Sistemas RAG explicados: o que são e quando você precisa de um

Modelos de linguagem grandes como GPT-4 e Claude são notavelmente capazes, mas têm uma limitação fundamental: eles só sabem o que foram treinados. Não podem responder perguntas sobre documentos internos da sua empresa, atualizações recentes de produtos ou dados proprietários. Retrieval Augmented Generation, ou RAG, resolve esse problema.

RAG é uma técnica que combina as habilidades de linguagem de modelos de AI com a capacidade de pesquisar e recuperar informações de suas próprias fontes de dados. Quando um usuário faz uma pergunta, o sistema RAG primeiro pesquisa seus documentos, bancos de dados ou base de conhecimento por informações relevantes, então passa essa informação para o modelo de AI junto com a pergunta. O modelo gera uma resposta baseada em seus dados reais, não em seus dados de treinamento.

A arquitetura de um sistema RAG envolve vários componentes. Primeiro, seus documentos são processados e convertidos em embeddings vetoriais, que são representações numéricas que capturam o significado do texto. Esses embeddings são armazenados em um banco de dados vetorial como Pinecone, Weaviate ou Supabase pgvector. Quando uma consulta chega, o sistema encontra os pedaços de documento mais relevantes, recupera-os e os inclui no prompt enviado ao modelo de linguagem.

RAG é particularmente valioso para empresas que têm grandes quantidades de documentação interna. Equipes de suporte ao cliente podem construir sistemas RAG que respondem perguntas usando manuais de produtos, guias de solução de problemas e tickets de suporte anteriores. Equipes jurídicas podem pesquisar através de contratos e regulamentos. Equipes de vendas podem consultar inteligência competitiva e especificações de produtos.

A alternativa ao RAG é fine-tuning, que envolve treinar o modelo de AI diretamente em seus dados. Fine-tuning é mais caro, mais difícil de atualizar e nem sempre melhor. RAG é preferido quando seus dados mudam frequentemente, quando você precisa saber quais documentos fonte informaram a resposta, ou quando você quer começar a obter resultados rapidamente sem o custo de treinar um modelo personalizado.

Construir um sistema RAG pronto para produção requer expertise em processamento de documentos, modelos de embedding, bancos de dados vetoriais, engenharia de prompts e integração de API. A qualidade de um sistema RAG depende muito de quão bem os documentos são segmentados, como a recuperação é configurada e como os prompts são estruturados.

Se você está considerando um sistema RAG para seu negócio, comece identificando o caso de uso e as fontes de dados. Então encontre um desenvolvedor de AI experiente que possa avaliar a viabilidade, recomendar a arquitetura certa e construir um protótipo. No ServedByAI, você pode encontrar especialistas em desenvolvimento de AI com experiência prática em RAG.