Embora os grandes modelos de linguagem (LLMs), como GPT-3 e Llama, sejam impressionantes em suas capacidades, eles geralmente precisam de mais informações e mais acesso a dados específicos de domínio. A geração aumentada de recuperação (RAG) resolve esses desafios combinando LLMs com recuperação de informações. Essa integração permite interações suaves com dados em tempo actual usando linguagem pure, levando à sua crescente popularidade em vários setores. Contudo, à medida que a procura por RAG aumenta, a sua dependência do conhecimento estático tornou-se uma limitação significativa. Este artigo se aprofundará nesse gargalo crítico e em como a fusão do RAG com fluxos de dados poderia desbloquear novos aplicativos em vários domínios.
Como os RAGs redefinem a interação com o conhecimento
A Geração Aumentada de Recuperação (RAG) combina grandes modelos de linguagem (LLMs) com técnicas de recuperação de informação. O objetivo principal é conectar o conhecimento incorporado de um modelo com a vasta e crescente informação disponível em bancos de dados e documentos externos. Ao contrário dos modelos tradicionais que dependem exclusivamente de dados de treinamento pré-existentes, o RAG permite que modelos de linguagem acessem repositórios de dados externos em tempo actual. Esta capacidade permite gerar respostas contextualmente relevantes e factualmente atuais.
Quando um usuário faz uma pergunta, o RAG examina com eficiência conjuntos de dados ou bancos de dados relevantes, recupera as informações mais pertinentes e elabora uma resposta com base nos dados mais recentes. Essa funcionalidade dinâmica torna o RAG mais ágil e preciso do que modelos como GPT-3 ou BERT, que dependem de conhecimentos adquiridos durante o treinamento que podem rapidamente ficar desatualizados.
A capacidade de interagir com o conhecimento externo através da linguagem pure tornou os RAGs ferramentas essenciais para empresas e indivíduos, especialmente em áreas como apoio ao cliente, serviços jurídicos e investigação académica, onde informações oportunas e precisas são vitais.
Como funciona o RAG
A geração aumentada de recuperação (RAG) opera em duas fases principais: recuperação e geração. Na primeira fase, recuperação, o modelo examina uma base de conhecimento – como um banco de dados, documentos da internet ou um corpus de texto – para encontrar informações relevantes que correspondam à consulta de entrada. Este processo utiliza um banco de dados vetorial, que armazena dados como representações vetoriais densas. Esses vetores são incorporações matemáticas que capturam o significado semântico de documentos ou dados. Quando uma consulta é recebida, o modelo compara a representação vetorial da consulta com aquelas no banco de dados vetorial para localizar os documentos ou trechos mais relevantes de forma eficiente.
Uma vez identificadas as informações relevantes, inicia-se a fase de geração. O modelo de linguagem processa a consulta de entrada juntamente com os documentos recuperados, integrando este contexto externo para produzir uma resposta. Essa abordagem em duas etapas é especialmente benéfica para tarefas que exigem atualizações de informações em tempo actual, como responder perguntas técnicas, resumir eventos atuais ou responder a consultas específicas de domínios.
Os desafios dos RAGs estáticos
À medida que estruturas de desenvolvimento de IA como LangChain e LlamaIndex simplificam a criação de sistemas RAG, as suas aplicações industriais estão a aumentar. No entanto, a crescente procura de RAGs destacou algumas limitações dos modelos estáticos tradicionais. Esses desafios decorrem principalmente da dependência de fontes de dados estáticos, como documentos, PDFs e conjuntos de dados fixos. Embora os RAGs estáticos lidem com esses tipos de informações de maneira eficaz, eles geralmente precisam de ajuda com dados dinâmicos ou que mudam frequentemente.
Uma limitação significativa dos RAGs estáticos é a sua dependência de bancos de dados vetoriais, que exigem reindexação completa sempre que ocorrem atualizações. Este processo pode reduzir significativamente a eficiência, especialmente ao interagir com dados em tempo actual ou em constante evolução. Embora os bancos de dados vetoriais sejam adeptos da recuperação de dados não estruturados por meio de algoritmos de pesquisa aproximada, eles não têm a capacidade de lidar com bancos de dados relacionais baseados em SQL, que exigem consulta de dados tabulares estruturados. Esta limitação representa um desafio considerável em setores como o financeiro e o da saúde, onde os dados proprietários são frequentemente desenvolvidos através de pipelines complexos e estruturados ao longo de muitos anos. Além disso, a dependência de dados estáticos significa que, em ambientes de ritmo acelerado, as respostas geradas por RAGs estáticos podem rapidamente tornar-se desatualizadas ou irrelevantes.
Os bancos de dados de streaming e RAGs
Embora os sistemas RAG tradicionais dependam de bancos de dados estáticos, setores como finanças, saúde e notícias ao vivo recorrem cada vez mais a bancos de dados de fluxo para gerenciamento de dados em tempo actual. Ao contrário dos bancos de dados estáticos, os bancos de dados de streaming ingerem e processam informações continuamente, garantindo que as atualizações estejam disponíveis instantaneamente. Esse imediatismo é essential em áreas onde a precisão e a oportunidade são importantes, como acompanhar as mudanças no mercado de ações, monitorar a saúde dos pacientes ou relatar as últimas notícias. A natureza orientada a eventos dos bancos de dados de streaming permite que dados novos sejam acessados sem os atrasos ou ineficiências da reindexação, o que é comum em sistemas estáticos.
No entanto, as formas atuais de interagir com bancos de dados de streaming ainda dependem fortemente de métodos de consulta tradicionais, que podem ter dificuldades para acompanhar a natureza dinâmica dos dados em tempo actual. Consultar fluxos manualmente ou desenvolver pipelines personalizados pode ser complicado, especialmente quando grandes dados precisam ser analisados rapidamente. A falta de sistemas inteligentes que possam compreender e gerar insights a partir deste fluxo contínuo de dados destaca a necessidade de inovação na interação de dados em tempo actual.
Esta situação cria uma oportunidade para uma nova period de interação alimentada por IA, onde os modelos RAG se integram perfeitamente com bancos de dados de streaming. Ao combinar a capacidade do RAG de gerar respostas com conhecimento em tempo actual, os sistemas de IA podem recuperar os dados mais recentes e apresentá-los de forma relevante e acionável. A fusão do RAG com bancos de dados de streaming poderia redefinir a forma como lidamos com informações dinâmicas, oferecendo às empresas e aos indivíduos uma maneira mais flexível, precisa e eficiente de interagir com dados em constante mudança. Think about gigantes financeiros como a Bloomberg usando chatbots para realizar análises estatísticas em tempo actual com base em novos insights de mercado.
Casos de uso
A integração de RAGs com fluxos de dados tem o potencial de transformar vários setores. Alguns dos casos de uso notáveis são:
- Plataformas de consultoria financeira em tempo actual: No setor financeiro, a integração de bancos de dados RAG e de streaming pode permitir sistemas de consultoria em tempo actual que oferecem insights imediatos e baseados em dados sobre movimentos do mercado de ações, flutuações cambiais ou oportunidades de investimento. Os investidores poderiam consultar estes sistemas em linguagem pure para receber análises atualizadas, ajudando-os a tomar decisões informadas em ambientes em rápida mudança.
- Monitoramento e Assistência Dinâmica de Saúde: Na área da saúde, onde os dados em tempo actual são essenciais, a integração de RAG e bancos de dados de streaming poderia redefinir o monitoramento e o diagnóstico de pacientes. Os bancos de dados de streaming consumiriam dados de pacientes de wearables, sensores ou registros hospitalares em tempo actual. Ao mesmo tempo, os sistemas RAG poderiam gerar recomendações ou alertas médicos personalizados com base nas informações mais atuais. Por exemplo, um médico poderia solicitar a um sistema de IA os sinais vitais mais recentes de um paciente e receber sugestões em tempo actual sobre possíveis intervenções, considerando registros históricos e mudanças imediatas na condição do paciente.
- Resumo e análise de notícias ao vivo: As organizações noticiosas processam frequentemente grandes quantidades de dados em tempo actual. Ao combinar o RAG com bancos de dados de streaming, jornalistas ou leitores poderiam acessar instantaneamente informações concisas e em tempo actual sobre eventos noticiosos, aprimorados com as atualizações mais recentes à medida que elas acontecem. Esse sistema poderia relacionar rapidamente informações mais antigas com feeds de notícias ao vivo para gerar narrativas sensíveis ao contexto ou insights sobre eventos globais em curso, oferecendo cobertura oportuna e abrangente de situações dinâmicas como eleições, desastres naturais ou quebras do mercado de ações.
- Análise de esportes ao vivo: As plataformas de análise esportiva podem se beneficiar da convergência de bancos de dados RAG e de streaming, oferecendo insights em tempo actual sobre jogos ou torneios em andamento. Por exemplo, um treinador ou analista poderia consultar um sistema de IA sobre o desempenho de um jogador durante uma partida ao vivo, e o sistema geraria um relatório usando dados históricos e estatísticas de jogo em tempo actual. Isto poderia permitir que as equipes esportivas tomassem decisões informadas durante os jogos, como ajustar estratégias com base em dados ao vivo sobre a fadiga dos jogadores, táticas adversárias ou condições de jogo.
O resultado last
Embora os sistemas RAG tradicionais dependam de bases de conhecimento estáticas, sua integração com bancos de dados de streaming permite que empresas de vários setores aproveitem o imediatismo e a precisão dos dados em tempo actual. Desde aconselhamento financeiro em tempo actual até monitoramento dinâmico de saúde e análise instantânea de notícias, essa fusão permite uma tomada de decisões mais ágil, inteligente e consciente do contexto. O potencial dos sistemas alimentados por RAG para transformar estes setores destaca a necessidade de desenvolvimento e implantação contínuos para permitir interações de dados mais ágeis e criteriosas.
