Como a arquitetura RAG supera as limitações do LLM

A equipe da comunidade de código aberto da China fez sua primeira transmissão ao vivo, contando a história por trás da comunidade de código aberto da China em nome do compartilhamento."

A Search Enhancement Generation facilita a reinvenção do LLM e dos ambientes de IA em tempo real para produzir resultados de pesquisa melhores e mais precisos.

Traduzido de Como a arquitetura RAG supera as limitações do LLM , por Naren Narendran.

Na primeira parte desta série , destaquei a crescente adoção de IA generativa e de grandes modelos de linguagem (LLMs) por organizações de vários setores e regiões geográficas. As empresas acreditam firmemente que as aplicações de IA em tempo real são motores poderosos que podem ajudá-las a melhorar o desempenho digital, superar os concorrentes em mercados saturados, construir relacionamentos mais fortes com os clientes e aumentar as margens de lucro.

De acordo com o Gartner , os modelos multimodais de IA com diversos formatos de dados e mídia serão responsáveis por seis entre 10 soluções de IA até 2026. As limitações dos LLMs de uso geral, como dados de treinamento desatualizados, falta de contexto específico da organização e alucinações de IA, são obstáculos para a alta precisão e desempenho da pesquisa nesses modelos de IA. No entanto, como discuti na primeira parte desta série, ao utilizar bases de dados vetoriais, as empresas podem mitigar estes desafios e avançar nas suas aplicações de IA.

Retrieval Augmented Generation (RAG) é uma estrutura arquitetônica que aproveita bancos de dados vetoriais para superar as limitações de LLMs disponíveis no mercado. Neste artigo, irei guiá-lo através dos recursos e benefícios do RAG e como ele pode facilitar a transformação completa do LLM e dos ambientes de IA em tempo real. No entanto, antes de discutir as vantagens do RAG, discutirei outra solução comum para as limitações do LLM: o ajuste fino.

Duas maneiras de lidar com as limitações do LLM

Embora o RAG seja uma das formas mais eficazes de superar as limitações do LLM, não é a única solução. Discuto os dois métodos abaixo.

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O ajuste fino envolve pegar um LLM pré-treinado pré-existente, como uma solução pronta para uso, e treiná-lo para mais épocas. As empresas podem ajustar o LLM ad hoc ou regularmente, conforme necessário.

O ajuste fino geralmente envolve conjuntos de dados menores ou hiperespecíficos. Por exemplo, uma empresa na área da saúde ou da educação pode querer aperfeiçoar um LLM genérico para satisfazer as necessidades específicas do seu ambiente.

Embora o ajuste fino seja uma opção poderosa, é demorado e consome muitos recursos, o que o torna uma opção inacessível para muitos.

Geração Aumentada de Recuperação (RAG)

RAG é uma estrutura arquitetônica que ajuda as empresas a usar bancos de dados de vetores proprietários como precursores de seus ecossistemas e processos de LLM e IA. O RAG usa esses resultados da pesquisa como entrada adicional para o LLM que pode ser usado para moldar suas respostas. O RAG melhora a precisão dos resultados do LLM, fornecendo dados empresariais altamente contextualizados , em tempo real e específicos da empresa, por meio de um banco de dados vetorial externo.

Crucialmente, o RAG permite que as empresas façam isso sem retreinar seu LLM. O esquema RAG permite que o LLM acesse um banco de dados externo antes de criar uma resposta a um prompt ou consulta.

Ao contornar o processo de reciclagem, o RAG oferece às empresas uma maneira conveniente e econômica de aprimorar seus aplicativos de IA sem comprometer a precisão e o desempenho da pesquisa.

Recursos e benefícios do RAG

Agora que você tem uma compreensão básica do RAG, quero mudar o foco para seus principais recursos e principais benefícios.

Melhor qualidade de pesquisa

A qualidade de pesquisa aprimorada é um dos primeiros benefícios que as empresas obtêm com o RAG. LLMs pré-treinados de uso geral têm precisão e qualidade de pesquisa limitadas. Por que? Porque eles só podem realizar o que seu conjunto de dados de treinamento inicial permite. Com o tempo, isso leva a ineficiências e respostas a consultas incorretas ou insuficientes.

Com o RAG, as empresas podem esperar uma pesquisa mais hierárquica, holística e contextual.

Incorpore dados proprietários

Outro benefício do uso do RAG é o enriquecimento do LLM com conjuntos de dados adicionais, especialmente dados proprietários. O modelo RAG garante que esses dados proprietários (normalizados em vetores numéricos em um banco de dados vetorial externo) sejam acessíveis e recuperáveis. Isso permite que o LLM lide com consultas complexas e diferenciadas específicas da organização. Por exemplo, se um funcionário fizer uma pergunta específica sobre um projeto, registros profissionais ou arquivo pessoal, o Enhanced RAG LLM poderá recuperar essas informações sem esforço. A inclusão de conjuntos de dados proprietários também reduz o risco de o LLM induzir respostas psicodélicas. No entanto, as empresas devem estabelecer barreiras robustas para manter a segurança e a confidencialidade de si mesmas e dos seus utilizadores.

Além das vantagens óbvias do RAG, existem algumas vantagens menos óbvias, mas igualmente poderosas. Ao melhorar a qualidade da pesquisa e incorporar dados proprietários, o RAG permite que as empresas aproveitem seu LLM de diversas maneiras e apliquem-no a praticamente qualquer caso de uso. Também ajuda as empresas a aproveitar ao máximo os seus ativos de dados internos, o que é um incentivo para otimizar proativamente o ecossistema de gestão de dados.

OutlookRAG

O RAG pode ajudar a gerar respostas melhores, mais contextuais e livres de alucinações às questões humanas. Com o RAG, as respostas do chatbot são mais rápidas e precisas para os usuários. Claro, este é apenas um caso de uso simples. A IA generativa e o LLM estão proliferando em diferentes setores e regiões geográficas. Portanto, o potencial de uso de bancos de dados vetoriais para otimizar aplicações de IA é infinito.

Muitos cenários e casos de uso futuros exigem tomadas de decisão em menos de um segundo, precisão de pesquisa incomparável e contexto de negócios holístico. O poder dos vetores, especialmente através da busca por similaridade, é a chave para o sucesso nesses cenários. Considere casos de uso como avaliação de fraude e recomendações de produtos. Eles aproveitam os mesmos princípios de processamento rápido de vetores para aumentar a similaridade e o contexto. Isto valida que o banco de dados de vetores LLM pode alcançar resultados rápidos e relevantes em uma variedade de ambientes .

Não há limites para o que as empresas podem alcançar usando bancos de dados vetoriais. Mais importante ainda, os bancos de dados vetoriais garantem que nenhuma organização se sinta excluída de participar da revolução da IA.

Prevenindo Barreiras LLM

A adoção da IA está a tornar-se generalizada e os modelos multimodais de LLM estão a tornar-se a norma. Neste contexto, as empresas devem garantir que as limitações tradicionais dos LLMs não representam obstáculos significativos. A precisão e o desempenho da pesquisa são essenciais, e as empresas precisam buscar continuamente maneiras de melhorar e eliminar os desafios do LLM pronto para uso.

Embora o ajuste fino seja uma solução potencial, muitas vezes é caro e demorado. Nem todas as empresas têm os recursos necessários para ajustar regularmente um LLM de uso geral. A geração de aumento de recuperação é uma maneira mais econômica, conveniente e eficiente de transcender as limitações do LLM e ajudar as empresas a aprimorar seu ecossistema de IA com conjuntos de dados externos.

As principais vantagens do RAG incluem melhor qualidade de pesquisa, a capacidade de incluir conjuntos de dados proprietários e um caso de uso mais diversificado para LLM.

Embora o RAG seja um modelo poderoso que pode melhorar os ambientes de IA, os avanços contínuos no campo do LLM e dos bancos de dados vetoriais indicam que os ambientes de IA em tempo real ainda estão em sua infância: o futuro está cheio de possibilidades.

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