Modelos RAG (Retrieval Augmented Generation) para IA empresarial

Concebido para melhorar o processamento de linguagem natural, o Retrieval Augmented Generation (RAG) permite que os LLMs gerem resultados utilizando bases de dados específicas como dados de treino. Com o Retrieval Augmented Generation (RAG), pode combinar o poder dos modelos linguísticos pré-treinados com fontes de conhecimento em bases de dados externas ou internas. As novas oportunidades abertas pela tecnologia Retrieval Augmented Generation (RAG) são especialmente importantes para as empresas que procuram reduzir a sua carga de trabalho e aumentar a eficiência.

Neste artigo, vamos explorar o que é a Retrieval Augmented Generation (RAG) e as suas vantagens para as empresas.

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Vamos mergulhar!

TL; DR

• Os modelos RAG (Retrieval Augmented Generation) combinam grandes modelos linguísticos com sistemas de recuperação e permitem-lhes trabalhar em conjunto.
• Os modelos RAG (Retrieval Augmented Generation) funcionam utilizando a indexação, a recuperação, o aumento e um ciclo de geração.
• Podes utilizar os sistemas RAG para tarefas como pesquisa, perguntas e respostas, apoio ao cliente, finanças e análise.
• Os modelos RAG podem ser rápida e facilmente integrados nas empresas e permitem que os chatbots de IA gerem resultados utilizando dados em tempo real.
• Os LLMs com RAG utilizam citações quando geram resultados, permitindo que os funcionários se liguem à fonte de informação.
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O que são os modelos RAG?

Os modelos RAG (Retrieval Augmented Generation) são implementações que combinam grandes modelos linguísticos com sistemas de recuperação. Os modelos de linguagem de grande dimensão podem gerar resultados utilizando apenas dados de treino. Para ultrapassar esta limitação e permitir a geração de resultados utilizando bases de conhecimentos actualizadas em tempo real, é possível integrar modelos RAG. Isto torna o RAG particularmente valioso em ambientes empresariais dinâmicos ou específicos de um domínio. Com o Retrieval Augmented Generation (RAG), pode permitir que a ferramenta de IA da sua empresa recupere dados de bases de conhecimento, nuvens departamentais, documentos e outras ferramentas.

Como funcionam os modelos RAG?

Os modelos Retrieval Augmented Generation (RAG) utilizam um sistema de ciclo de quatro etapas para funcionar. A primeira fase deste sistema, a indexação, envolve a análise da entrada do utilizador e a categorização dos dados relevantes em bases de dados ligadas. Nesta fase, os sistemas RAG não se concentram apenas em palavras-chave; pesquisam com base no significado contextual da entrada.

Na segunda fase, as fontes de dados indexadas são pesquisadas e os dados referidos pela consulta são recuperados. O método e as fontes de recuperação podem variar consoante o caso de utilização, a qualidade das fontes de dados ou as definições do agente de IA.

Na terceira fase, a de aumento, o sistema RAG analisa a entrada do utilizador e os dados recuperados, melhorando a solicitação do utilizador para a gestão da informação. Assim, ao gerar a saída LLM, o sistema RAG recebe orientação sobre como reconciliar os dados recuperados com a entrada do utilizador.

Na fase final, a geração, o modelo de linguagem de grande dimensão utiliza avisos melhorados e dados recuperados para gerar uma resposta. Graças ao RAG, o pedido inclui tanto os dados recuperados como a consulta do utilizador, o que resulta num resultado mais preciso e informativo.

Aplicações e casos de utilização do RAG para empresas

Os modelos Retrieval Augmented Generation (RAG) podem ajudar vários departamentos de uma empresa, adaptando-se a vários fluxos de trabalho e ajudando os funcionários a concluir tarefas. Os casos de utilização em que cada empresa pode beneficiar dos modelos RAG incluem:

• Pesquisa e perguntas e respostas: Os funcionários podem utilizar chatbots com IA em vez de pesquisarem manualmente nas bases de dados da empresa.
• Apoioao cliente: Os sistemas RAG são eficazes para responder às perguntas dos clientes de forma rápida e exacta.
• Vendas: Os funcionários podem utilizar as ferramentas de IA do RAG para rever e resumir em tempo real as especificações dos produtos, as diretrizes de preços ou os estudos de caso para acelerar o ciclo de vendas.
• Geraçãode conteúdos: Desde a criação de conteúdos para as redes sociais até às publicações blog , as ferramentas de IA alimentadas por RAG podem criar conteúdos genéricos.
• Analítica: As ferramentas de IA com base no RAG podem analisar documentos, entradas e saídas e alterações mensais para gerar resumos e relatórios significativos.

Porque é que os modelos RAG são importantes para as empresas?

Os modelos Retrieval Augmented Generation (RAG) são particularmente adequados para as empresas porque aceleram o acesso a informações exactas. Devido aos seus padrões de trabalho, as empresas requerem a transferência de dados entre funcionários ou departamentos. A utilização de sistemas de nuvem tradicionais, apesar das melhorias na pesquisa e na categorização, é um processo moroso e entediante. No entanto, os sistemas RAG são importantes para as empresas porque reduzem este processo a alguns segundos e podem gerar resultados precisos. Vamos explorar outras vantagens dos modelos RAG para as empresas.

Integração

A integração de modelos Retrieval Augmented Generation (RAG) numa empresa é um processo fácil e simples. Se a tua empresa já utiliza sistemas de armazenamento de dados como o Notion, o Google Drive e o Microsoft OneDrive, basta designar as bases de dados RAG como as tuas fontes preferidas. As ferramentas de IA da tua empresa garantirão que todos os teus funcionários tenham acesso rápido e fácil à informação.

Dados reais

Ao contrário de sistemas como o ajuste fino de LLM, os sistemas de Geração Aumentada de Recuperação (RAG) trabalham com uma base de conhecimentos e não com um conjunto de dados específico. Isto permite que os LLMs com RAG recuperem dados de bases de conhecimento em tempo real enquanto geram resultados. Mesmo que a sua base de conhecimentos tenha sido actualizada há três segundos, os sistemas RAG adicionam os dados recém-adicionados à secção de geração de resultados. Desta forma, podes ter a certeza de que as ferramentas de IA da tua empresa estão sempre a gerar resultados actualizados e precisos.

Citações

Os modelos de linguagem de grande dimensão alimentados por Retrieval Augmented Generation (RAG) citarão o documento e a base de conhecimentos a partir dos quais obtiveram informações ao gerar resultados. Podes usar estas citações se precisares de rever todo o documento ou se quiseres modificá-lo. Além disso, os LLMs com RAG citam as fontes de dados que utilizam nos seus resultados, eliminando o risco de alucinação da IA.

Actualizações sem esforço

Uma vez que as bases de conhecimento utilizadas pelo sistema RAG são actualizadas de forma independente, nem tu nem os teus empregados precisam de atualizar manualmente o sistema RAG. Basta implementar o sistema RAG na tua empresa uma vez e ver como aproveita o poder das tuas ferramentas de IA! Por outras palavras, a manutenção dos sistemas RAG é mais fácil e menos dispendiosa do que a de outras ferramentas.

Escalabilidade

Não há necessidade de atualizar ou substituir o sistema RAG à medida que a sua empresa cresce. Os sistemas Retrieval Augmented Generation (RAG) podem adaptar-se à sua base de conhecimentos e ao crescimento da sua empresa. Isto permite-lhe criar um sistema de ferramentas de IA fiável e duradouro para a sua empresa.

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Podes carregar manualmente os teus dados e documentos para as bases de conhecimento TextCortex ou ligar as tuas fontes de conhecimento existentes, como o Microsoft OneDrive, o Google Drive e o Notion , com um único clique. Além disso, podes organizar os teus documentos e dados internos criando ficheiros de base de conhecimentos.

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Perguntas frequentes

O que é um modelo RAG?

Um modelo RAG (Retrieval Augmented Generation) é uma melhoria que permite que os modelos linguísticos de grande dimensão utilizem fontes de dados específicas para gerar resultados. Os modelos RAG (Retrieval Augmented Generation) melhoram o processo de geração de resultados dos LLM, permitindo a sua adaptação a casos de utilização específicos.

O que é um RAG empresarial?

Um sistema de geração aumentada de recuperação empresarial (RAG) é um modelo concebido para satisfazer as necessidades específicas das empresas e das empresas. Por exemplo, TextCortex oferece um sistema RAG melhorado e agentes de IA com RAG para satisfazer as necessidades dos utilizadores empresariais.

Qual é o objetivo de um RAG?

O objetivo de um sistema RAG (Retrieval Augmented Generation) é desenvolver grandes modelos linguísticos e permitir-lhes gerar resultados utilizando fontes de dados específicas. O objetivo dos sistemas RAG é melhorar a colaboração nas empresas, acelerar o acesso à informação e poupar tempo.