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Inteligência Artificial

22 abril 2024

Integrar RAG raro e IA Composta para otimizar as conversas com os usuários

Ao explorar o potencial da IA generativa, é possível simplificar processos complexos e transformar as formas de interagir com os sistemas de informação, oferecendo assim experiências de usuário mais imediatas e intuitivas. Os aplicativos inovadores resultantes podem oferecer suporte significativo aos usuários, melhorando a eficiência e a produtividade.

Os modelos de IA generativa podem ser usados para várias finalidades e em diferentes contextos. Sua principal habilidade é gerar conteúdo a partir de instruções em linguagem natural (prompts).

Alguns dos sistemas de IA generativa mais populares são baseados em LLM (Large Language Models), modelos de linguagem treinados em grandes quantidades de dados linguísticos com habilidades profundas para entender, gerar e transformar conteúdo em linguagem natural.
Muitas vezes, os usuários usam LLMs para obter vários tipos de informações ou para realizar tarefas linguísticas simples no contexto de operações diárias comuns, como resumos, solicitações de sugestões ou traduções.

As limitações da inteligência artificial generativa

O uso de LLM para obter informações (especialmente em um contexto de aplicativo de empresa) pode ter algumas limitações.

As informações fornecidas pelos LLMs nem sempre são confiáveis ou verificadas. Na verdade, esses modelos não conseguem fornecer informações atualizadas em tempo real e, às vezes, não conseguem entender quando não têm informações suficientes para responder a uma pergunta.

Às vezes, suas respostas podem ser incoerências ou ter inconsistências e não fornecem orientação sobre as fontes usadas. Além disso, os LLMs não conseguem integrar informações de outras fontes além dos dados de treinamento nos quais foram desenvolvidos.

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Aperfeiçoar a IA graças à Retrieval Augmented Generation

Para superar essas limitações, uma solução é usar a Geração Aumentada de Recuperação (RAG, na sigla em inglês): uma técnica que combina as habilidades generativas dos LLMs com as de encontrar informações de uma fonte externa de conhecimento.

Usando a RAG, portanto, é possível fornecer respostas corretas e confiáveis, com base em dados atualizados e específicos para o contexto do aplicativo.

A RAG opera em duas fases distintas: recuperação e geração.

  • Na fase de recuperação, os algoritmos de recuperação buscam as informações solicitadas pelo usuário em bases de conhecimento predefinidas.
  • Na fase de geração, uma vez que essas informações são obtidas, os dados recuperados são transformados em uma resposta linguisticamente apropriada à solicitação do usuário.

Portanto, é claro que uma das áreas de aplicação mais significativas da RAG é a IA conversacional.

A RAG, na verdade, pode ser usada para aprimorar a funcionalidade de chatbots e assistentes virtuais, tornando-os capazes de fornecer respostas mais precisas e completas às perguntas dos usuários.

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A Almavave e a inovadora abordagem “composta”

Na Almawave, sempre acreditamos em uma abordagem de IA chamada “composta”, que integra as tecnologias Machine Learning, Deep Learning (com modelos pré-treinados) e Knowledge Graph para melhorar o desempenho e o potencial das diferentes tecnologias, mas também a experiência e a transparência do usuário.

Esta é a “Generative Composite AI”.
Graças a essa metodologia, somos capazes de propor produtos e ferramentas inovadoras para acessar informações de maneira mais simples e imediata, permitindo que as empresas tornem seus processos mais rápidos e eficientes.

Nossa abordagem é mais segura e confiável, pois é aprimorada pela RAG e pela possibilidade de fornecer à IA acesso a várias fontes de dados adicionais que tornam as respostas mais completas e livres de erros.

Graças à combinação das várias técnicas e componentes tecnológicos, é possível superar as restrições típicas dos LLMs, explorando não apenas a RAG, mas também outras estratégias para oferecer aos nossos clientes soluções capazes de:

  • Usar a IA generativa para consultar dados estruturados por meio do uso de linguagem natural (consulta de linguagem natural) para fornecer respostas, navegar por gráficos, obter indicadores sintéticos e gerar relatórios. O acesso a dados estruturados também pode ser mediado por uma camada de raciocínio semântico-ontológico que permite aumentar as habilidades de compreensão e acessar informações comerciais, independentemente da estrutura física dos armazenamentos de dados que as gerenciam (Trusted Natural Query).
  • Gerenciar dinamicamente, com algoritmos “zero-shot”, uma base de conhecimento de respostas específicas, a ser fornecida em resposta a todas as solicitações que exigem um feedback “certificado”. Nossa capacidade está em interceptar e gerenciar solicitações que exigem um caminho de resposta guiado. Isso permite que você chame um serviço externo, que deve ser identificado por meio de uma classificação precisa da solicitação do usuário e da possível coleta das informações necessárias para invocar uma API específica
  • Identificar rapidamente situações em que o suporte humano é necessário, graças a uma central telefônica digital multicanal totalmente integrada, capaz de fornecer uma experiência de suporte “fluida”.

A adoção da IA composta generativa no campo da IA conversacional revolucionou completamente os chatbots tradicionais. Mesmo aqueles tão difundidos e conhecidos como ChatGPT.

Além de melhorar a capacidade de entender e gerar linguagem, os assistentes de conversação que confiam nessa abordagem também são capazes de fornecer aos usuários respostas confiáveis e apropriadas ao contexto, garantindo uma experiência de usuário satisfatória e uma nítida redução de tempo e custos.