Explicação do RAG autêntico: O que é e como funciona?

A geração aumentada por recuperação (RAG) é uma caraterística que actualiza os modelos linguísticos de grande dimensão, dotando-os de novas capacidades e permitindo um funcionamento mais sistemático. Os grandes modelos linguísticos podem gerar resultados utilizando dados pré-treinados. Em contrapartida, os LLM com uma implementação de geração aumentada por recuperação (RAG) podem gerar resultados utilizando fontes de dados específicas. Embora a RAG já seja uma solução eficaz para as empresas, é possível dar um passo em frente com a RAG autêntica. O Agentic RAG é uma implementação de próxima geração que se integra com agentes de IA e utiliza bases de dados precisas para automatizar as tarefas da sua organização.

Neste artigo, vamos explorar o que é a geração aumentada por recuperação (RAG) e as suas vantagens.

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Vamos começar!

TL; DR

• Agentic RAG Retrieval-augmented generation (RAG) é uma implementação da próxima geração da geração de resultados aumentada da recuperação tradicional.
• A geração aumentada por recuperação (RAG) melhora as fontes de dados LLM, permitindo-lhes utilizar múltiplas bases de dados.
• O Agentic RAG oferece às empresas vantagens como o acesso à informação em tempo real e a automatização de tarefas complexas e em camadas.
• Pode utilizar o Agentic RAG para automatização do fluxo de trabalho, apoio ao conhecimento, resumo de documentos e análise de dados.
• A IA agêntica pode gerar respostas personalizadas através da análise dos perfis dos empregados e maximizar os benefícios dos empregados.
• O Agentic AI permite-te pesquisar várias bases de dados de conhecimento com um único comando.
• Se estás à procura de um assistente de IA para empresas que ofereça Agentic RAG e que possa ser facilmente integrado na tua empresa, TextCortex é a solução ideal.

O que é o Agentic RAG?

O Agentic RAG (Retrieval-augmented generation) é uma implementação da próxima geração da tradicional geração de resultados com recuperação aumentada. Melhora os sistemas RAG existentes através de agentes de IA que são ferramentas de IA autónomas que tomam decisões independentes, planeiam acções, coordenam outras ferramentas em tempo real e gerem todo o processo por si próprias.

Ao contrário das ferramentas de IA tradicionais, os agentes de IA têm mecanismos independentes de tomada de decisão e de ação. Para que o agente de IA que utilizas na tua empresa funcione corretamente e produza resultados consistentes, tem de ser capaz de utilizar as bases de dados da tua empresa. É aqui que a IA autêntica entra em ação. A IA agêntica é fundamental para fornecer às tuas ferramentas de agentes de IA acesso aos dados internos de que necessitam para tomar medidas, planear e automatizar todo o fluxo de trabalho.

Qual é a diferença entre o RAG autêntico e o RAG tradicional?

O RAG tradicional utiliza bases de dados de empresas para grandes modelos linguísticos, permitindo a recuperação de dados e permitindo que os LLM gerem resultados com dados específicos. Embora este método seja eficaz para consultas simples ou de nível médio, pode ser fraco para entradas complexas ou consultas em que o contexto não é claro, especialmente quando a consulta envolve o raciocínio em vários sistemas.

Por outro lado, o Agentic RAG lida com entradas complexas e oferece uma abordagem flexível e inteligente. O Agentic RAG pode adaptar a recuperação em tempo real com base no que é encontrado ou em falta. O Agentic RAG pode encontrar fontes de informação alternativas, reescrevendo as entradas para refinar o contexto. O Agentic RAG pode dividir tarefas complexas em passos simples e atribuí-los a outras ferramentas de IA. Graças à sua estrutura, o Agentic AI pode utilizar várias bases de conhecimentos em simultâneo.

Componentes do RAG autêntico

Os sistemas RAG agênticos têm diferentes componentes que diferem dos sistemas RAG tradicionais. O RAG autêntico é construído com base em componentes modulares que colaboram na recuperação, no raciocínio, nas bases de conhecimentos e na resposta. Os componentes do RAG autêntico incluem:

• Agentesde encaminhamento: Determina a melhor fonte e ferramenta de consulta.
• SistemaMulti-agente: Atribui vários agentes para tarefas complexas.
• Agentesde planeamento e raciocínio: Decompõe as instruções do utilizador e decide as sequências de tarefas.
• Repositóriosde Vectores: Permite uma recuperação rápida e precisa.
• LLMsde conhecimento: Gera respostas sensíveis ao contexto.
• APIs: Liga os agentes a sistemas internos, como CRMs e bases de dados de conhecimento.
• Memóriado agente: Mantém o registo dos passos anteriores e do contexto partilhado entre tarefas.

Vantagens do RAG autêntico

O Agentic RAG é uma ferramenta mais funcional para as empresas do que o RAG tradicional, graças à sua capacidade de realizar tarefas complexas e utilizar várias fontes de dados em simultâneo. As principais vantagens do Agentic RAG (Retrieval-augmented generation) incluem:

• Respostas mais inteligentes e relevantes
• Gerir tarefas complexas e em camadas
• Personalizável
• Modular
• Acesso à informação em tempo real

Melhores casos de utilização e aplicações do RAG autêntico

A geração aumentada de recuperação (RAG) agêntica é especialmente útil em ambientes empresariais em que o conhecimento é fundamental para a conclusão de tarefas e para a geração de informações. Vamos descobrir juntos os melhores casos de utilização da RAG agêntica.

Automatização do fluxo de trabalho

Com o Agentic RAG, podes poupar tempo automatizando os fluxos de trabalho da tua empresa ou organização. O Agentic RAG utiliza bases de dados relevantes para concluir tarefas e fluxos de trabalho com precisão. Desta forma, pode ter a certeza de que os fluxos de trabalho que automatiza são sempre fiáveis e cumprem as normas da sua empresa.

Apoio ao conhecimento

Se não quer que os seus funcionários percam tempo a procurar documentos em sistemas de bases de dados de conhecimento, o Agentic RAG é a solução para si. Com o Agentic RAG, os seus funcionários podem encontrar rapidamente informações em qualquer base de dados através de consultas. Desta forma, em vez de perderem tempo a procurar informações, podem concentrar-se nas suas tarefas principais e aumentar a sua produtividade.

Sumarização e análise de documentos

Os Agentic RAGs podem analisar diferentes sistemas de bases de dados de conhecimento para resumir todos os documentos relacionados com a tua consulta e apresentá-los em poucas frases. Os Agentic RAGs também podem resumir documentos específicos, gerar novas informações ou gerar conhecimentos através do resumo de todos os documentos categorizados.

Pesquisa

O Agentic RAG facilita às equipas de produtos ou de estratégia a obtenção de informações de vários conjuntos de dados e a combinação de informações relevantes para gerar informações novas e únicas. Embora este processo possa demorar horas, dias ou semanas manualmente, o Agentic RAG elimina o trabalho pesado e acelera todo o processo.

TextCortex - Aproveita o Agentic RAG

Se estás à procura de um assistente de IA para empresas que ofereça o Agentic RAG e que possa ser integrado diretamente na tua empresa, TextCortex foi concebido para ti. TextCortex oferece bases de conhecimento, agentes de IA, Agentic RAG, um assistente de IA de conversação, vários LLM, automatização do fluxo de trabalho e funcionalidades de assistência à escrita para os utilizadores da empresa.

Com o TextCortex, pode automatizar tarefas em todos os seus departamentos, incluindo marketing, finanças e recursos humanos, e utilizar agentes de IA para fluxos de trabalho específicos. Os nossos agentes de IA integram-se nas várias bases de dados da tua empresa para recolher todos os dados relevantes e convertê-los em informação.

Com o TextCortex, podes analisar documentos, conjuntos de dados, conhecimentos e todas as tuas fontes de dados sobre qualquer tópico. TextCortex analisa todas as tuas bases de dados de conhecimento, recolhe dados relevantes para a tua consulta e analisa-os para gerar conhecimentos.

Se queres melhorar o desempenho dos teus funcionários e poupar tempo, o ZenoChat, o assistente de IA conversacional, é uma solução eficaz para todos os teus funcionários. Com o ZenoChat, os teus funcionários podem encontrar todos os seus dados através do Zeno, poupando tempo em vez de os procurarem manualmente. Vê os resultados de um dos nossos estudos de caso:

• Redução do tempo de pesquisa de conhecimentos internos de minutos para segundos
• Criação de propostas 10-12% mais eficiente
• A confiança dos empregados no trabalho com a IA melhorou de 8/10 para 10/10
• O entusiasmo dos empregados em relação à IA aumentou de 25% para 67%
• 94% dos empregados afirmam que a IA melhora a qualidade do seu trabalho

Perguntas frequentes

Qual é a diferença entre RAG simples e RAG autêntico?

O RAG simples permite que os modelos linguísticos de grande dimensão produzam resultados utilizando uma base de conhecimentos específica e é eficaz para consultas básicas ou intermédias. O Agentic RAG pode gerar resultados utilizando várias bases de conhecimentos e é eficaz para tarefas complexas e em várias etapas. Por exemplo, TextCortex vem com o Agentic RAG, que pode gerar resultados utilizando várias bases de dados e automatizar fluxos de trabalho.

O que é o RAG autêntico?

O Agentic RAG é uma implementação que permite que grandes modelos linguísticos gerem resultados utilizando várias bases de dados e recolhe apenas informações relevantes através da análise da entrada do utilizador.

Qual é a explicação básica do RAG?

A geração aumentada por recuperação (RAG) é o processo de otimização dos resultados de modelos linguísticos de grande dimensão para que possam utilizar uma base de conhecimentos específica em vez dos seus dados de treino. Enquanto a RAG básica pode gerar resultados utilizando apenas uma base de conhecimentos específica, a IA agêntica pode gerar resultados utilizando várias bases de conhecimentos e bases de dados.