A Recuperação Aumentada por Geração (RAG) é uma técnica fundamental para potencializar modelos de linguagem ao integrá-los com fontes externas de conhecimento. No entanto, a implementação dessa técnica enfrenta desafios significativos, especialmente na busca semântica de alta qualidade. Este artigo discute como os novos embeddings do Vertex AI, com foco em 'tipos de tarefa', podem melhorar a precisão e a eficiência do sistema RAG.

Um dos desafios centrais na construção de sistemas RAG é a questão de que perguntas e respostas não são sempre semanticamente similares, levando a resultados insatisfatórios. Por exemplo, a consulta 'Qual é o melhor presente de aniversário para meu filho?' pode resultar em respostas irrelevantes se a busca se basear apenas em similaridade textual, como ilustrado com a dificuldade de encontrar itens específicos.

O Vertex AI introduziu novos modelos de embedding que geram embeddings otimizados com base em tipos de tarefa, como SEMANTIC_SIMILARITY e QUESTION_ANSWERING. Isso elimina a necessidade de modelos de codificadores duais complexos, reduzindo o tempo e o custo para aprimorar a qualidade da busca para tarefas específicas.

1. SEMANTIC_SIMILARITY: Para encontrar frases semelhantes.

2. RETRIEVAL_QUERY: Para pesquisa de documentos.

3. QUESTION_ANSWERING: Para aplicações de perguntas e respostas.

4. FACT_VERIFICATION: Para verificação de fatos.

5. CLASSIFICATION: Para classificação de texto.

6. CLUSTERING: Para análise de agrupamentos.

Esses novos tipos de tarefa melhoram significativamente a qualidade da busca, como demonstrado em exemplos onde respostas otimizadas são geradas com base em suas tarefas específicas. O uso do Vertex AI é uma grande evolução para desenvolvedores que buscam soluções de busca semântica mais precisas.

- Integração com fontes externas para enriquecer LLMs. - Resolução de problemas clássicos de busca semântica. - Redução de custos e tempo em implementações RAG. - Oportunidades para novas aplicações em IA.

A possibilidade de integrar eficientemente esses novos tipos de embedding pode impactar diretamente a maneira como informações são recuperadas e apresentadas em sistemas que utilizam IA, especialmente em contextos onde a precisão é crítica. Isso promete transformar a experiência dos usuários.

Este artigo destaca como as inovações do Vertex AI podem revolucionar a busca semântica e aprimorar as implementações de RAG. Para explorar mais sobre essas tecnologias e suas aplicações, inscreva-se em nossa newsletter e fique atualizado com as últimas novidades em IA, acessando conteúdos diariamente.

FONTES:

1. Google Cloud Blog

1. Google DeepMind

1. Vertex AI Embeddings API

1. AI Search Innovations

1. Dual Encoder Model