Otimizando o RAG com melhores dados e prompts

RAG (Retrieval-Augmented Generation) é uma maneira recente de aprimorar LLMs de uma forma altamente eficaz, combinando poder generativo e recuperação de dados em tempo real. RAG permite que um determinado sistema orientado por IA produza saídas contextuais que são precisas, relevantes e enriquecidas por dados, dando-lhes, assim, uma vantagem sobre LLMs puros.

A otimização RAG é uma abordagem holística que consiste em ajuste de dados, ajuste fino de modelo e engenharia rápida. Este artigo analisa esses componentes em profundidade para obter insights focados na empresa sobre como esses componentes podem ser os melhores para modelos de IA empresarial. 

Melhorando dados para melhor desempenho de IA

• Limpeza e organização de dados: Os dados devem sempre ser limpos antes do uso adequado para remover erros, duplicatas e seções irrelevantes. Tome como exemplo a IA de suporte ao cliente. Uma IA deve referenciar apenas FAQs precisas e atualizadas para que não revele informações desatualizadas.
• Injeção de conjunto de dados específico de domínio: O desempenho é potencialmente melhorado pela injeção de conjuntos de dados especializados desenvolvidos para domínios específicos. Uma parte da conquista é injetar periódicos médicos e relatórios de pacientes (com considerações de privacidade apropriadas) na IA no campo da saúde para permitir que a IA da saúde dê respostas informadas.
• Uso de metadados: Os metadados usados ​​podem incluir informações como carimbos de data e hora, autoria e identificadores de localização; isso ajuda na recuperação por estar no contexto certo. Por exemplo, uma IA pode ver quando um artigo de notícias foi publicado e isso pode sinalizar que a informação é mais recente e, portanto, deve aparecer no resumo.

Preparando dados para RAG

• Coleção de dados: De longe, esta é a etapa mais básica, onde você coleta ou ingere novos dados para que o modelo permaneça ciente dos assuntos atuais. Por exemplo, uma IA cautelosa em prever o clima deve sempre coletar dados e tempo de bancos de dados meteorológicos para produzir previsões viáveis.
• Limpeza de dados: Considere os dados brutos que chegam. Eles precisam primeiro ser revisados ​​antes de serem processados ​​posteriormente para remover erros, inconsistências ou outros problemas. Isso pode incluir atividades como dividir apropriadamente artigos longos em segmentos curtos que permitirão que a IA se concentre apenas nas partes relevantes durante a análise sem contexto.
• Informações sobre blocos: Depois que os dados tiverem passado por todo o processo de limpeza, eles serão organizados em pedaços menores para que cada pedaço não exceda os limites e fatores analisados ​​no estágio de treinamento do modelo. Cada extrato deve ser adequadamente resumido em alguns parágrafos ou se beneficiar de outras técnicas de sumarização.
• Anotação de dados: O processo de manipulação que inclui rotular ou identificar dados adiciona um trote totalmente novo para melhorar a recuperação, informando a IA sobre o assunto contextual. Isso deve permitir uma análise de sentimento mais eficaz do feedback do cliente sendo manipulado em aplicativos de texto úteis quando rotulado com emoções e sentimentos gerais.
• Os processos de controle de qualidade: Os processos de QA devem passar por rigorosas verificações de qualidade para que apenas dados de qualidade passem pelos processos de treinamento e recuperação. Isso pode envolver dupla verificação manual ou programaticamente para consistência e precisão.

Personalizando LLMs para tarefas específicas

A personalização do LLM é um ajuste de várias configurações em IA para aumentar a eficiência do modelo na execução de certas tarefas ou no espírito de facilitar certas indústrias. Essa personalização do modelo pode, no entanto, ajudar a aumentar a capacidade do modelo de reconhecer um padrão.

• Modelos de ajuste fino: O ajuste fino é treinar o modelo em conjuntos de dados fornecidos para a capacidade de entender as sutilezas específicas do domínio. Por exemplo, um escritório de advocacia pode escolher esse modelo de IA para redigir contratos com precisão depois disso, pois ele terá passado por muitos documentos legais.
• Atualizações contínuas de dados: Você quer ter certeza de que as fontes de dados do modelo estão no ponto, e isso o mantém relevante o suficiente para se tornar responsivo a tópicos em evolução. Ou seja, uma IA financeira deve atualizar regularmente seu banco de dados para capturar preços de ações e relatórios econômicos atualizados.
• Ajustes específicos da tarefa: Certos modelos que foram ajustados para certas tarefas são capazes de mudar um ou ambos os recursos e parâmetros para aqueles que melhor se adaptam àquela tarefa específica. A IA de análise de sentimentos pode ser modificada, por exemplo, para reconhecer certas terminologias ou frases específicas do setor.

Elaborando Prompts Eficazes para Modelos RAG

Prompt Engineering pode ser entendido como uma maneira de produzir a saída desejada usando um prompt perfeitamente elaborado. Pense nisso como se você estivesse programando seu LLM para gerar uma saída desejada e aqui estão algumas maneiras de elaborar um prompt eficaz para modelos RAG:

• Avisos claros e precisos: Um prompt mais claro produz uma resposta melhor. Em vez de perguntar, “Fale-me sobre tecnologia”, pode ajudar perguntar, “Quais são os últimos avanços na tecnologia de smartphones?”
• Avanço iterativo de prompts: O refinamento contínuo de um prompt com base no feedback aumenta sua eficiência. Por exemplo, se os usuários acharem as respostas muito técnicas, o prompt pode ser ajustado para pedir uma explicação mais simples.
• Técnicas de solicitação contextual: O prompting pode ser sensível ao contexto para adaptar as respostas mais próximas das expectativas dos usuários. Um exemplo seria usar as preferências do usuário ou interações anteriores dentro dos prompts, o que produz resultados muito mais pessoais.
• Organizando os prompts em sequência lógica: Organizar os prompts em uma sequência lógica auxilia na especialização

informação importante. Por exemplo, quando alguém pergunta sobre um evento histórico, seria mais adequado primeiro dizer, “O que aconteceu?” antes de continuar perguntando, “Por que foi significativo?”

Veja como obter os melhores resultados dos sistemas RAG

Pipelines de Avaliação Regular: De acordo com algumas avaliações, configurar um sistema de avaliação ajudará o RAG a manter o controle de sua qualidade ao longo do tempo, ou seja, revisar rotineiramente o desempenho das partes de recuperação e geração do RAG. Em resumo, descobrir o quão bem uma IA responde a perguntas em diferentes cenários.

Incorpore Loops de Feedback do Usuário: O feedback do usuário permite melhorias constantes ao que o sistema tem a oferecer. Esse feedback também permite que o usuário relate coisas que precisam desesperadamente ser abordadas.