Desvendando a Geração Aumentada por Recuperação (RAG)

Índice

1. Introdução
2. O que é geração aumentada por recuperação?
   • 2.1. Definição linguística de geração aumentada por recuperação
   • 2.2. Definição técnica de geração aumentada por recuperação
3. Limitações das LM tradicionais
   • 3.1. Exemplos de limitações
4. Como funciona a geração aumentada por recuperação
   • 4.1. Conexão com um banco de dados
   • 4.2. Uso de um vetor store
   • 4.3. Recuperação de informações atualizadas
   • 4.4. Geração de respostas contextuais
5. Vantagens da implementação de geração aumentada por recuperação
   • 5.1. Obtenção de informações atualizadas
   • 5.2. Possibilidade de fornecer a fonte das informações
6. Aplicações futuras e recursos adicionais
   • 6.1. Uso de long chain e chroma DB
   • 6.2. Artigo e vídeos relacionados
7. Conclusão

🤔 O que é geração aumentada por recuperação?

A geração aumentada por recuperação, também conhecida como RAG (do inglês "retrieval augmented generation"), é um conceito que combina modelos de linguagem (LM) tradicionais com recuperação de informações atualizadas. Essa abordagem visa solucionar problemas de limitações nas respostas geradas pelas LM tradicionais, que podem ser imprecisas ou desatualizadas.

📚 Definição linguística de geração aumentada por recuperação

Linguisticamente falando, o termo "aumentada" indica um aumento na qualidade das respostas geradas, enquanto "recuperação" se refere à busca por informações atualizadas. Portanto, geração aumentada por recuperação significa a geração de respostas aprimoradas e contextualizadas, baseadas em informações recuperadas de fontes atualizadas.

🖥️ Definição técnica de geração aumentada por recuperação

Tecnicamente, a geração aumentada por recuperação envolve a conexão do modelo de linguagem a um banco de dados ou um vetor store. Em vez de confiar apenas no conhecimento prévio do modelo, as informações atualizadas são recuperadas do banco de dados, permitindo a geração de respostas mais precisas e contextualizadas.

Limitações das LM tradicionais

As LM tradicionais apresentam algumas limitações significativas. Por exemplo, se um usuário fizer uma pergunta sobre o preço atual de um produto, a LM pode fornecer uma resposta baseada em dados desatualizados. Isso ocorre porque os modelos geralmente são treinados usando informações antigas e não têm acesso direto a fontes atualizadas.

Exemplos de limitações

Imagine que você deseja saber o preço atual de um Tesla Model X para um projeto de pesquisa escolar. Ao perguntar a uma LM tradicional, ela pode fornecer um preço desatualizado ou impreciso. Isso acontece porque as LM são treinadas em modelos antigos e não têm acesso às informações mais recentes. Além disso, as LM não fornecem a fonte da informação, o que torna difícil verificar a sua veracidade.

Como funciona a geração aumentada por recuperação

Para contornar as limitações das LM tradicionais, a geração aumentada por recuperação utiliza um vetor store. Nesse processo, os documentos contendo as informações atualizadas são divididos em pedaços menores e transformados em vetores de embeddings. Esses vetores são armazenados no vetor store, que atua como um banco de dados.

Conexão com um banco de dados

Quando um usuário faz uma pergunta, a LM converte a pergunta em um vetor de embedding e verifica a distância entre esse vetor e os vetores armazenados no vetor store. A partir dessa comparação, a LM recupera as informações mais relevantes e atualizadas.

Uso de um vetor store

O vetor store é essencial para a geração aumentada por recuperação, pois permite que a LM acesse informações atualizadas sem a necessidade de treinamento constante do modelo. Dessa forma, é possível obter respostas contextualizadas e precisas, baseadas nas informações mais recentes armazenadas no vetor store.

Recuperação de informações atualizadas

Ao recuperar as informações mais relevantes do vetor store, a LM é capaz de gerar respostas que levam em consideração o contexto atual. Por exemplo, ao fornecer o preço atual de um Tesla Model X, a LM pode recuperar a informação mais recente no vetor store, juntamente com a pergunta do usuário, e gerar uma resposta precisa e atualizada.

Geração de respostas contextuais

A geração aumentada por recuperação permite que a LM forneça respostas contextuais, levando em consideração não apenas a pergunta do usuário, mas também as informações recentemente recuperadas do vetor store. Dessa forma, é possível obter respostas mais precisas e confiáveis.

Vantagens da implementação de geração aumentada por recuperação

A implementação de geração aumentada por recuperação apresenta algumas vantagens significativas em relação às LM tradicionais.

Obtenção de informações atualizadas

Uma das principais vantagens da geração aumentada por recuperação é a obtenção de informações atualizadas. Ao utilizar um vetor store, é possível manter as informações mais recentes à disposição do modelo de linguagem, sem a necessidade de treiná-lo constantemente. Isso garante respostas precisas e atualizadas para as perguntas dos usuários.

Possibilidade de fornecer a fonte das informações

Outra vantagem importante da geração aumentada por recuperação é a possibilidade de fornecer a fonte das informações. Diferentemente das LM tradicionais, que muitas vezes oferecem respostas sem indicar a origem dos dados, a geração aumentada por recuperação permite que a fonte das informações seja atribuída, possibilitando maior verificação e confiabilidade dos resultados.

Aplicações futuras e recursos adicionais

A geração aumentada por recuperação tem sido amplamente explorada em diversas áreas, e seu potencial de aplicação é promissor. No futuro, podem surgir implementações que utilizem bancos de dados mais avançados, como o long chain e o chroma DB, a fim de aprimorar ainda mais a recuperação de informações e a geração de respostas.

Além disso, para aqueles interessados em saber mais sobre a geração aumentada por recuperação e suas aplicações específicas, um artigo detalhado e uma série de vídeos serão disponibilizados em breve. Esses recursos fornecerão informações adicionais sobre o uso de bancos de dados, como o chroma DB, e a importância de um vetor store na implementação da geração aumentada por recuperação.

Conclusão

Em suma, a geração aumentada por recuperação, ou RAG, é uma abordagem inovadora que combina modelos de linguagem com recuperação de informações atualizadas. Ao utilizar um vetor store e conectar o modelo de linguagem a esse banco de dados, é possível obter respostas mais precisas e contextualizadas para as perguntas dos usuários. Essa abordagem oferece vantagens significativas em relação às LM tradicionais, como a obtenção de informações atualizadas e a possibilidade de fornecer a fonte das informações. Com aplicações futuras emocionantes e recursos adicionais disponíveis, a geração aumentada por recuperação mostra-se uma área promissora na pesquisa em linguagem natural.

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