RAG avançado: arquitetura, tecnologia, aplicativos e perspectivas de desenvolvimento

O Retrieval Augmented Generation (RAG) é uma técnica avançada que aprimora os recursos de geração dos Large Language Models (LLMs) por meio da integração de fontes de conhecimento externas. Os LLMs são treinados em grandes conjuntos de dados, com bilhões de parâmetros, e são capazes de executar uma ampla gama de tarefas, como responder a perguntas, tradução linguística e conclusão de texto. Os RAGs vão um passo além, fazendo referência a bases de conhecimento autorizadas e específicas do domínio para melhorar a relevância, a precisão e a utilidade do conteúdo gerado sem a necessidade de treinar novamente o modelo. Essa abordagem econômica e eficiente é ideal para empresas que buscam otimizar seus sistemas de IA.

Os modelos de linguagem ampla (LLMs) desempenham um papel fundamental na condução de chatbots inteligentes e outros aplicativos de processamento de linguagem natural (NLP). Por meio de treinamento extensivo, eles tentam fornecer respostas precisas em uma variedade de contextos. No entanto, os próprios LLMs têm algumas deficiências e enfrentam vários desafios:

O RAG aborda esses problemas fornecendo ao LLM uma fonte de dados externa confiável para melhorar a precisão e a natureza em tempo real das respostas do modelo. Os pontos a seguir explicam por que o RAG é tão importante para o desenvolvimento do LLM:

O RAG (Retrieval Augmented Generation) permite que o LLM gere respostas mais precisas, contextualizadas e em tempo real por meio da integração com bases de conhecimento externas. Isso é vital para as organizações que dependem de IA, desde o atendimento ao cliente até a análise de dados, o RAG não apenas melhora a eficiência, mas também aumenta a confiança do usuário nos sistemas de IA.

O Naive RAG é o método mais básico de geração de aprimoramento de recuperação. Seu princípio é simples: o sistema extrai pedaços de informações relevantes da base de conhecimento com base na consulta do usuário e, em seguida, usa esses pedaços de informações como contexto para gerar a resposta por meio da modelagem de linguagem.

Características:

O Advanced RAG é baseado no Naive RAG e adota técnicas mais avançadas para melhorar a precisão da recuperação e a relevância contextual. Ele supera algumas das limitações do Naive RAG ao combinar mecanismos avançados para processar e utilizar melhor as informações contextuais.

Características:

O RAG modular é a arquitetura RAG mais flexível e personalizável. Ele divide o processo de recuperação e geração em módulos separados, permitindo a otimização e a substituição de acordo com as necessidades de aplicativos específicos.

Características:

Compreender esses tipos e características é fundamental para selecionar e implementar a arquitetura RAG mais adequada.

A estrutura subjacente do RAG é uma tentativa inicial de combinar recuperação e geração para PNL. Embora essa abordagem seja inovadora, ela ainda enfrenta algumas limitações:

Com a evolução da tecnologia, soluções mais sofisticadas tornaram-se disponíveis para solucionar as deficiências dos sistemas RAG básicos. Os sistemas RAG avançados superam esses desafios de várias maneiras:

Aprimoramentos avançados do sistema RAG em componentes

A evolução do RAG básico para o avançado significa que o sistema alcança melhorias significativas em cada um dos quatro componentes principais: armazenamento, recuperação, aprimoramento e geração.

A evolução do RAG básico para o RAG avançado é um salto significativo. Com o uso de técnicas sofisticadas de recuperação, integração contextual aprimorada e mecanismos dinâmicos de aprendizado, os sistemas RAG avançados oferecem uma abordagem mais precisa e consciente do contexto para a recuperação e geração de informações. Esse avanço melhora a qualidade das interações de IA e estabelece a base para uma comunicação mais refinada e eficiente.

Um sistema RAG (Retrieval Augmentation Generation) avançado requer vários componentes principais que trabalham juntos para garantir a eficiência e a eficácia do sistema. Esses componentes abrangem o gerenciamento de dados, o processamento de entradas do usuário, a recuperação e a geração de informações e o aprimoramento contínuo do desempenho do sistema. A seguir, apresentamos uma análise detalhada desses componentes principais:

A base de um sistema RAG avançado é a preparação e o gerenciamento de dados, que envolve vários componentes importantes:

O módulo de processamento de entrada do usuário desempenha um papel fundamental para garantir que o sistema possa lidar com as consultas de forma eficiente:

O sistema de recuperação de informações está no centro da arquitetura do RAG e é responsável por recuperar as informações mais relevantes de um índice de dados pré-processado:

Quando informações relevantes são recuperadas, o sistema precisa gerar uma resposta coerente e contextualmente relevante:

Os sistemas RAG avançados devem ter capacidade de autoaprendizagem e aprimoramento, e os mecanismos de feedback são essenciais para a otimização contínua:

Para que um sistema RAG avançado funcione melhor em um ambiente organizacional, é essencial que haja uma integração perfeita com os sistemas existentes:

A segurança e a conformidade são especialmente importantes devido à sensibilidade dos dados corporativos:

Os sistemas RAG de classe empresarial precisam ser dimensionáveis e capazes de manter um bom desempenho sob altas cargas:

Os sistemas RAG avançados também devem ter recursos robustos de análise e geração de relatórios:

Os sistemas RAG avançados em nível empresarial representam uma combinação de tecnologia de IA de ponta, mecanismos robustos de processamento de dados, infraestrutura segura e dimensionável e recursos de integração perfeita. Ao combinar esses elementos, as organizações conseguem criar sistemas RAG que podem recuperar e gerar informações com eficiência e, ao mesmo tempo, ser uma parte essencial do sistema de tecnologia empresarial. Esses sistemas não apenas proporcionam um valor comercial significativo, mas também aprimoram os processos de tomada de decisão e melhoram a eficiência operacional geral.

A indexação é um processo fundamental que melhora a precisão e a eficiência dos sistemas de Modelos de Linguagem Grande (LLMs). A indexação é mais do que apenas armazenar dados; ela envolve a organização e a otimização sistemáticas dos dados para garantir que as informações sejam fáceis de acessar e entender, mantendo o contexto importante. A indexação eficaz ajuda a recuperar dados com precisão e eficiência, permitindo que os LLMs forneçam respostas relevantes e precisas. Algumas das técnicas usadas no processo de indexação incluem:

Técnica 1: Otimização de blocos de texto por meio da otimização de blocos
O objetivo da otimização de blocos é ajustar o tamanho e a estrutura dos blocos de texto para que eles não sejam muito grandes ou muito pequenos e, ao mesmo tempo, mantenham o contexto, melhorando assim a recuperação.

Técnica 2: conversão de texto em vetores usando modelos avançados de incorporação

Depois de criar blocos de texto, a próxima etapa é converter esses blocos em representações vetoriais. Esse processo transforma o texto em vetores numéricos que capturam seu significado semântico. Modelos como o BGE-large ou a família de incorporação E5 são eficazes para representar as nuances do texto. Essas representações vetoriais são essenciais para a recuperação subsequente e a correspondência semântica.

Técnica 3: Aprimoramento da correspondência semântica por meio da incorporação do ajuste fino
O objetivo do ajuste fino da incorporação é aprimorar a compreensão semântica dos dados indexados pelo modelo de incorporação, melhorando assim a precisão da correspondência entre as informações recuperadas e a consulta do usuário.

Técnica 4: Aumento da eficiência da pesquisa por meio de várias representações
As técnicas de representação múltipla convertem documentos em unidades de recuperação leves, como resumos, para acelerar o processo de recuperação e melhorar a precisão ao trabalhar com documentos grandes.

Técnica 5: Uso de índices hierárquicos para organizar dados
A indexação hierárquica aprimora a recuperação ao estruturar os dados em vários níveis, do detalhado ao geral, por meio de modelos como o RAPTOR, que fornecem informações contextuais amplas e precisas.

Técnica 6: Recuperação aprimorada de dados por meio do anexo de metadados
As técnicas de inclusão de metadados acrescentam informações adicionais a cada bloco de dados para aprimorar os recursos de análise e classificação, tornando a recuperação de dados mais sistemática e contextual.

A transformação de consultas visa otimizar a entrada do usuário e melhorar a qualidade da recuperação de informações. Utilizando LLMs, o processo de transformação é capaz de tornar consultas complexas ou ambíguas mais claras e específicas, melhorando assim a eficiência e a precisão geral da pesquisa.

Técnica 1: uso do HyDE (Hypothetical Document Embedding) para melhorar a clareza da consulta
O HyDE aprimora a relevância e a precisão da recuperação de informações gerando dados de hipóteses para melhorar a semelhança semântica entre as perguntas e o conteúdo de referência.

Técnica 2: Simplificando consultas complexas com consultas em várias etapas
As consultas em várias etapas dividem perguntas complexas em subperguntas mais simples, recuperam as respostas para cada subpergunta separadamente e agregam os resultados para fornecer uma resposta mais precisa e abrangente.

Técnica 3: Aprimoramento do contexto com dicas de retrocesso
A técnica de backtracking hinting gera uma consulta geral mais ampla a partir da consulta original complexa, de modo que o contexto ajuda a fornecer uma base para a consulta específica, melhorando a resposta final ao combinar os resultados da consulta original e da consulta mais ampla.

Técnica 4: aprimoramento da recuperação por meio da reescrita de consultas
A técnica de reescrita de consulta usa o LLM para reformular a consulta inicial a fim de melhorar a recuperação. Tanto o LangChain quanto o LlamaIndex usam essa técnica, sendo que o LlamaIndex oferece uma implementação particularmente poderosa que melhora drasticamente a recuperação.

A função do roteamento de consultas é otimizar o processo de recuperação enviando a consulta para a fonte de dados mais adequada com base nas características da consulta, garantindo que cada consulta seja tratada pelo componente do sistema mais adequado.

Técnica 1: roteamento lógico
O roteamento lógico otimiza a recuperação, analisando a estrutura da consulta para selecionar a fonte de dados ou o índice mais adequado. Essa abordagem garante que a consulta seja processada pela fonte de dados mais adequada para fornecer uma resposta precisa.

Tecnologia 2: roteamento semântico
O roteamento semântico direciona a consulta para a fonte de dados ou o índice correto, analisando o significado semântico da consulta. Ele aprimora a precisão da recuperação ao compreender o contexto e o significado da consulta, especialmente para questões complexas ou com nuances.

A otimização pré-resgate melhora a qualidade e a capacidade de recuperação das informações em um índice de dados ou base de conhecimento. Os métodos específicos de otimização variam de acordo com a natureza, a fonte e o tamanho dos dados. Por exemplo, o aumento da densidade das informações pode gerar respostas mais precisas com menos tokens, o que melhora a experiência do usuário e reduz os custos. Entretanto, os métodos de otimização que funcionam para um sistema podem não funcionar para outros. Os modelos de linguagem ampla (LLMs) fornecem as ferramentas para testar e ajustar essas otimizações, permitindo abordagens personalizadas para melhorar a recuperação em diferentes domínios e aplicativos.

Técnica 1: uso de LLMs para aumentar a densidade de informações
Uma etapa fundamental para otimizar um sistema RAG é melhorar a qualidade dos dados antes que eles sejam indexados. Ao utilizar LLMs para limpeza, marcação e resumo de dados, a densidade de informações pode ser aumentada, levando a resultados de processamento de dados mais precisos e eficientes.

Técnica 2: Pesquisa de índice hierárquico
As pesquisas de indexação hierárquica simplificam o processo de pesquisa criando resumos de documentos como a primeira camada de filtros. Essa abordagem em várias camadas garante que somente os dados mais relevantes sejam considerados no estágio de pesquisa, melhorando assim a eficiência e a precisão da pesquisa.

Técnica 3: Melhorar a simetria da pesquisa por meio de pares hipotéticos de perguntas e respostas
Para lidar com a assimetria entre consultas e documentos, essa técnica usa LLMs para gerar pares hipotéticos de perguntas e respostas a partir de documentos. Ao incorporar esses pares de perguntas e respostas na recuperação, o sistema pode corresponder melhor à consulta do usuário, melhorando assim a similaridade semântica e reduzindo os erros de recuperação.

Técnica 4: eliminação de duplicação com LLMs
Informações duplicadas podem ser tanto benéficas quanto prejudiciais para um sistema RAG. O uso de LLMs para eliminar a duplicação de blocos de dados otimiza a indexação de dados, reduz o ruído e aumenta a probabilidade de gerar respostas precisas.

Técnica 5: Testar e otimizar estratégias de fragmentação
Uma estratégia de fragmentação eficaz é essencial para a recuperação. Ao realizar testes A/B com diferentes tamanhos de blocos e proporções de sobreposição, é possível encontrar o equilíbrio ideal para um caso de uso específico. Isso ajuda a reter contexto suficiente sem espalhar ou diluir demais as informações relevantes.

Técnica 6: Uso de um índice de janela deslizante
A indexação por janela deslizante garante que informações contextuais importantes não sejam perdidas entre os segmentos por meio da sobreposição de blocos de dados durante o processo de indexação. Essa abordagem mantém a continuidade dos dados e melhora a relevância e a precisão das informações recuperadas.

Técnica 7: Aumentar a granularidade dos dados
O aprimoramento da granularidade dos dados é feito principalmente por meio da aplicação de técnicas de limpeza de dados que removem informações irrelevantes e retêm apenas o conteúdo mais preciso e atualizado no índice. Isso melhora a qualidade da recuperação e garante que somente as informações relevantes sejam consideradas.

Técnica 8: adição de metadados
A adição de metadados, como data, finalidade ou seção, pode aumentar a precisão da pesquisa, permitindo que o sistema se concentre com mais eficiência nos dados mais relevantes e melhore a pesquisa geral.

Técnica 9: Otimização da estrutura do índice
A otimização da estrutura de indexação envolve o redimensionamento de blocos e o emprego de várias estratégias de indexação, como a recuperação de janelas de frases, para aprimorar a maneira como os dados são armazenados e recuperados. Ao incorporar frases individuais e, ao mesmo tempo, manter uma janela contextual, essa abordagem permite uma recuperação mais rica e contextualmente mais precisa durante a inferência.

Na fase de recuperação, o sistema coleta as informações necessárias para responder à consulta do usuário. A tecnologia de pesquisa avançada garante que o conteúdo recuperado seja abrangente e contextualmente completo, estabelecendo uma base sólida para as etapas de processamento subsequentes.

Técnica 1: otimização de consultas de pesquisa com LLMs
Os LLMs otimizam a consulta de pesquisa do usuário para atender melhor aos requisitos do sistema de pesquisa, seja uma pesquisa simples ou uma consulta de diálogo complexa. Essa otimização garante que o processo de pesquisa seja mais direcionado e eficiente.

Técnica 2: correção da assimetria entre consulta e documento com o HyDE
Ao gerar documentos com respostas hipotéticas, a técnica HyDE melhora a similaridade semântica na recuperação e resolve a assimetria entre consultas curtas e documentos longos.

TÉCNICA 3: implementação de roteamento de consultas ou modelos de decisão RAG
Em sistemas que usam várias fontes de dados, o roteamento de consultas otimiza a eficiência da recuperação, direcionando as pesquisas para o banco de dados apropriado. O modelo de decisão RAG otimiza ainda mais esse processo, determinando quando uma recuperação é necessária para economizar recursos quando o modelo de linguagem grande pode responder de forma independente.

Técnica 4: Exploração profunda com pesquisadores recursivos
Um pesquisador recursivo realiza outras consultas com base no resultado anterior e é adequado para explorar dados relevantes em profundidade para obter informações detalhadas ou abrangentes.

Técnica 5: otimização da seleção da fonte de dados com recuperadores de rota
O Routing Retriever usa o LLM para selecionar dinamicamente a fonte de dados ou a ferramenta de consulta mais adequada para melhorar a eficácia do processo de recuperação com base no contexto da consulta.

Técnica 6: geração automatizada de consultas com recuperadores automáticos
O recuperador automático usa o LLM para gerar automaticamente filtros de metadados ou instruções de consulta, simplificando assim o processo de consulta ao banco de dados e otimizando a recuperação de informações.

Técnica 7: Combinação de resultados usando um pesquisador de fusão
O Fusion Retriever combina resultados de várias consultas e índices para fornecer uma visão abrangente e não duplicada das informações, garantindo uma pesquisa abrangente.

Técnica 8: agregação de contextos de dados com pesquisadores de mesclagem automática
O Auto Merge Retriever combina vários segmentos de dados em um único contexto unificado, melhorando a relevância e a integridade das informações por meio da integração de contextos menores.

Técnica 9: ajuste fino do modelo de incorporação
O ajuste fino do modelo de incorporação para torná-lo mais específico do domínio melhora a capacidade de lidar com a terminologia especializada. Essa abordagem aumenta a relevância e a precisão das informações recuperadas, alinhando melhor o conteúdo específico do domínio.

Técnica 10: Implementação da incorporação dinâmica
Os embeddings dinâmicos vão além das representações estáticas, adaptando os vetores de palavras ao contexto, o que proporciona uma compreensão mais sutil do idioma. Essa abordagem, como o modelo embeddings-ada-02 da OpenAI, captura os significados contextuais com mais precisão e, portanto, fornece resultados de recuperação mais precisos.

Técnica 11: Utilização da pesquisa híbrida
A pesquisa híbrida combina a pesquisa vetorial com a correspondência tradicional de palavras-chave, permitindo a similaridade semântica e o reconhecimento preciso de termos. Essa abordagem é particularmente eficaz em cenários em que o reconhecimento preciso de termos é necessário, garantindo uma recuperação abrangente e precisa.

Depois que o conteúdo relevante é adquirido, a fase pós-recuperação se concentra em como reunir esse conteúdo de forma eficaz. Essa etapa envolve o fornecimento de informações contextuais precisas e concisas ao Modelo de Linguagem Ampla (LLM), garantindo que o sistema tenha todos os detalhes necessários para gerar respostas coerentes e precisas. A qualidade dessa integração determina diretamente a relevância e a clareza do resultado final.

Técnica 1: otimização dos resultados de pesquisa por meio de reordenação
Após a recuperação, o modelo de reordenação reorganiza os resultados da pesquisa para colocar os documentos mais relevantes mais próximos da consulta, melhorando assim a qualidade das informações fornecidas ao LLM e, consequentemente, a geração da resposta final. A reordenação não apenas reduz o número de documentos que precisam ser fornecidos ao LLM, mas também atua como um filtro para melhorar a precisão do processamento de linguagem.

Técnica 2: Otimização dos resultados de pesquisa por compressão com dicas contextuais
O LLM pode filtrar e compactar as informações recuperadas antes de gerar o prompt final. A compactação ajuda o LLM a se concentrar mais nas informações críticas, reduzindo as informações de fundo redundantes e removendo ruídos estranhos. Essa otimização melhora a qualidade da resposta, concentrando-a nos detalhes importantes. Estruturas como o LLMLingua aprimoram ainda mais esse processo, removendo tokens estranhos, tornando os avisos mais concisos e eficazes.

Técnica 3: Pontuação e filtragem de documentos recuperados por meio da correção de RAGs
Antes de o conteúdo ser inserido no LLM, os documentos precisam ser selecionados e filtrados para remover documentos irrelevantes ou menos precisos. Essa técnica garante que somente informações relevantes e de alta qualidade sejam usadas, melhorando assim a precisão e a confiabilidade da resposta. O RAG corretivo utiliza um modelo como o T5-Large para avaliar a relevância dos documentos recuperados e filtra aqueles que estão abaixo de um limite predefinido, garantindo que somente informações valiosas sejam envolvidas na geração da resposta final.

Durante a fase de geração, as informações recuperadas são avaliadas e reordenadas para identificar o conteúdo mais importante. A tecnologia avançada nesse estágio envolve a seleção dos principais detalhes que aumentam a relevância e a confiabilidade da resposta. Esse processo garante que o conteúdo gerado não apenas responda à consulta, mas também seja bem suportado pelos dados recuperados de forma significativa.

Técnica 1: Reduzindo o ruído com dicas de cadeia de pensamento
Os prompts de cadeia de pensamento ajudam o LLM a lidar com informações de fundo ruidosas ou irrelevantes, aumentando a probabilidade de gerar uma resposta precisa, mesmo que haja interferências nos dados.

TÉCNICA 2: Autorreflexão do sistema por meio do auto-RAG
O Self-RAG envolve o treinamento do modelo para usar tokens reflexivos durante a geração, de modo que ele possa avaliar e melhorar seu próprio resultado em tempo real, escolhendo a melhor resposta com base na facticidade e na qualidade.

Técnica 3: Ignorar planos de fundo estranhos por meio de ajuste fino
O sistema RAG foi especificamente ajustado para aprimorar a capacidade do LLM de ignorar informações externas, garantindo que apenas as informações relevantes influenciem a resposta final.

Técnica 4: Aprimorando a robustez do LLM em relação a antecedentes irrelevantes com raciocínio de linguagem natural
A integração de modelos de inferência de linguagem natural (NLI) ajuda a filtrar informações contextuais irrelevantes, comparando o contexto recuperado com a resposta gerada, garantindo que somente as informações relevantes influenciem o resultado final.

Técnica 5: controle da recuperação de dados com o FLARE
O FLARE (Flexible Language Modelling Adaptation for Retrieval Enhancement) é uma abordagem baseada em engenharia de dicas que garante que o LLM recupere dados somente quando necessário. Ele adapta continuamente a consulta e verifica se há palavras-chave de baixa probabilidade que acionam a recuperação de documentos relevantes para aumentar a precisão da resposta.

Técnica 6: Melhorando a qualidade da resposta com o ITER-RETGEN
O ITER-RETGEN (Iterative Retrieval-Generation) melhora a qualidade da resposta executando iterativamente o processo de geração. Cada iteração usa o resultado anterior como um contexto para recuperar informações mais relevantes, melhorando assim continuamente a qualidade e a relevância da resposta final.

Técnica 7: Esclarecimento de questões usando a ToC (Árvore de Esclarecimento)
O ToC gera recursivamente perguntas específicas para esclarecer ambiguidades na consulta inicial. Essa abordagem refina o processo de perguntas e respostas, avaliando e refinando continuamente a pergunta original, o que resulta em uma resposta final mais detalhada e precisa.

Nas tecnologias avançadas de Geração Aumentada de Recuperação (RAG), o processo de avaliação é fundamental para garantir que as informações recuperadas e sintetizadas sejam precisas e relevantes para a consulta do usuário. O processo de avaliação consiste em dois componentes principais: escores de qualidade e recursos necessários.

A pontuação de qualidade se concentra em medir a precisão e a relevância do conteúdo:

Os recursos necessários são aqueles que o sistema deve ter para fornecer resultados de alta qualidade:

Juntos, esses componentes de avaliação garantem que o sistema Advanced RAG forneça uma resposta que seja precisa e relevante, robusta, confiável e personalizada para as necessidades específicas do usuário.

A integração de um mecanismo de bate-papo em um sistema avançado de Geração Aumentada de Recuperação (RAG) aumenta a capacidade do sistema de lidar com perguntas de acompanhamento e manter o contexto do diálogo, semelhante à tecnologia tradicional de chatbot. Diferentes implementações oferecem diferentes níveis de complexidade:

Essas implementações ajudam a melhorar a coerência e a relevância do diálogo no sistema RAG e oferecem diferentes níveis de complexidade, dependendo das necessidades.

É importante garantir a precisão das referências, especialmente quando várias fontes contribuem para as respostas geradas. Isso pode ser feito de várias maneiras:

Ao aplicar essas estratégias, a precisão e a confiabilidade das citações de referência podem ser significativamente aprimoradas, garantindo que as respostas geradas sejam confiáveis e bem fundamentadas.

Os agentes desempenham um papel importante no aprimoramento do desempenho dos sistemas RAG (Retrieval Augmented Generation), fornecendo ferramentas e funcionalidades adicionais ao LLM (Large Language Model) para ampliar seu alcance. Originalmente introduzidos por meio da API do LLM, esses agentes permitem que os LLMs aproveitem as funções de código externo, APIs e até mesmo outros LLMs para aprimorar sua funcionalidade.

Uma aplicação importante dos agentes é a recuperação de vários documentos. Por exemplo, os assistentes recentes da OpenAI demonstram avanços nesse conceito. Esses assistentes aumentam os LLMs tradicionais integrando recursos como registros de bate-papo, armazenamentos de conhecimento, interfaces de upload de documentos e APIs de chamada de função que convertem a linguagem natural em comandos acionáveis.

O uso de agentes também se estende ao gerenciamento de vários documentos, em que cada documento é tratado por um agente dedicado, como resumos e questionários. Um agente central de alto nível supervisiona esses agentes específicos de documentos, encaminhando consultas e consolidando respostas. Essa configuração oferece suporte a comparações e análises complexas em vários documentos, demonstrando técnicas avançadas de RAG.

A etapa final do processo RAG é sintetizar o contexto recuperado e a consulta inicial do usuário em uma resposta. Além de combinar diretamente o contexto com a consulta e processá-la por meio do LLM, abordagens mais refinadas incluem:

Essas técnicas aprimoram a qualidade e a precisão das respostas do sistema RAG, demonstrando o potencial de métodos avançados na síntese de respostas.

A adoção dessas tecnologias RAG avançadas pode melhorar significativamente o desempenho e a confiabilidade do sistema. Ao otimizar o processo em cada estágio, desde o pré-processamento de dados até a geração de respostas, as empresas podem criar aplicativos de IA mais precisos, eficientes e poderosos.

Esses aplicativos demonstram a ampla gama de possibilidades dos sistemas RAG avançados, demonstrando sua capacidade de melhorar a eficiência, a precisão e a percepção. Seja para melhorar o suporte ao cliente, aprimorar a pesquisa de mercado ou simplificar a análise de dados, os sistemas RAG avançados oferecem soluções valiosas que impulsionam a tomada de decisões estratégicas e a excelência operacional.

No centro de qualquer ferramenta de diálogo está o seu fluxo de diálogo, ou seja, as etapas em que o sistema processa a entrada do usuário e gera respostas. Para ferramentas avançadas baseadas em RAG, o design do fluxo de diálogo precisa ser cuidadosamente planejado para aproveitar ao máximo os recursos de recuperação do sistema RAG e a geração de modelos de linguagem. Normalmente, esse fluxo consiste em vários estágios principais:

Um aspecto importante na criação de ferramentas avançadas de diálogo RAG é a implementação de mecanismos de tomada de decisão que controlam o fluxo do diálogo. Esses mecanismos ajudam o sistema a decidir de forma inteligente quando recuperar informações, quando confiar em recursos generativos e quando informar ao usuário que não há dados relevantes disponíveis. Por meio dessas decisões, a ferramenta pode se tornar mais flexível e se adaptar a vários cenários de diálogo.

Os prompts desempenham um papel fundamental na orientação do comportamento de conversação dos modelos de linguagem. A criação de prompts eficazes requer uma compreensão clara das informações contextuais, dos objetivos da interação e do estilo e tom desejados. Exemplo:

A criação de ferramentas de diálogo usando técnicas avançadas de RAG exige uma estratégia integrada que combine os pontos fortes da recuperação e da geração. Ao projetar cuidadosamente os fluxos de diálogo, implementar mecanismos inteligentes de tomada de decisão e desenvolver prompts eficazes, os desenvolvedores podem criar ferramentas de IA que forneçam respostas precisas e ricas em contexto, bem como interações naturais e significativas com os usuários.

O estágio de recuperação é fundamental para a qualidade da resposta final. Em um aplicativo RAG básico, o processo de recuperação é relativamente simples, mas em um aplicativo RAG avançado, você pode usar os seguintes aprimoramentos:

Depois de aprimorar o processo de recuperação, a próxima etapa é otimizar a forma como o Big Language Model gera respostas:

Para melhorar continuamente o desempenho dos aplicativos RAG, é importante integrar loops de feedback ao sistema:

À medida que os aplicativos RAG continuam a progredir, o dimensionamento e a otimização do desempenho tornam-se cada vez mais importantes:

Um gráfico de conhecimento é uma representação estruturada de informações em que as entidades (nós) e os relacionamentos entre elas (bordas) são explicitamente definidos. Essas entidades podem ser objetos concretos (como pessoas e lugares) ou conceitos abstratos. Os relacionamentos entre as entidades ajudam a criar uma rede de conhecimento que torna a recuperação de dados, o raciocínio e a inferência mais cognitivos para o ser humano. Mais do que apenas armazenar dados, o Knowledge Graph captura os relacionamentos ricos e diferenciados em um domínio, o que o torna uma ferramenta poderosa em aplicativos de IA.

O aprimoramento de consultas é uma solução para o problema de perguntas pouco claras no sistema RAG. O objetivo é adicionar o contexto necessário a uma consulta para garantir que até mesmo perguntas vagas possam ser interpretadas com precisão. Por exemplo, no domínio financeiro, perguntas como "Quais são os desafios atuais na implementação da regulamentação financeira?" Perguntas como "Quais são os desafios atuais na implementação da regulamentação financeira?" podem ser aprimoradas para incluir entidades específicas, como "conformidade com AML" ou "processo KYC", para concentrar o processo de pesquisa nas informações mais relevantes.

No domínio jurídico, perguntas como "Quais são os riscos associados aos contratos?" podem ser ampliadas com a inclusão de tipos específicos de contrato, como "contrato de trabalho" ou "contrato de serviço", com base no contexto fornecido pelo gráfico de conhecimento.

O planejamento de consultas, por outro lado, divide consultas complexas em partes gerenciáveis, gerando subperguntas. Isso garante que o sistema RAG possa recuperar e integrar as informações mais relevantes para fornecer uma resposta abrangente. Por exemplo, para responder à pergunta: "Qual é o impacto dos novos padrões de relatórios financeiros na empresa?" o sistema pode primeiro recuperar dados sobre os padrões individuais de relatórios, o cronograma de implementação e o impacto histórico em diferentes áreas.

Na área médica, uma pergunta como "Quais são os últimos avanços em dispositivos médicos?" pode ser dividida em subperguntas que exploram os avanços em áreas específicas, como "dispositivos implantáveis", "dispositivos de diagnóstico" ou "ferramentas cirúrgicas", garantindo que o sistema obtenha informações detalhadas e relevantes de cada subcategoria. informações detalhadas e relevantes de cada subcategoria.

Por meio do aprimoramento e do planejamento de consultas, o Knowledge Graph ajuda a otimizar e estruturar consultas para melhorar a precisão e a relevância da recuperação de informações, fornecendo respostas mais precisas e úteis em áreas complexas, como finanças, direito e saúde.

Nos sistemas de geração aprimorada por recuperação (RAG), os gráficos de conhecimento aprimoram o processo de recuperação e geração, fornecendo dados estruturados e ricos em contexto. Os sistemas RAG tradicionais dependem de texto não estruturado e bancos de dados vetoriais, o que pode levar à recuperação de informações imprecisas ou incompletas. Ao integrar gráficos de conhecimento, os sistemas RAG são capazes de:

O gráfico de conhecimento consiste nos seguintes componentes principais:

A metodologia KG-RAG consiste em três etapas principais:

Essa metodologia destaca o papel importante do conhecimento estruturado no aprimoramento do processo de recuperação e geração de sistemas RAG.

A incorporação do Knowledge Graph ao sistema RAG traz várias vantagens significativas:

O uso de gráficos de conhecimento em combinação com a modelagem de linguagem ampla (LLM) em sistemas RAG aprimora a representação geral do conhecimento e os recursos de raciocínio. Essa combinação permite a fusão dinâmica do conhecimento, garantindo que as informações permaneçam atualizadas e relevantes no momento da inferência, gerando, assim, respostas mais precisas e perspicazes. Os LLMs podem utilizar dados estruturados e não estruturados para fornecer resultados de melhor qualidade.

O mapeamento do conhecimento está ganhando força nos questionários de cadeia de raciocínio, especialmente quando usado em conjunto com o Large Language Modelling (LLM). Essa abordagem funciona dividindo perguntas complexas em subperguntas, recuperando informações relevantes e sintetizando-as para formar uma resposta final. Os gráficos de conhecimento fornecem informações estruturadas nesse processo, aprimorando o poder de raciocínio do LLM.

Por exemplo, um agente de LLM pode primeiro usar o gráfico de conhecimento para identificar entidades relevantes em uma consulta, depois obter mais informações de diferentes fontes e, por fim, gerar uma resposta abrangente que reflita o conhecimento interconectado no gráfico.

No passado, os gráficos de conhecimento eram usados principalmente em domínios com uso intensivo de dados, como análise de Big Data e sistemas de pesquisa empresarial, em que sua função era manter a consistência e a uniformidade entre diferentes silos de dados. Entretanto, com o desenvolvimento de grandes sistemas RAG orientados por modelos de linguagem, os gráficos de conhecimento encontraram novos cenários de aplicação. Eles agora servem como um complemento estruturado para modelos probabilísticos de linguagem grande, ajudando a reduzir informações falsas, fornecer mais contexto e atuar como um mecanismo de memória e personalização em sistemas de IA.

O GraphRAG é uma metodologia de recuperação de última geração que combina gráficos de conhecimento e bancos de dados vetoriais em uma arquitetura RAG (Retrieval Augmented Generation). Esse modelo híbrido aproveita os pontos fortes de ambos os sistemas para oferecer soluções de IA mais precisas, contextualmente informadas e fáceis de entender.A Gartner declarou A crescente importância dos gráficos de conhecimento no aprimoramento da estratégia de produtos e na criação de novos cenários de aplicativos de IA.

Os recursos do GraphRAG incluem:

O GraphRAG tem várias vantagens significativas em relação aos métodos RAG tradicionais:

Várias arquiteturas GraphRAG estão surgindo como formas de integrar efetivamente os gráficos de conhecimento aos sistemas RAG:

Como o GraphRAG continua a evoluir, vários padrões emergentes estão começando a surgir:

Esses padrões demonstram como o GraphRAG está mudando a forma como os sistemas de IA processam consultas complexas e geram respostas.

Aplicativos do GraphRAG

Com o avanço da IA, está se tornando cada vez mais importante incorporar gráficos de conhecimento aos sistemas de geração de aumento de recuperação. O surgimento do GraphRAG demonstra as vantagens da combinação de gráficos de conhecimento com métodos vetoriais tradicionais, proporcionando uma abordagem mais abrangente e eficiente para a recuperação de informações e a geração de respostas.

O RAG multimodal é uma extensão avançada da estrutura clássica do RAG que combina mecanismos de recuperação com IA generativa para vários tipos de dados. Embora os sistemas RAG tradicionais obtenham informações por meio de consultas a bancos de dados textuais, o RAG multimodal amplia esse recurso integrando texto, imagens, áudio e vídeo ao processo de recuperação e geração. Essa extensão permite que os modelos de IA aproveitem uma variedade maior de entradas para gerar resultados mais abrangentes e diferenciados.

O fluxo de trabalho de um RAG multimodal consiste em codificar diferentes tipos de dados em um formato estruturado, geralmente vetores, para que o modelo de IA possa processá-los. Esses vetores são armazenados em um espaço de incorporação compartilhado que contém dados de diferentes modalidades. Quando uma consulta é feita, o modelo recupera informações relevantes dessas modalidades, garantindo assim uma resposta mais rica e precisa. Por exemplo, para uma consulta sobre um evento histórico, o sistema pode recuperar descrições textuais, imagens relevantes, clipes de áudio de comentários de especialistas e filmagens de vídeo, que juntos formam uma resposta mais detalhada e informativa.

Há várias abordagens que podem ser adotadas para realizar um RAG multimodal, cada uma com seus próprios benefícios e desafios:

A arquitetura do RAG multimodal se baseia nos fundamentos dos RAGs tradicionais e incorpora a complexidade de lidar com vários tipos de dados. A arquitetura central inclui os seguintes componentes principais:

Há várias estratégias importantes que precisam ser empregadas para gerenciar as informações de diferentes modalidades em um sistema RAG:

Os RAGs multimodais aprimoram muito os recursos dos chatbots, permitindo que eles ofereçam experiências interativas mais ricas e contextualizadas. Os chatbots tradicionais dependem principalmente de texto, o que limita sua capacidade de responder a informações que envolvem visão ou som. O RAG multimodal permite que os chatbots capturem e integrem informações de imagens, vídeos e clipes de áudio para proporcionar uma experiência de usuário mais abrangente e interessante.

Por exemplo, usando os RAGs multimodais Chatbot de suporte ao cliente Vídeos instrutivos, imagens de produtos ou guias de áudio podem ser exibidos em resposta à consulta de um usuário, permitindo uma ajuda mais interativa e prática. Isso é particularmente importante em áreas como varejo, saúde e educação, onde a comunicação geralmente precisa ser apoiada por várias formas de informação.

A introdução da funcionalidade multimodal está abrindo novas oportunidades em uma variedade de setores:

O RAG multimodal é um importante avanço tecnológico que tem o potencial de mudar a forma como os sistemas de IA interagem e respondem aos usuários. Ao incorporar vários tipos de dados no processo de recuperação e geração, os sistemas RAG multimodais são capazes de fornecer resultados mais ricos, precisos e contextualizados, abrindo novas possibilidades em todos os setores. Com a evolução da tecnologia, espera-se que seus aplicativos se expandam para aprimorar ainda mais a capacidade da IA de processar informações multimodais complexas.

O ZBrain oferece muitas vantagens para o desenvolvimento de soluções empresariais de IA, incluindo:

O sistema RAG avançado, o suporte multimodal e a integração robusta do gráfico de conhecimento do ZBrain fazem dele uma plataforma avançada que oferece maior precisão, eficiência e insight em uma ampla variedade de aplicativos.