Blog da InovAI.lab

A inteligência artificial (IA) está mudando rapidamente o cenário de negócios, proporcionando novas maneiras de automatizar processos, analisar dados e oferecer experiências personalizadas para os clientes. No coração dessas inovações, surge uma técnica poderosa conhecida como Retriever-Augmented Generation (RAG), que combina o melhor de dois mundos: a capacidade de recuperação de informações de grandes bases de dados e a geração de respostas contextuais e personalizadas.

Na InovAI.lab, estamos sempre na vanguarda da inovação tecnológica, e nosso mais recente experimento com um modelo RAG é um exemplo disso. Hoje, queremos compartilhar com você como essa experiência está nos ajudando a explorar novas fronteiras na aplicação da inteligência artificial para soluções de negócios.

O que é RAG e Por Que Ele é Importante?

O Retriever-Augmented Generation (RAG) é uma técnica que combina a recuperação de informações relevantes com a geração de respostas utilizando modelos de linguagem avançados. Imagine ter um assistente inteligente que, ao ser questionado sobre um tópico específico, primeiro pesquisa em uma vasta base de dados as informações mais relevantes e, em seguida, utiliza essa informação para gerar uma resposta precisa, contextual e personalizada. Isso é o que o RAG faz!

Em vez de depender apenas da memória interna de um modelo de linguagem, o RAG utiliza um "retriever" para buscar dados de fontes externas, como documentos, bancos de dados, e arquivos, antes de gerar a resposta final. Esse processo não só melhora a precisão das respostas, mas também garante que as informações estejam sempre atualizadas e relevantes.

Nossa Primeira Experiência com um Modelo de RAG

Na InovAI.lab, acreditamos no poder da experimentação para impulsionar a inovação. Por isso, decidimos explorar o potencial do RAG para criar soluções de inteligência artificial que possam ser personalizadas para diferentes necessidades empresariais. Com nosso modelo de RAG, desenvolvemos um protótipo de aplicação que permite aos usuários criar chats personalizados, carregar uma base de conhecimento específica e usar o poder da IA para interagir com essas informações de maneira inteligente.

Como Funciona o Nosso Modelo de RAG?

Nosso experimento utiliza uma aplicação construída com Streamlit, uma ferramenta popular para a criação de interfaces interativas de dados. A aplicação permite que o usuário crie um chat personalizado, defina o papel do agente (por exemplo, um "especialista em OKRs"), e carregue um arquivo CSV com a base de conhecimento relevante. A partir daí, o sistema utiliza o RAG para buscar informações relevantes e gerar respostas contextuais.

Aqui está um resumo de como o processo funciona:

• Criação do Chat: O usuário pode criar um novo chat e definir o papel do agente. Isso é útil para especificar o tipo de expertise que o agente deve simular.
• Carregamento de Base de Conhecimento: O usuário carrega um arquivo CSV contendo a base de conhecimento que deseja usar no chat. Pode ser uma coleção de documentos, dados de clientes, FAQs, ou qualquer outro tipo de informação relevante.
• Utilização de RAG para Respostas Inteligentes: Quando o usuário faz uma pergunta no chat, o sistema utiliza um "retriever" para buscar os documentos mais relevantes na base de conhecimento carregada. Esses documentos são então usados para fornecer contexto ao modelo de geração de linguagem, que cria uma resposta precisa e personalizada.
• Feedback em Tempo Real: O usuário pode ver o processo de geração de respostas em tempo real, proporcionando uma experiência interativa e imersiva.

Na InovAI.lab, acreditamos que a verdadeira inovação na inteligência artificial (IA) vai além de simplesmente usar modelos de linguagem avançados. Requer uma abordagem estruturada para o design de prompts, integração de técnicas como Retriever-Augmented Generation (RAG), fine-tuning personalizado e, em alguns casos, o uso de agentes inteligentes para verificar a qualidade das respostas. Este post explora as etapas profundas da engenharia de prompt que estamos implementando para criar soluções de IA robustas e altamente eficazes.

Etapa 1: Engenharia do Que se Deve Pedir

A base da engenharia de prompt é a definição clara do problema ou necessidade que o prompt deve atender. Isso envolve mais do que simplesmente formular uma pergunta; é necessário um entendimento profundo do contexto do negócio, dos objetivos específicos e dos dados disponíveis. Esta etapa é essencial para evitar o desperdício de recursos e garantir que o modelo esteja sendo utilizado para criar valor real.

Como fazer uma boa engenharia do pedido:

• Definição de Objetivos: Determine o que você deseja que o modelo de IA alcance. Exemplos incluem respostas específicas, geração de ideias criativas, resumo de dados, etc.
• Identificação de Restrições: Considere as limitações do modelo e os recursos disponíveis. Isso inclui o tamanho do modelo, o tempo de inferência, e a capacidade de processar grandes volumes de dados.
• Análise de Dados Disponíveis: Avalie se você possui dados suficientes e relevantes para criar prompts que possam produzir resultados significativos.

Exemplo: Para uma empresa que deseja usar IA para melhorar o atendimento ao cliente, o pedido pode envolver a criação de um sistema de suporte que possa responder a perguntas comuns, oferecer soluções detalhadas e encaminhar casos mais complexos para um agente humano.

Etapa 2: Uso de RAG para Melhorar a Qualidade do Prompt

Depois de definir o que se precisa pedir, a próxima etapa é melhorar a qualidade do prompt utilizando o RAG (Retriever-Augmented Generation). O RAG integra a recuperação de informações relevantes de uma vasta base de dados antes de gerar a resposta, o que aumenta a precisão e a contextualização.

Como o RAG aprimora a engenharia de prompt:

• Contexto Atualizado e Preciso: O RAG usa "retrievers" para buscar dados externos que são relevantes para a pergunta. Isso permite que o modelo de IA use informações atuais e específicas, melhorando a precisão.
• Melhor Controle de Qualidade: As respostas são baseadas em dados recuperados, o que significa que o controle de qualidade pode ser mais facilmente gerenciado, pois a fonte da informação é rastreável.

Aplicação Prática: Um agente de atendimento ao cliente pode usar o RAG para buscar respostas de uma base de conhecimento atualizada de manuais técnicos e documentos de políticas, garantindo que os clientes sempre recebam as informações mais precisas.

Etapa 3: Fine-Tuning do Modelo para Prompt Otimizado

Mesmo com um bom prompt e o uso de RAG, o fine-tuning (ajuste fino) é uma técnica que pode elevar o nível das respostas geradas. O fine-tuning envolve ajustar o modelo de IA com dados específicos do domínio, o que ajuda o modelo a entender melhor o contexto e a gerar respostas que sejam mais relevantes e alinhadas com as expectativas.

Vantagens do Fine-Tuning:

• Aprimoramento de Especialidade: O modelo ajustado fino pode se especializar em domínios específicos, como jurídico, médico ou financeiro, tornando-o mais eficiente em seu campo.
• Redução de Erros e Ambiguidades: O fine-tuning com exemplos específicos reduz o risco de respostas genéricas ou imprecisas.
• Adaptabilidade a Diferentes Estilos: Permite ajustar o tom, o estilo e o formalismo das respostas.

Exemplo: Uma empresa de consultoria jurídica pode usar um modelo de IA ajustado fino com dados de casos legais específicos para fornecer respostas mais precisas e detalhadas aos seus clientes.

Etapa 4: Uso de Agentes para Verificação e Validação de Respostas

À medida que os prompts se tornam mais complexos e as respostas precisam ser altamente confiáveis, o uso de agentes para verificar e validar as respostas geradas torna-se uma etapa crítica. Aqui, empregamos agentes adicionais que são projetados para revisar, corrigir ou até mesmo reescrever respostas para garantir precisão e consistência.

Como funciona a verificação por agentes:

• Agente Verificador: Recebe a resposta inicial do modelo principal e faz uma verificação cruzada usando outras bases de dados ou métodos analíticos para validar a resposta.
• Agente de Reescrita: Caso a resposta original não atenda aos padrões desejados, o agente de reescrita ajusta ou melhora o conteúdo.
• Ciclo de Feedback: Este processo cria um ciclo de feedback contínuo, onde as respostas são constantemente melhoradas com base no desempenho anterior.

Aplicação Real: No setor financeiro, onde a precisão das informações é fundamental, agentes verificadores podem garantir que as respostas geradas por um modelo de IA estejam em conformidade com as regulamentações e padrões da indústria.