Como a retrieval-augmented generation (RAG) melhora a precisão dos agentes de IA

Os agentes de IA estão a transformar a forma como as empresas automatizam tarefas, analisam informação e tomam decisões. No entanto, a sua eficácia depende da qualidade da informação que utilizam. Os grandes modelos de linguagem (LLM) podem gerar respostas convincentes, mas incorretas ou desatualizadas. A geração aumentada por recuperação (Retrieval-Augmented Generation, RAG) responde a este desafio ao ligar os agentes de IA a fontes de conhecimento externas relevantes, melhorando a precisão, a compreensão do contexto e a fiabilidade das respostas.

O que é a geração aumentada por recuperação (RAG)?

A geração aumentada por recuperação combina a capacidade de um modelo de linguagem para gerar texto com um sistema de recuperação que pesquisa informação externa antes de produzir uma resposta.

Em vez de dependerem exclusivamente do conhecimento adquirido durante o treino, os sistemas que utilizam RAG recuperam conteúdos relevantes de bases de dados empresariais, documentos internos, bases de conhecimento e manuais técnicos. O modelo utiliza depois essa informação para formular uma resposta fundamentada nas fontes disponíveis.

Esta abordagem é particularmente útil quando as empresas precisam de respostas baseadas em conhecimento próprio, políticas em constante mudança ou documentação técnica especializada.

Como a RAG melhora a precisão dos agentes de IA

A integração de RAG ajuda os agentes de IA a combinar as suas capacidades de raciocínio com informação relevante e verificável, em vez de dependerem apenas do conhecimento do modelo.

1. Redução das alucinações da IA

As alucinações da IA ocorrem quando um modelo produz informação aparentemente credível, mas incorreta ou sem fundamento. A RAG ajuda a reduzir este risco ao fornecer fontes de informação relevantes que orientam a geração das respostas. Embora não elimine completamente as alucinações, fundamentar as respostas em informação fiável facilita a verificação das afirmações.

2. Acesso a informação atualizada

Os modelos de linguagem podem não refletir as alterações mais recentes nas políticas empresariais, na documentação de produtos ou nos processos de negócio. A RAG permite que os agentes de IA recuperem informação atualizada sem ser necessário voltar a treinar o modelo subjacente sempre que um documento é alterado.

Esta capacidade é especialmente útil no apoio ao cliente, nas operações de TI e na gestão do conhecimento empresarial, onde a utilização de informação desatualizada pode originar erros dispendiosos.

3. Melhoria da compreensão do contexto

A informação relevante ajuda os agentes a interpretar pedidos tendo em conta o contexto específico de cada empresa. Por exemplo, um agente de suporte de TI pode consultar guias de resolução de problemas e relatórios de incidentes anteriores antes de recomendar uma solução.

Desta forma, as respostas tornam-se mais específicas e úteis, reduzindo a dependência de respostas genéricas.

4. Maior rastreabilidade e verificação

Os sistemas RAG podem apresentar referências aos documentos utilizados para gerar uma resposta. Os utilizadores podem consultar as fontes originais, validar afirmações importantes e identificar informação em falta. Esta rastreabilidade contribui para uma adoção mais responsável da IA, sobretudo em processos empresariais críticos.

Como funciona a RAG no fluxo de trabalho de um agente de IA

Um processo típico de RAG envolve cinco etapas:

1. Pedido do utilizador: o agente recebe uma pergunta ou tarefa.

2. Recuperação de informação: o sistema pesquisa fontes relevantes através de técnicas como a pesquisa semântica e os vetores de representação (embeddings).

3. Preparação do contexto: os excertos mais relevantes são selecionados e adicionados ao contexto fornecido ao modelo.

4. Geração da resposta: o modelo utiliza a informação recuperada para formular uma resposta.

5. Validação e execução: o agente verifica se a informação é suficiente e, quando necessário, utiliza ferramentas autorizadas ou solicita intervenção humana.

A qualidade dos resultados depende da exatidão dos documentos, da relevância da informação recuperada, das permissões de acesso e da capacidade do modelo para interpretar corretamente o contexto fornecido.

Para compreender melhor a conceção destes sistemas, consulte o guia da BySix sobre como desenvolver agentes de IA: arquitetura, ferramentas e boas práticas.

Boas práticas para o desenvolvimento de agentes de IA

A implementação de RAG exige mais do que ligar um modelo de linguagem a um repositório de documentos. As empresas precisam de uma arquitetura que assegure uma recuperação de informação fiável, segurança e avaliação contínua.

Entre as principais boas práticas encontram-se:

• Manter dados de elevada qualidade: garantir que as fontes de conhecimento são exatas, estão bem estruturadas e são atualizadas regularmente.

• Otimizar a recuperação: combinar a pesquisa semântica com a pesquisa por palavras-chave, quando adequado, para melhorar a relevância dos resultados.

• Proteger informação sensível: garantir que os agentes só recuperam dados aos quais os utilizadores têm autorização de acesso.

• Avaliar o desempenho: medir a correção das respostas, a precisão da recuperação, os tempos de resposta e a relevância das fontes.

• Gerir a incerteza: permitir que os agentes reconheçam quando não dispõem de informação suficiente, em vez de inventarem respostas.

Após a implementação, os serviços de gestão e IA Ops podem apoiar a monitorização, a otimização do desempenho, a governação e a manutenção contínua à medida que as necessidades empresariais evoluem.

Quando devem as empresas utilizar RAG?

A RAG é particularmente valiosa quando as aplicações precisam de aceder a informação que muda frequentemente, conhecimento empresarial exclusivo ou documentação especializada. Entre os casos de utilização mais comuns encontram-se os assistentes de apoio ao cliente, a pesquisa empresarial, o suporte técnico, a análise documental e os assistentes virtuais internos.

No entanto, a RAG não é uma solução universal. Dados de origem de baixa qualidade e resultados de recuperação irrelevantes podem continuar a gerar respostas incorretas. Alguns casos de utilização podem beneficiar mais de consultas estruturadas a bases de dados, do ajuste fino dos modelos (fine-tuning) ou de mecanismos adicionais de validação.

A abordagem mais adequada depende dos objetivos de negócio, do ambiente de dados e do nível de precisão exigido. Descubra como a BySix ajuda as empresas a desenvolver agentes de IA fiáveis para aplicações reais.

Criar agentes de IA mais fiáveis com RAG

A geração aumentada por recuperação melhora a precisão dos agentes de IA ao ligar os modelos de linguagem a informação relevante e verificável. Ao reduzir respostas sem fundamento, permitir o acesso a conhecimento atualizado e facilitar a verificação das fontes, a RAG ajuda as empresas a desenvolver aplicações de IA mais fiáveis.

Na BySix, a consultoria de IA e as soluções de IA personalizadas ajudam as organizações a transformar tecnologias emergentes em resultados empresariais concretos. Contacte a BySix para descobrir como a RAG e as soluções de IA personalizadas podem melhorar a precisão, reforçar a fiabilidade e expandir a automatização inteligente na sua empresa.