Na primeira parte desta série, destaquei a adoção cada vez maior de IA generativa e de grandes modelos de linguagem (LLMs) por organizações em todos os setores e regiões. As empresas têm uma forte convicção de que as aplicações de IA em tempo real são motores poderosos que podem ajudá-las a impulsionar o desempenho digital, ultrapassar concorrentes em mercados saturados, construir relacionamentos mais fortes com os clientes e melhorar as margens de lucro.
De acordo com o Gartner, os modelos multimodais de IA, com diversos formatos de dados e mídia, dominarão seis entre 10 soluções de IA até 2026. As limitações dos LLMs genéricos, como dados de treinamento desatualizados, falta de contexto específico da organização e alucinações de IA, são obstáculos. para alta precisão de pesquisa e desempenho nesses modelos de IA. No entanto, como discuti na primeira parte desta série, ao utilizar bases de dados vetoriais, as empresas podem mitigar estes desafios e impulsionar as suas aplicações de IA.
A geração aumentada de recuperação (RAG) é uma estrutura arquitetônica que aproveita bancos de dados vetoriais para superar as limitações dos LLMs disponíveis no mercado. Neste artigo, apresentarei as funções e benefícios do RAG e como ele pode facilitar uma reforma radical dos LLMs e dos ambientes de IA em tempo real. No entanto, antes de discutir os benefícios do RAG, abordarei outra solução comum para lidar com as limitações do LLM: o ajuste fino.
Embora o RAG seja uma das formas mais eficazes de superar as limitações dos LLMs, não é a única solução. Discuto ambos abaixo.
O ajuste fino envolve pegar um LLM pré-existente e pré-treinado, como uma solução pronta para uso, e submetê-lo a mais rodadas de treinamento. As empresas podem ajustar os LLMs ad hoc ou periodicamente, dependendo de suas necessidades.
O ajuste fino normalmente envolve conjuntos de dados menores ou ultraespecíficos. Por exemplo, as empresas do setor da saúde ou da educação podem querer ajustar um LLM genérico para atender às necessidades específicas do seu ambiente.
Embora o ajuste fino seja uma opção poderosa, é demorado e consome muitos recursos, o que o torna uma opção inacessível para muitos.
RAG é uma estrutura arquitetônica que ajuda as empresas a usar bancos de dados de vetores proprietários como uma etapa precursora em seus LLMs e ecossistemas e processos de IA. O RAG usa esses resultados de pesquisa como entrada adicional para o LLM que pode ser aproveitado para moldar suas respostas. O RAG aprimora a precisão dos resultados do LLM, fornecendo dados altamente contextualizados, em tempo real e específicos da empresa por meio desses bancos de dados de vetores externos.
Crucialmente, o RAG permite que as empresas façam isso sem requalificar os seus LLMs. Uma arquitetura RAG permite que LLMs acessem bancos de dados externos antes de criar uma resposta a um prompt ou consulta.
Ao evitar os processos de reciclagem, o RAG oferece às empresas uma maneira acessível e conveniente de aprimorar seus aplicativos de IA sem comprometer a precisão e o desempenho da pesquisa.
Agora que você tem uma compreensão básica do que é RAG, gostaria de mudar o foco para suas principais funções e principais benefícios.
A qualidade de pesquisa aprimorada é um dos primeiros benefícios que as empresas obtêm ao usar o RAG. LLMs pré-treinados genéricos têm precisão e qualidade de pesquisa limitadas. Por que? Porque eles só podem fazer o que seus conjuntos de dados de treinamento iniciais permitem. Com o tempo, isso pode resultar em ineficiências e respostas erradas ou inadequadas às consultas.
Com o RAG, as empresas podem esperar pesquisas mais detalhadas, holísticas e contextualizadas.
Outro benefício do uso do RAG vem do enriquecimento dos LLMs com conjuntos de dados adicionais, especialmente dados proprietários. Um modelo RAG garante que esses dados proprietários, padronizados como vetores numéricos em um banco de dados vetorial externo, sejam acessíveis e recuperáveis. Isso fornece aos LLMs a capacidade de lidar com consultas complexas e diferenciadas específicas da organização. Por exemplo, se um funcionário fizer uma pergunta específica para um determinado projeto, registro profissional ou arquivo pessoal, um LLM aprimorado por RAG pode recuperar essas informações sem muitos problemas. A inclusão de conjuntos de dados proprietários também reduz o risco de LLMs provocarem respostas alucinadas. As empresas, no entanto, devem estabelecer barreiras robustas para manter a segurança e a confidencialidade para si e para os seus utilizadores.
Existem também outros benefícios menos óbvios, embora igualmente poderosos, do uso do RAG. Ao melhorar a qualidade da pesquisa e incluir dados proprietários, o RAG permite que as empresas diversifiquem as maneiras como aproveitam seus LLMs e os apliquem a praticamente qualquer caso de uso. Também ajuda as empresas a aproveitar ao máximo os seus ativos de dados internos, o que é um incentivo para otimizar ativamente os ecossistemas de gestão de dados.
O RAG pode ajudar a gerar respostas melhores, mais contextualizadas e livres de alucinações às perguntas dos humanos. Com o RAG, a resposta de um chatbot ao usuário é mais rápida e precisa. Claro, este é apenas um caso de uso simples. Há uma imensa proliferação de IA generativa e LLMs em setores e áreas geográficas díspares. Portanto, também há um potencial infinito para otimizar aplicações de IA usando bancos de dados vetoriais.
Muitos cenários e casos de uso futuros exigem tomadas de decisão em segundos, precisão de pesquisa incomparável e contexto de negócios holístico. Os vetores, especialmente através do poder da busca por similaridade, são a chave para o sucesso nesses cenários. Considere casos de uso como avaliações de fraude e recomendações de produtos. Eles aproveitam os mesmos princípios de processamento rápido de vetores para maior similaridade e contexto. Isso valida que os bancos de dados vetoriais LLM podem permitir resultados rápidos e relevantes em diversos ambientes.
Não há limite para o que as empresas podem alcançar com bancos de dados vetoriais. Mais importante ainda, os bancos de dados vetoriais garantem que nenhuma organização sinta que não pode fazer parte da revolução da IA.
A adoção da IA está a tornar-se generalizada e os modelos multimodais de LLM estão a tornar-se a norma. Neste contexto, as empresas devem garantir que as limitações tradicionais dos LLMs não causam grandes obstáculos. A precisão e o desempenho da pesquisa são essenciais, e as empresas precisam procurar continuamente maneiras de impulsionar os LLMs prontos para uso e superar seus desafios.
Embora o ajuste fino seja uma solução potencial, muitas vezes é caro e demorado. Nem todas as empresas possuem o tipo de recursos necessários para ajustar regularmente os LLMs genéricos. A geração aumentada por recuperação é uma maneira mais econômica, acessível e eficiente de transcender as limitações do LLM e ajudar as empresas a aumentar seu ecossistema de IA com conjuntos de dados externos.
Os principais benefícios do RAG incluem melhor qualidade de pesquisa, a capacidade de incluir conjuntos de dados proprietários e casos de uso mais diversos para LLMs.
Embora o RAG seja um modelo poderoso para fortalecer os ambientes de IA, os avanços constantes na esfera dos LLMs e dos bancos de dados vetoriais sugerem que os ambientes de IA em tempo real estão em sua infância: o futuro está repleto de possibilidades.
Aprenda como Solução de pesquisa vetorial de nível empresarial da Aerospike oferece precisão consistente em escala.
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