As inteligências artificiais generativas estão em alta. Em minhas
reuniões com executivos de grandes empresas, uma pergunta surge com certa
frequência:
“Como podemos utilizar IA generativa sem sofrer com a imprevisibilidade das respostas desses modelos?”
Outra pergunta bem comum é:
“Como é possível integrar IA generativa ao conjunto de dados e conhecimentos específicos já existentes em nossa organização?”
Diante dessas questões, uma técnica vem ganhando destaque: a Retrieval-Augmented
Generation (RAG).
Descomplicando o RAG
O RAG potencializa os LLMs ao integrar informações atualizadas e específicas da
organização ao processo de geração de respostas. Isso resulta em assistentes virtuais
que não apenas compreendem questões gerais, mas também são especialistas no
contexto particular da empresa, oferecendo soluções precisas e personalizadas.
Um exemplo simples que ilustra bem a aplicação dessa técnica é o atendimento
automatizado de clientes.
Imagine que você está conversando com um chatbot de um
banco equipado com RAG. Ao invés de te dar apenas informações básicas sobre
empréstimos, esse chatbot consegue consultar diretamente as regras de crédito do banco e os seus dados financeiros. Assim, ele pode te dar respostas bem específicas.
Por exemplo, se você perguntar sobre a possibilidade de conseguir um empréstimo, o chatbot analisa seu histórico financeiro e as normas atuais do banco para te oferecer detalhes como as taxas de juros que você pagaria e sugestões feitas sob medida para você.
Aplicações Práticas do RAG
Listei, abaixo, alguns exemplos de soluções reais que conseguem se aproveitar das
capacidades dos LLMs graças ao RAG:
Atendimento ao Cliente Personalizado: Ao integrar o RAG, os chatbots podem acessar e aplicar informações específicas das políticas da empresa e dados do cliente, elevando drasticamente a qualidade do atendimento.
Gestão Inteligente de Conhecimento: O RAG facilita o acesso a informações relevantes armazenadas nos repositórios de dados da organização, tornando possível a criação de diferentes soluções que tornam o trabalho dos colaboradores mais eficiente e produtivo.
Análises Avançadas de Dados: Em indústrias que dependem de decisões rápidas baseadas em dados, o RAG permite análises profundas e rápidas de grandes volumes de dados, fornecendo insights operacionais e estratégicos essenciais em tempo real.
Suporte Jurídico Personalizado: É possível utilizar RAG para criar assistentes inteligentes que oferecem aconselhamento jurídico adaptado, baseando-se em precedentes legais e regulamentos específicos da empresa.
Otimização da Cadeia de Suprimentos: O RAG é aplicado para prever problemas, otimizar a logística e reduzir custos em cadeias de suprimentos complexas, adaptando-se dinamicamente às mudanças de mercado e demanda.
Monitoramento de Conformidade e Risco: O RAG também pode ser crucial para soluções que monitoram a conformidade com regulamentos setoriais, alertando sobre potenciais violações que podem afetar áreas críticas como finanças e saúde.
Parceria Estratégica com a Databricks
A Databricks possui uma suite completa de ferramentas destinadas a melhorar a
implementação de aplicações de IA, incluindo Retrieval-Augmented Generation (RAG).
A TreeID é parceira oficial Databricks e graças a isso tive a oportunidade de testar a
plataforma. Falando especificamente de RAG, alguns recursos são particularmente interessantes:
Acesso em Tempo Real aos Dados: A Databricks proporciona soluções que permitem a integração e o acesso imediato a dados atualizados, essenciais para respostas precisas e personalizadas em aplicações de IA, como os assistentes virtuais avançados.
Seleção e Otimização de Modelos: A plataforma oferece recursos que facilitam muito o a escolha e uso dos modelos de linguagem, se integrando de maneira nativa aos modelos mais usados no meio corporativo, como o Azure OpenAI, AWS Bedrock e Anthropic, a modelos de código aberto como Llama 2 e MPT, mas também permite integração a modelos totalmente personalizados e ajustados conforme a necessidade do cliente.
Garantia de Qualidade e Segurança: Com o Monitoramento Lakehouse da Databricks, cuidar da qualidade e da segurança das aplicações RAG se torna muito mais simples e direto. Essa ferramenta verifica automaticamente as respostas das aplicações em busca de qualquer conteúdo problemático, como informações tóxicas ou inseguras. E através de dashboards bem intuitivos, é possível acompanhar em tempo real como a aplicação está performando com base em métricas detalhadas, como a taxa de aceitação das recomendações feitas pela IA. Isso tudo facilita muito na hora de acompanhar o comportamento da IA e fazer ajustes rápidos na aplicação, garantindo que os resultados planejados para a aplicação sejam alcançados e assegurando a conformidade com normas de segurança e privacidade corporativas.
A integração dessas ferramentas ao desenvolvimento de aplicações com IA resolve boa parte dos desafios técnicos mais comuns, fazendo com que as aplicações de RAG sejam desenvolvidas mais rapidamente e garantindo que sejam precisas, atuais e alinhadas com o contexto empresarial específico.
Conclusão
Graças a técnicas como o RAG, o uso de IAs generativas tende a aumentar cada vez
mais no âmbito corporativo, proporcionando infinitas possibilidades de maximizar a
eficiência operacional com a precisão e segurança que esse tipo de ambiente exige. E
plataformas como a Databricks certamente aceleram esse processo, ao mesmo tempo
que garantem toda a governança necessária para esse tipo de aplicação.