Retrieval Augmented Generation (RAG): 7 casos de utilização

A tecnologia de inteligência artificial ganhou caraterísticas muito mais úteis e funcionais graças à implementação da geração aumentada por recuperação (RAG). A geração complementada por recuperação (RAG) é uma melhoria que ajuda os LLMs a gerar resultados precisos e relevantes, ligando grandes modelos linguísticos a fontes de conhecimento externas. Se tens curiosidade em saber quais são os melhores casos de utilização e exemplos de negócios da geração aumentada por recuperação (RAG), nós ajudamos-te!

Neste artigo, vamos explorar o que é o RAG e os seus casos de utilização na vida real.

Estás pronto?

Vamos mergulhar!

TL; DR

• A geração aumentada por recuperação (RAG) permite que grandes modelos linguísticos gerem resultados utilizando bases de conhecimento externas em vez de dados treinados.
• Os sistemas RAG analisam as entradas e transmitem toda a informação relevante a modelos linguísticos de grande dimensão.
• Podes utilizar os assistentes de IA da empresa, como o TextCortex , para implementar sistemas RAG na tua empresa.
• Pode utilizar os sistemas RAG numa variedade de áreas, desde o apoio ao cliente e a criação de conteúdos até às finanças e à automatização do fluxo de trabalho.
• Se precisas de um assistente de IA com tecnologia RAG que se integre diretamente na tua empresa e aumente a produtividade dos teus funcionários, TextCortex é a solução para ti!

O que é a Geração Aumentada por Recuperação (RAG)?

A geração aumentada por recuperação (RAG) é um plugin que permite que os modelos linguísticos de grande dimensão utilizem fontes de dados externas para gerar resultados, para além dos seus dados treinados. Em vez de dependerem apenas de dados de formação estáticos, os sistemas RAG recuperam informações relevantes de bases de conhecimento externas em tempo real. Isto significa que, se forem adicionadas novas informações à fonte de dados utilizada pelo sistema RAG, os LLM podem gerar resultados utilizando as informações mais actuais.

Como funciona a geração aumentada por recuperação (RAG)?

Quando um empregado ou utilizador submete uma consulta, o sistema RAG codifica-a num vetor utilizando um modelo de incorporação. O RAG pesquisa a consulta vectorizada nas suas bases de conhecimento externas com base na semelhança semântica. A informação encontrada é então agregada, resumida e reescrita para criar uma resposta com significado. Os sistemas RAG completam todo o processo, concentrando-se no contexto da consulta e não nas palavras-chave.

As informações relevantes recolhidas pelo RAG são classificadas por importância e transmitidas ao modelo de linguagem de grande dimensão. Os modelos de linguagem de grande dimensão geram uma resposta que contém as informações com base nos seus parâmetros e conceção e entregam-na ao utilizador. Embora todo este processo demore alguns segundos, gera resultados exactos e precisos.

Importância do RAG

Os sistemas Retrieval-Augmented Generation (RAG) são um desenvolvimento mais significativo para as empresas e organizações do que parece. Na era tecnológica atual, as empresas precisam de posicionar e racionalizar adequadamente a gestão de dados e o acesso à informação interna para aumentar a eficiência. Os sistemas RAG são imprescindíveis porque simplificam a gestão de dados e o acesso à informação. Algumas das vantagens do RAG são as seguintes:

• Precisão melhorada
• Resultados personalizados
• Adaptabilidade em tempo real
• Escalabilidade
• Poupa tempo
• Orçamento acessível
• Análises melhoradas
• Melhoria da produtividade

Implementação de um sistema RAG

Existem cinco componentes principais necessários para implementar um sistema de geração aumentada de recuperação (RAG) na sua empresa:

• Base de dados de conhecimento
• Modelos de incorporação
• Retriever e Ranker
• LLMs
• Infra-estruturas

Em vez de recolher e combinar todos os componentes, é mais rápido e mais eficaz utilizar ferramentas de assistente de IA da empresa, como o TextCortex. Para além de uma base de conhecimentos personalizável, TextCortex oferece aos utilizadores várias opções LLM, modelos de incorporação poderosos, um recuperador e classificador e uma interface fácil de utilizar.

Casos reais de utilização do RAG

Se tens curiosidade em saber como os sistemas RAG podem beneficiar a tua organização e queres saber mais sobre as suas utilizações, nós ajudamos-te! Vamos descobrir juntos casos de utilização reais de Retrieval-augmented generation (RAG).

Chatbot de apoio ao cliente

O sistema de geração aumentada por recuperação (RAG) permite que os chatbots de IA de apoio ao cliente, que trabalham com grandes modelos de linguagem, recuperem as informações que utilizam para gerar resultados diretamente a partir da base de dados do centro de ajuda. Imagina que não consegue encontrar as informações necessárias. Nesse caso, pode gerar rapidamente as informações de que o cliente necessita, pesquisando noutras bases de dados da empresa. Isto permite que os clientes acedam a informações precisas e corretas muito mais rapidamente.

A utilização do RAG no teu chatbot de apoio ao cliente é fundamental para melhorar a satisfação do cliente. Além disso, os chatbots de IA com RAG automatizam as tarefas repetitivas e monótonas do seu departamento de apoio ao cliente, reduzindo a sua carga de trabalho e permitindo-lhes concentrarem-se em tarefas mais importantes.

Geração de conteúdos 

A SEO e a escrita são tarefas de apoio essenciais para a sua empresa e, ao automatizar este processo, pode concentrar-se noutras tarefas mais facilmente. A tecnologia RAG (Retrieval-Augmented Generation) pode gerar resultados através da análise de dados internos, da análise da concorrência e de dados de marketing para todas as tarefas de redação, desde descrições de produtos até à criação depost blog . Isto poupa tempo e permite-lhe produzir resultados precisos e optimizados para os motores de busca.

Resumo

Se não tiveres tempo para rever toda a documentação da empresa sobre um tópico e precisares de resumos separados para cada documento, as ferramentas de IA com RAG serão a tua melhor ferramenta. As ferramentas de IA com RAG podem analisar os dados da tua empresa, resumir todos os documentos sobre o teu tópico de entrada, efetuar uma meta-análise e gerar informações para ti.

Procura melhor a informação

Os grandes modelos linguísticos alimentados pela geração aumentada por recuperação (RAG) podem tornar muito mais rápido para os teus empregados encontrarem a informação que procuram. As ferramentas de IA com RAG podem analisar toda a base de dados da empresa e produzir as informações e os documentos que os funcionários procuram em segundos. Isto melhora a integração, reduz o tempo gasto na procura de informações e aumenta a produtividade em todos os departamentos.

Finanças

Quer pretendas automatizar todas as tarefas financeiras, desde o histórico de transacções até aos pagamentos de facturas, ou simplesmente aliviar a carga de trabalho do teu departamento financeiro, os assistentes de IA com tecnologia RAG foram concebidos para ti. Além disso, com os assistentes de IA da empresa, como o TextCortex, que pode converter números e informações em imagens em texto exato, podes simplificar todo o processo e evitar erros financeiros.

Automatização do fluxo de trabalho

Os sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation), integrados com o teu agente de IA, são eficazes para automatizar tarefas repetitivas e monótonas em qualquer departamento. Por exemplo, podes automatizar as tarefas de resposta a e-mails do teu departamento de apoio ao cliente com agentes de IA com RAG. Isto permite que os teus funcionários passem menos tempo em tarefas padrão e se concentrem nos aspectos críticos do departamento.

Integrations de terceiros

Se tiveres um assistente de IA como o TextCortex que se integre com aplicações de terceiros e ofereça um sistema de geração aumentada de recuperação (RAG), podes integrá-lo no teu fluxo de trabalho sem alterar nenhum dos teus documentos. Os assistentes de IA da empresa, como o TextCortex , podem integrar-se com o Notion, o Google Docs, o Slack, os navegadores e as aplicações de correio eletrónico para melhorar a tua organização.

TextCortex - Aproveita o RAG na tua empresa

Se precisas de um assistente de IA que ofereça um poderoso RAG, agentes de IA e automação, então TextCortex é para ti. TextCortex foi desenvolvido para satisfazer as necessidades dos utilizadores empresariais, tais como a gestão de conhecimentos, a automatização do fluxo de trabalho, a criação de conteúdos, a documentação, a partilha de conhecimentos e a análise de dados. 

Vamos lá ver o que se passa.

Sem costuras Integrations

TextCortex oferece integrations com mais de 30.000 sites e aplicações, incluindo Gmail, Google Docs, Pages, Notion e Slack, para estar com os seus utilizadores a qualquer hora e em qualquer lugar. Com o TextCortex, podes continuar a trabalhar sem ter de mudar de separador, poupando assim tempo e energia. Por outras palavras, TextCortex visa proporcionar-te a melhor experiência, adaptando-se ao teu estilo de trabalho, ritmo e necessidades.

TextCortex Bases de conhecimento

TextCortex oferece bases de conhecimento para utilizadores individuais e de equipa, onde podem armazenar todos os seus dados internos e utilizá-los com várias funcionalidades de IA. Usando as nossas bases de conhecimento, podes organizar, partilhar e analisar os teus dados internos, usá-los para gerar insights e usá-los para criar novos conhecimentos. Ao integrar as bases de conhecimento TextCortex no teu negócio, podes fornecer aos teus funcionários acesso a informações num formato de conversação através de consultas simples.

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.

Automatização do fluxo de trabalho TextCortex

TextCortex oferece a automatização de tarefas repetitivas e monótonas a todos os seus utilizadores, incluindo empresas. Com os agentes de IA do TextCortex , podes automatizar qualquer fluxo de trabalho repetitivo da tua empresa e poupar tempo! O agente de IA TextCortex funciona integrado com a tua base de conhecimentos e pode completar tarefas utilizando os teus dados internos. Por exemplo, utilizando a funcionalidade de agente de IA TextCortex , podes criar um assistente que automatize as tarefas do gestor de RH e te ajude a poupar tempo.

Assistência à escrita

Se precisas de criar documentos com frequência ou queres tornar os teus documentos empresariais convincentes, contextuais, bem organizados e sem erros, entãoa assistência de escrita TextCortex foi concebida para ti. A nossa assistência à escrita estabiliza a voz da tua marca e assegura a consistência em todos os teus documentos escritos.

Perguntas frequentes

O que é um caso de utilização RAG?

Pode aumentar a produtividade e aliviar a carga de trabalho dos seus empregados utilizando o sistema de geração aumentada por recuperação (RAG). Os sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) permitem que os modelos linguísticos de grande dimensão que utiliza na sua empresa gerem resultados através da análise de todas as bases de dados da empresa.

Para que pode ser utilizado um RAG?

Os sistemas de geração aumentada por recuperação (RAG) permitem que grandes modelos linguísticos utilizem bases de dados internas e externas para gerar resultados. Alguns dos casos de utilização mais populares do RAG incluem:

• Chatbots de apoio ao cliente
• Geração de conteúdos
• Resumo
• Finanças
• Automatização do fluxo de trabalho
• Pesquisa de informações

Onde é que o RAG pode ser utilizado?

Os sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) podem ser utilizados numa vasta gama de organizações, desde startups a empresas. Os sistemas RAG são eficazes em todos os departamentos, desde as finanças ao serviço de apoio ao cliente, aliviando o volume de trabalho e assegurando que os funcionários podem aceder rapidamente à informação de que necessitam.