RAG (Geração Aumentada via Recuperação): Entenda a evolução da Inteligência Artificial para ChatBots
O uso dos modelos de IA, especialmente para o atendimento virtual com Chatbots, está se tornando cada vez uma prática mais comum e eficaz para empresas buscando simplificar seus processos e providenciar um serviço ágil e eficiente.
Porém, esses modelos frequentemente são limitados e geram respostas nem sempre satisfatórias para seus usuários. Para isso, os modelos RAG foram desenvolvidos, como solução para respostas mais corretas e bem informadas.
O que é um modelo RAG?
Para entender o que é o RAG, é primeiro preciso compreender o que é um LLM.
LLMs, ou Grande Modelo De Linguagem, é a estrutura base que as Inteligências Artificiais atuais utilizam para buscar e gerar suas respostas. Como são hoje, as Inteligências Artificiais são nada mais que grandes bancos de dados, programados para encontrar respostas as perguntas feitas dentro das informações que foram disponibilizadas.
O grande problema com um LLM comum é que, em sua programação, são instruídos a buscar informações mesmo se as mesmas não estão em seu banco de dados. Quando não encontram as informações, ao invés de informar isso, acabam gerando o que chamamos de “alucinações”; informações falsas, sem base para sua fidelidade ou fatos.
Para combater essas alucinações, a Geração aumentada por recuperação (RAG) é uma técnica para melhorar a fidelidade e confiança que podemos ter em modelos de geração IA.
RAG envolve conectar o modelo RAG a um banco de dados separado, com o qual ele precisará verificar suas informações para garantir fidelidade e relevância do conteúdo para a pergunta que foi feita. Isso diminui as chances de alucinações e ajuda a refinar as respostas dadas.
Como o modelo RAG é utilizado em prática
Quando um usuário pergunta algo a um LLM, o modelo IA envia essa pergunta a outro modelo que a converte em um formato numérico que máquinas conseguem ler. Essa versão numérica, chamada de vetor, é então comparada a vetores dentro de um index de dados relacionados dentro de uma base de informações. Quando encontra uma ou mais respostas, ele busca esses dados, converte novamente em textos legíveis e retorna ao LLM.
Finalmente, o LLM combina as palavras retornadas e cria sua resposta a ser apresentada ao usuário, em alguns casos citando as fontes das quais tirou suas informações.
Combinando recursos internos e externos
O uso de modelos RAG conecta serviços de Inteligência Artificial Generativa a recursos externos, especialmente aqueles ricos nos detalhes mais atuais e técnicos.
Você também pode conectar seus ChatBots LLM com uma base de dados fatuais sobre sua empresa, nicho e informações específicas, fazendo com que eles comparem as informações que encontram na web com os fatos definidos para gerar respostas realistas, fatuais e relevantes aos clientes entrando em contato para resolver dúvidas comuns sobre seu serviço ou produto.
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