O podcast Datalogando com Sérgio Gama explora o conceito de Retrieval Augmented Generation (RAG), uma técnica que integra inteligência artificial generativa com bases de conhecimento empresariais. Sérgio explica como o RAG funciona, suas aplicações práticas e os benefícios que ele pode trazer para as empresas. O episódio foi ao gravado em 07/08/2024 e estará disponível no canal do YouTube do Datalogando em breve.
O que é o Retrieval Augmented Generation (RAG)?
RAG integra a inteligência artificial generativa com bases de conhecimento internas empresariais. Esse modelo usa os Large Language Models (LLMs) para analisar grandes quantidades de dados e gerar respostas precisas e contextualizadas. Diferente de sistemas tradicionais, o RAG utiliza bancos de dados vetoriais para armazenar informações de maneira eficiente e aproximada ao raciocínio humano.
Por que a Segurança dos Dados é Crucial?
A segurança dos dados é uma prioridade nos projetos de RAG. Conforme mencionado por Sérgio Gama, “a questão de segurança deve ser tratada com cautela nos projetos de AI”. A curadoria contínua de dados e a implementação de protocolos de segurança robustos garantem que informações sensíveis sejam protegidas, proporcionando confiança no uso da tecnologia.
Assista a aula sobre RAG e Watson X no canal do Sergio Gama no YouTube:
Benefícios do RAG para Empresas
1. Acesso Homogêneo ao Conhecimento: RAG promove um acesso homogêneo e compreensível ao conhecimento organizacional, facilitando a tomada de decisões informadas.
2. Respostas Humanizadas: Os LLMs permitem respostas humanizadas e adequadas ao contexto da consulta, melhorando a experiência do usuário.
3. Escalabilidade: “O RAG ajuda a escalar as operações e o conhecimento”, destaca Sérgio Gama. A tecnologia permite a expansão do uso de AI sem a necessidade de revisões constantes dos modelos.
Plataformas Úteis para RAG
O Watson X e o Watson Discovery são citados como ferramentas poderosas para a implementação de RAG. Essas plataformas oferecem recursos avançados para o armazenamento e processamento de dados vetoriais, facilitando a integração com sistemas empresariais existentes.
Implementação e Adaptação
Implementar o RAG não é complexo, mas requer planejamento detalhado e compreensão das necessidades do negócio. Sérgio Gama reforça que “a atualização dos dados é crucial para a relevância contínua do RAG”. Assim, a adaptação contínua dos sistemas de AI aos padrões de uso e necessidades dos usuários é essencial para maximizar o potencial da tecnologia.
Conclusão
A adoção do RAG representa um avanço significativo no acesso e processamento de informações empresariais. Promovendo eficiência, segurança e inovação, o RAG se posiciona como uma ferramenta fundamental na transformação digital das organizações.
