Otimização de RAG: Melhores Práticas para Aumentar a Precisão em Modelos de Linguagem

Inteligência Artificial Tecnologia Machine Learning

A otimização de Retrieval-Augmented Generation (RAG) é crucial para melhorar a precisão e relevância das respostas geradas por modelos de linguagem, abordando a necessidade de uma avaliação rigorosa e transparente do sistema, a fim de evitar falhas silenciosas que prejudicam a confiança do usuário.

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Imagem gerada utilizando Dall-E 3

O retrieval-augmented generation (RAG) é uma técnica que fortalece os modelos de linguagem ao conectá-los a dados proprietários e especializados em tempo real, permitindo respostas mais precisas e contextualmente adequadas. Entretanto, a implementação do RAG pode ser complexa, e a falta de avaliação adequada pode resultar em falhas que comprometem a confiabilidade do sistema. O artigo apresenta melhores práticas para identificar e corrigir problemas em sistemas RAG por meio de um framework de avaliação automatizado.

A primeira etapa para otimizar um sistema RAG é a criação de um framework de teste que envolve a execução de consultas e a avaliação das respostas geradas. Para isso, é essencial estabelecer métricas claras de sucesso e utilizar conjuntos de dados de alta qualidade, que representem uma ampla gama de perguntas. Além disso, é importante realizar alterações de forma controlada, modificando apenas uma variável por vez entre os testes para garantir que os resultados sejam atribuídos corretamente.

Os frameworks de avaliação comuns, como Ragas e o serviço de avaliação Gen AI da Vertex AI, ajudam a medir a precisão factual e a relevância das respostas. O artigo também destaca a importância de realizar análises de causa raiz e testes iterativos para identificar problemas específicos, além de recomendações sobre métricas baseadas em modelos e computações para melhorar a eficiência do sistema.

Estabelecer um framework de teste eficiente.
Utilizar conjuntos de dados de referência de alta qualidade.
Realizar análises de causa raiz.
Empregar frameworks de avaliação como Ragas.
Combinar testes quantitativos com avaliações qualitativas.

A combinação de testes automatizados e feedback humano é crucial para assegurar a qualidade das respostas. Embora métricas quantitativas ofereçam uma visão clara do desempenho do sistema, a avaliação qualitativa pode abordar aspectos sutis como tom e clareza das respostas. Incorporar a avaliação humana após melhorar a qualidade de resposta preliminar é uma prática recomendada para otimizar o RAG.

A otimização de sistemas RAG é um processo contínuo e essencial para melhorar a confiança nas aplicações de IA. Através da exploração de metodologias de avaliação disponíveis na Google Cloud, é possível criar abordagens personalizadas que atendam às necessidades específicas de cada sistema. Para mais conteúdos atualizados diariamente, assine nossa newsletter e fique por dentro das inovações em inteligência artificial.