Revolução na Recuperação de Contexto: Conheça o Contextual Retrieval

Tecnologia Inteligência Artificial Inovação

A nova técnica de Recuperação Contextual promete transformar a forma como modelos de IA acessam e utilizam informações de grandes bases de conhecimento, melhorando a precisão e eficiência das respostas.

Vector-style, flat and corporate-themed image seen from a 2D linear perspective. The image features an AI model represented as interacting with a large database, symbolizing the wealth of information available. Additional elements include visuals representing Contextual Embeddings and Contextual BM25, illustrating the technique of Contextual Retrieval. The Contextual Embeddings can be shown as icons or graphs while the Contextual BM25 can be highlighted using symbols of lexical match to emphasize precision in term retrieval. Also featured is visual representation of Reranking, showing the filtration and prioritization of the most relevant data fragments. Lastly, indicators for efficiency and cost reduction, symbolizing the cache functionality of Claude.

Imagem gerada utilizando Dall-E 3

Para que modelos de IA sejam úteis em contextos específicos, é essencial que tenham acesso a conhecimentos de base. Métodos tradicionais como o Retrieval-Augmented Generation (RAG) são usados para melhorar essa capacidade, mas muitas vezes falham ao remover o contexto durante a codificação das informações. A Recuperação Contextual surge como uma solução inovadora, utilizando Embeddings Contextuais e BM25 Contextual para reduzir falhas na recuperação de dados em até 67%.

Embeddings Contextuais: Adiciona contexto específico a cada fragmento antes da codificação.
BM25 Contextual: Usa correspondência lexical para encontrar termos exatos.
Reranking: Filtra e prioriza os fragmentos mais relevantes, melhorando ainda mais a precisão.

A técnica de Recuperação Contextual pode ser facilmente implementada utilizando o modelo Claude, que permite a criação de contextos específicos para cada fragmento de dados. Esta abordagem é especialmente útil para grandes bases de conhecimento, onde métodos tradicionais falham ao dividir documentos em fragmentos menores que perdem o contexto essencial.

- Redução de 49% nas falhas de recuperação com Embeddings Contextuais. - Redução de 67% nas falhas de recuperação ao combinar Embeddings Contextuais e BM25 Contextual com reranking. - Custos reduzidos e maior eficiência com a funcionalidade de cache de prompts do Claude.

Os desenvolvedores são incentivados a experimentar a Recuperação Contextual utilizando o cookbook disponibilizado pela Anthropic, que oferece um guia detalhado para implementar essa técnica inovadora. A combinação de Embeddings Contextuais, BM25 Contextual e reranking promete elevar a performance de modelos de IA em diversas áreas, desde suporte técnico até análise legal.

A Recuperação Contextual representa um avanço significativo na forma como modelos de IA acessam e utilizam informações de grandes bases de conhecimento. Com melhorias substanciais na precisão e eficiência, essa técnica tem o potencial de transformar aplicações em múltiplos domínios, oferecendo respostas mais precisas e contextualmente relevantes.