um componente integral de muitos sistemas impulsionados por IA, principalmente em chatbots e aplicações de gestão do conhecimento.
1. Acesso de funcionários a bases de conhecimento internas, como informações de RH, de produtos ou serviços
As aplicações de RAG melhoram o acesso dos funcionários às informações proprietárias dentro de bases de conhecimento de domínio específico, como intranets da empresa ou sistemas de documentação interna. Esses modelos permitem que os funcionários façam perguntas específicas usando linguagem natural (por exemplo: "qual é a política de licença maternidade da nossa empresa?" ou "como solicitar um dia de férias?") e recebam respostas geradas a partir da base de conhecimento interna da organização. O RAG garante respostas mais precisas e relevantes de acordo com o contexto, podendo fornecer informações personalizadas com base no nível de autorização e na função do solicitante dentro da empresa.
2. Inteligência de mercado ou de negócios
Ao aproveitar dados de mercado e relatórios internos atualizados com frequência, o RAG melhora a qualidade e a pertinência das atividades de inteligência de mercado. Isso permite que as organizações tomem decisões baseadas em dados, identifiquem novas tendências e obtenham vantagem competitiva. RAGs podem resumir informações de várias fontes, fornecendo insights mais completos, que podem ser ignorados nos métodos de análise tradicionais.
3. Suporte inteligente aos clientes
Os chatbots de atendimento ao cliente alimentados por LLM e aprimorados com RAG podem lidar com diversas tarefas, incluindo suporte ao produto, resolução de problemas e processamento de solicitações. O RAG fornece acesso em tempo real a conteúdo preciso e verificado, incluindo informações atualizadas sobre o produto, status de pedidos e dados individuais dos clientes. Isso permite que os chatbots forneçam respostas altamente contextuais e personalizadas, melhorando a satisfação do cliente e reduzindo a carga de trabalho dos agentes de suporte humano.
4. Acesso às informações por meio de atendimento self-service do cliente
Os chatbots voltados para o público com capacidade de RAG oferecem acesso 24 horas, 7 dias por semana a informações de marketing, vendas, produtos ou serviços. Esses sistemas podem navegar com rapidez por grandes bases de conhecimento para fornecer aos usuários informações relevantes e atualizadas a qualquer momento. Isso não só melhora a experiência do cliente, como também reduz o volume de consultas básicas que a equipe humana precisa gerir, permitindo que ela se concentre em questões mais complexas.
Como funciona e o que as equipes precisam para implementar uma estrutura de RAG?
Interface de usuário cliente/app
Os usuários finais interagem com a base de conhecimento, em geral por meio de uma interface de chat ou sistema de perguntas e respostas.
Repositório de contexto
As fontes de dados relevantes são agregadas, governadas e atualizadas com frequência, disponibilizando um repositório de conhecimento atualizado. Isso inclui etapas de pré-processamento, como fragmentação e incorporação de texto.
Pesquisa
Um armazenamento de vetores mantém a representação numérica (incorporações) da base de conhecimento. A pesquisa semântica é usada para recuperar as informações mais relevantes com base na consulta dos usuários.
Inferência de LLM
O sistema incorpora a pergunta do usuário e recupera o contexto relevante do armazenamento de vetores. Esse contexto é usado para solicitar um LLM, que gera uma resposta contextualizada com base na pergunta e nas informações obtidas.
Para construir um RAG de nível empresarial, as organizações devem incluir outros componentes:
Modelo de incorporação: usado para converter texto em representações vetoriais tanto para a base de conhecimento, quanto para consultas de usuários.
Pipeline de dados: garante atualização e manutenção contínuas da base de conhecimento.
Avaliação e monitoramento: ferramentas para analisar a qualidade das respostas e o desempenho do sistema.
Apps RAG e Snowflake
Use o Snowflake Cortex AI para ir de RAG a apps LLM avançados, em minutos
- Recursos avançados de IA e dados: é possível desenvolver e implementar um app de IA completo usando RAG sem integrações, gestão de infraestrutura ou movimentação de dados usando três recursos principais: Snowflake Cortex AI, Streamlit no Snowflake e Snowpark.
- Cortex Search para pesquisa híbrida: o Cortex Search é um dos principais recursos do Snowflake Cortex AI. Ele oferece funções avançadas de recuperação, combinando pesquisa semântica e de palavras-chave. Como parte da plataforma Snowflake Cortex AI, ele automatiza a criação de incorporações, fornecendo uma recuperação de dados de alta qualidade, eficiente e sem precisar da gestão de infraestruturas complexas.
- Com rapidez, crie uma interface de usuário RAG no Streamlit: use o Streamlit no Snowflake para soluções de chat prontas para uso, a fim de criar e compartilhar rapidamente interfaces de usuário. Tudo em Python.
- Use o Snowpark para um repositório contextualizado: o repositório de conhecimento pode ser facilmente atualizado e governado usando um ambiente stage do Snowflake. Uma vez que os documentos são carregados, toda a preparação dos dados, incluindo a fragmentação (criação de blocos menores de texto ricos em contexto), pode ser feita com o Snowpark. Em especial para o processo de fragmentação, as equipes podem usar facilmente o LangChain como parte de uma Snowpark User Defined Function.
- Inferência de LLM segura: o Snowflake Cortex completa o fluxo de trabalho com funções sem servidor para incorporação e inferência de preenchimento de texto (usando Mistral AI, Llama, Gemma, Arctic ou outros LLMs disponíveis no Snowflake).
