A Retrieval-Augmented Generation (RAG) tem se tornado uma técnica relevante na área de inteligência artificial, combinando a recuperação de informações com a geração de texto, ampliando as capacidades dos modelos linguísticos. Esta estratégia permite que os modelos acessem fontes externas de conhecimento para oferecer respostas mais precisas e contextualizadas, resolvendo limitações comuns de sistemas que dependem unicamente de dados de treinamento.

O artigo propõe a criação de um sistema RAG básico a partir do zero, oferecendo uma visão prática dos componentes principais envolvidos, que incluem um modelo de recuperação, um modelo de linguagem e um banco de dados vetorial. A implementação é realizada em Python com a ajuda da ferramenta ollama, permitindo que os usuários rodem modelos de linguagem localmente sem a necessidade de servidores externos.

Os passos para a construção do sistema incluem a fase de indexação, onde os dados são fragmentados e representados como vetores, e a fase de recuperação, que utiliza similaridade vetorial para encontrar as informações mais relevantes. Após a recuperação, um modelo de linguagem gera respostas baseadas nas informações recuperadas, exemplificando a eficácia do RAG em aplicações práticas.

1. Modelo de Embedding - converte texto em representações vetoriais.

2. Banco de Dados Vetorial - armazena chunks e vetores correspondentes.

3. Modelo de Chatbot - gera respostas baseadas no conhecimento recuperado.

4. Fase de Indexação - fragmenta dados e calcula vetores.

5. Fase de Recuperação - encontra chunks relevantes usando similaridade.

O artigo também discute limitações e áreas para melhorias em sistemas RAG, como o tratamento de perguntas com múltiplos tópicos e a utilização de modelos de reclassificação para aprimorar a relevância das respostas. Além disso, outras arquiteturas de RAG, como Graph RAG e Hybrid RAG, são mencionadas, ressaltando o potencial de evolução desta narrativa dentro da inteligência artificial.

O RAG representa um avanço significativo na melhoria de sistemas de IA, conferindo a eles a capacidade de acessar e integrar informações externas de maneira eficiente. A construção de um sistema RAG básico permite aos desenvolvedores uma compreensão profunda dos conceitos fundamentais por trás da geração de texto assistida por recuperação. Os leitores são encorajados a explorar mais sobre RAG e suas aplicações visitando a nossa newsletter, onde conteúdos atualizados são disponibilizados diariamente.

FONTES:

1. Arxiv

2. AWS

3. Github - llm-server-docs

4. Github - ollama

5. Pinecone - RAG Rerankers