Introdução ao RAG (Retrieval Augmented Generation) nas LLMs (Large Language Models)
Aprenda sobre o RAG (Retrieval Augmented Generation) e como ele transforma LLMs
Introdução
As Large Language Models (LLMs), também conhecidas como models de linguagem, estão se tornando cada vez mais populares na tecnologia devido às suas capacidades avançadas em processamento do idioma natural. A Inteligência Artificial e aprendizado de máquina são utilizados para aprimorar a qualidade das interações humanas com o sistema, proporcionando respostas mais precisas e detalhadas, especialmente quando o modelo está associado a um banco de dados de grandes dimensões. Este conteúdo fornece uma introdução ao RAG (Retrieval Augmented Generation) em LLMs e discute como ele melhora as capacidades de geração de texto.
O que é RAG (Retrieval Augmented Generation)?
O RAG é um acrônimo em inglês que significa "Recuperação Auxiliada pela Geração". Ele é uma técnica avançada de aprendizado de máquina que pode ser aplicada para melhorar o desempenho das LLMs em atividades específicas. O conceito baseado em recuperação auxiliar na geração permite que o modelo faça uma busca de dados relacionados à pergunta feita por usuário antes de gerar uma resposta detalhada, aumentando assim a precisão e qualidade das respostas.
Funcionamento do RAG em LLMs
O RAG funciona ao juntar os avanços nos modelos de processamento do idioma natural (NLP) e aprendizado de máquina. Primeiro, o modelo analisa a pergunta feita pelo usuário. Em seguida, ele executa uma busca no banco de dados de texto em massa com base nos tokens e contextos relevantes para fornecer respostas mais precisas.
Um exemplo prático é um sistema de chatbot que recebe perguntas sobre história natural e, em vez de gerar uma resposta aleatória com base apenas nas informações do modelo treinado, utiliza o RAG para pesquisar na rede de conhecimento e acessar dados precisos sobre, por exemplo, espécies específicas, ambientes e fenômenos geográficos.
Vantagens do RAG em LLMs
As LLMs com RAG possuem diversas vantagens sobre o processamento do idioma natural tradicional, como:
1. Maior precisão na geração de resposta. A técnica permite que os modelos busquem diretamente por informações em massa de texto relevantes e incorporem-as ao responder, aumentando a precisão das respostas fornecidas.
2. Melhor uso de fontes externas. Com o RAG, LLMs podem aproveitar informações disponíveis online, como perguntas frequentes (FAQs), wikipédia e artigos de jornais, para gerar respostas mais completas e confiáveis.
3. Aumento de compreensão contextual. O uso da recuperação antes da geração permite que LLMs identifiquem a intenção do usuário de forma mais precisa, permitindo entendimento das sugestões e questões complexas.
Desafios e limitações
A técnica RAG também apresenta algumas limitações. Os principais desafios são a falta de informação relevante nos bancos de dados, conflitos entre fontes e problemas de qualidade nas fontes externas, tornando-se difícil para LLMs identificar a melhor fonte ou se adaptarem à mudança na precisão das fontes.
Conclusão
O RAG é uma técnica avançada em LLMs que combina aprendizado de máquina e NLP para proporcionar respostas mais confiáveis e relevantes para as perguntas do usuário. Ele tem sido um marco na melhoria da capacidade de gerar texto de modelos de linguagem. O RAG está mudando a forma como LLMs são empregados, levando-os ao ponto de se tornarem ferramentas valiosas para várias áreas de atividade que beneficiarão do conhecimento e acesso às informações armazenadas em massa.
Descubra os benefícios do RAG no contexto dos LLMs, aumentando a precisão e qualidade das respostas geradas.
Referências: RAG, Retrieval Augmented Generation, LLMs, Language Models, Inteligência Artificial, IA, geração de texto, modelos de linguagem, aprendizado profundo,
LLMs
LLMs (Large Language Models) são modelos avançados de inteligência artificial treinados em grandes quantidades de texto para compreender, gerar, traduzir e responder conteúdos em linguagem natural, sendo a base de ferramentas como ChatGPT, Gemini e Claude.