A Inteligência Artificial Generativa, apesar de seus benefícios em otimizar processos e informar decisões nos negócios, enfrenta um desafio significativo em termos de credibilidade devido a uma taxa de alucinação de 41% nos LLMs, o que gera incertezas para os tomadores de decisão.

Essas alucinações decorrem principalmente da falta de clareza sobre como criar e treinar LLMs, uma vez que eles baseiam suas respostas em probabilidades em vez de definitivas. Isso resulta em fatos falsos e fabricados, dificultando a extração de significados de dados complexos.

Para combater as alucinações, tecnologias como GraphRAG (Retrieval Augmented Generation combinada com gráficos de conhecimento) têm sido essenciais, pois proporcionam um meio lógico para que os LLMs acessem e utilizem dados, aumentando a precisão e a contextualização das saídas geradas.

1. Taxa de alucinação de 41% nos LLMs.

2. Dificuldades geradas por respostas imprecisas.

3. GraphRAG como solução para melhorar a precisão.

4. Importância dos gráficos de conhecimento para transparência.

5. Aplicações em setores como farmacêutico.

A utilização de gráficos de conhecimento não só organiza dados complexos, mas também permite uma verificação confiável das informações geradas, essencial em indústrias críticas, como a farmacêutica, onde decisões podem impactar diretamente na saúde.

A implementação de tecnologias de gráficos de conhecimento, como GraphRAG, pode transformar a maneira como as empresas utilizam a Inteligência Artificial Generativa, tornando suas aplicações mais confiáveis e impactantes. Para ficar por dentro das últimas novidades em IA, inscreva-se em nossa newsletter e explore mais conteúdos atualizados diariamente.

FONTES:

1. Neo4j

2. AI Business

3. AI Business