Na atual era da IA, as empresas e organizações precisam de integrar ferramentas de IA no local de trabalho e beneficiar das suas capacidades. Uma das áreas em que a IA é mais útil é a gestão do conhecimento e a recuperação de dados. Quando se trata do desempenho da recuperação de dados, todo o processo depende das capacidades RAG (retrieval augmented generation) da ferramenta. Se queres ter a certeza de que as ferramentas de IA têm um elevado desempenho na gestão do conhecimento e na extração de dados precisos, tens de utilizar uma ferramenta de IA que ofereça RAG avançado.

Neste artigo, vamos explorar o que é a RAG (retrieval augmented generation) e as suas vantagens.

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Vamos mergulhar!

TL; DR

  • RAG (retrieval augmented generation) é o processo de otimização dos resultados de grandes modelos linguísticos, ligando-os a bases de conhecimento.
  • O RAG tem 5 etapas, desde a análise das entradas do utilizador até à geração de resultados relevantes através da análise de bases de conhecimento externas.
  • Um sistema RAG tem 4 componentes: base de conhecimentos, recuperador, camada de integração e gerador.
  • O RAG desbloqueia vários casos de utilização para empresas e organizações.
  • Algumas das vantagens do RAG incluem a relação custo-eficácia, informações actualizadas, menor risco de alucinações de IA e maior confiança.

Se estás à procura de um assistente de IA com poderosas bases de conhecimento RAG que possas integrar com os dados da tua empresa, TextCortex é a solução para ti.

O que é o RAG (Retrieval Augmented Generation)?

A geração aumentada por recuperação é o processo de otimização dos resultados de modelos linguísticos de grande dimensão, ligando-os a bases de conhecimentos externas. Os modelos de linguagem de grande dimensão utilizam basicamente dados treinados para gerar resultados. Para os treinar com os teus dados internos ou integrá-los na tua base de conhecimentos dinâmica, o modelo de IA tem de utilizar RAG. Se quiseres processar o conhecimento da tua empresa e permitir que os teus funcionários encontrem resultados rápidos e precisos na sua base de conhecimentos, tens de utilizar uma ferramenta de IA que ofereça capacidades poderosas de geração aumentada de recuperação.

Como funciona o RAG?

Sem as RAG, os modelos de linguagem de grande dimensão recebem a entrada do utilizador e geram respostas com base nas informações em que foram treinados. Com o RAG, os modelos de linguagem de grande dimensão geram respostas com base nas bases de conhecimento que liga ou carrega. Os modelos de linguagem de grande dimensão que funcionam com o RAG seguem cinco passos para gerar resultados:

  1. Analisar a entrada do utilizador
  2. O modelo de recuperação de informação procura dados relevantes na base de conhecimentos
  3. Os dados relevantes são levados para o nível de integração para processamento
  4. O sistema RAG analisa os dados no nível de integração e melhora-os de acordo com os dados introduzidos pelo utilizador.
  5. O modelo linguístico de grande dimensão gera resultados com base na análise do RAG

Componentes de um sistema RAG

Cada modelo linguístico de grande dimensão alimentado por RAG tem quatro componentes principais. Sem estes componentes, um sistema RAG não funcionará corretamente e não será capaz de gerar resultados precisos.

  1. A base de conhecimentos: A fonte de dados a partir da qual o sistema RAG recupera as informações.
  2. O Retriever: Um modelo de IA que procura dados relevantes na base de conhecimentos.
  3. A camada de integração: A área de recolha de dados relevantes extraídos da base de conhecimento pelo LLM.
  4. O Gerador: Um modelo de IA generativo que cria resultados com base na entrada do utilizador e nos dados recuperados.

Casos de utilização do RAG

Os sistemas RAG permitem aos utilizadores consultar bases de dados específicas com formatos de conversação. As empresas, os negócios e as organizações em particular podem tirar partido dos sistemas RAG para poupar tempo aos seus empregados e aumentar a produtividade geral. Alguns dos melhores casos de utilização dos sistemas RAG incluem:

  • Chatbots de IA e assistentes virtuais
  • Pesquisa
  • Geração de conteúdos
  • Análise do mercado
  • Documentação
  • Motores de conhecimento
  • Serviços de recomendação
  • Gestão do conhecimento

Vantagens do RAG (Retrieval Augmented Generation)?

O RAG (retrieval augmented generation) é uma das funcionalidades de utilização obrigatória para as empresas e organizações aumentarem o seu desempenho e rentabilidade na atual era da tecnologia e da IA. Se tens uma organização que está diretamente ligada ao conhecimento e queres simplificar as tarefas de gestão do conhecimento, o RAG é uma tecnologia de que deves tirar partido. Vamos analisar em conjunto os benefícios do RAG.

O RAG é rentável

A pesquisa manual de informações nas bases de dados e a recolha de todos os dados relacionados com um tópico pode ser um processo longo. Este processo pode demorar dias, especialmente se tiveres muitos dados relacionados com um tópico. No entanto, os modelos de linguagem de grande dimensão alimentados por RAG completam todo este processo em poucos minutos e poupam-te tempo. Como resultado, a implementação de sistemas RAG na sua base de conhecimentos reduzirá os seus custos de tempo. Além disso, os poderosos sistemas RAG estão incluídos por defeito nos assistentes de IA, como o TextCortexo que facilitará a tua gestão do conhecimento.

Se estiveres a utilizar uma ferramenta de IA sem integração de RAG, podes facilmente implementar e aperfeiçoar os sistemas RAG dentro dela. Outra vantagem económica dos sistemas RAG é o facto de os seus empregados poderem encontrar rapidamente a informação que procuram, completando as tarefas com muito mais facilidade e rapidez e concluindo os projectos antes dos prazos.

Informações actualizadas

A maior desvantagem dos modelos linguísticos de grande dimensão para as empresas é o facto de gerarem resultados com dados treinados. Os modelos de IA com um sistema RAG (retrieval augmented generation) podem eliminar esta desvantagem e gerar resultados acedendo aos dados actuais da sua empresa. 

Sistema RAG para pesquisa na Web

Uma vez que os sistemas RAG (retrieval augmented generation) funcionam integrados com a sua base de conhecimentos interna ou externa, são actualizados de acordo com o progresso dos seus projectos e tarefas. Desde que os funcionários actualizem a base de conhecimentos atual, o RAG pode recuperar esses dados para gerar resultados.

Menor risco de alucinações de IA

A alucinação da IA refere-se a grandes modelos linguísticos que geram resultados de preenchimento falsos e irrealistas em vez de informações relevantes para as consultas dos utilizadores. A importância da exatidão das informações, especialmente nas empresas e organizações, torna as alucinações da IA arriscadas. Se quiseres evitar gerar resultados alucinantes a partir dos modelos de IA que utilizas na tua empresa, deves utilizar o sistema RAG.

Aumento da confiança

Os chatbots com IA utilizam os seus dados treinados para criar respostas genéricas para utilizadores regulares. Se queres usar um chatbot com IA fiável na tua empresa, tens de te certificar de que ele vem com um RAG poderoso. Desta forma, os teus empregados podem continuar com as suas tarefas confiando nas respostas que recebem do chatbot com IA e não perder tempo com o processo de dupla verificação.

recuperação geração aumentada

TextCortex - Tira partido do poderoso RAG

Se estás à procura de um assistente de IA para empresas que ofereça um RAG poderoso que possas integrar na tua empresa ou organização, ligar ou carregar os teus dados internos, então TextCortex foi concebido para ti.

TextCortex oferece um RAG sem alucinações de IA, altamente preciso e poderoso para utilizadores empresariais. Além disso, TextCortex tem um sistema RAG que consegue detetar não só dados textuais, mas também imagens, gráficos, diagramas e até texto em imagens e gerar resultados precisos.

Base de conhecimentos RAG AI

Com o TextCortex, pode gerir facturas, simplificar a gestão do conhecimento, aumentar o desempenho dos seus empregados e aumentar a rentabilidade geral do seu negócio. TextCortex oferece para utilizadores empresariais:

👍Fluxo de trabalho Automatização: Automatiza tarefas repetitivas e monótonas com o TextCortex.

Conhecimento daempresa: Integra os dados da tua empresa no TextCortex e utiliza as poderosas capacidades RAG.

👍Escreve Assistência: TextCortex oferece funcionalidades que te ajudarão com a tua documentação.

Agentesde IA: Com o TextCortex, podes construir agentes de IA que irão automatizar os teus projectos compatíveis com a empresa.

Múltiplos LLMs: Com o TextCortex, podes escolher grandes modelos linguísticos orientados para tarefas.

Geração de imagens de IA: TextCortex permite-te gerar imagens de IA.

Perguntas frequentes

O que é o RAG na IA geral?

O RAG (retrieval augmented generation) na IA gen representa os modelos de IA que geram resultados utilizando fontes de conhecimento específicas. Por exemplo, o ZenoChat da TextCortex pode gerar resultados precisos utilizando bases de conhecimento carregadas ou ligadas pelos seus utilizadores, graças ao seu poderoso RAG.

Qual é o significado de RAG?

A abreviatura RAG significa retrieval-augmented generation (geração aumentada por recuperação) e é um sistema que permite que os modelos de IA gerem resultados utilizando fontes de dados específicas. Podes utilizar assistentes de IA com o sistema RAG, como o TextCortex, para gerar análises, resultados e conhecimentos utilizando os dados da tua empresa.

O que é um RAG no mundo dos negócios?

RAG significa retrieval augmented generation (geração aumentada de recuperação) e é um processo aplicado a grandes modelos linguísticos para tornar os seus resultados mais relevantes para dados específicos. Por exemplo, com o TextCortex, podes gerar resultados utilizando os dados da tua base de conhecimentos.