Geração Aumentada de Recuperação (RAG)

RAG significa geração aumentada de recuperação. Esta sigla ressalta seu princípio fundamental: ampliar um sistema de IA básico ou modelo de IA recuperando dados ao vivo ou atualizados com frequência para fornecer respostas mais contextualmente informadas.

O que é Geração Aumentada de Recuperação (RAG)?

A geração aumentada de recuperação (RAG) surgiu como uma técnica eficaz em IA generativa que integra dados disponíveis externamente — geralmente proprietários ou específicos de domínio — em fluxos de trabalho que usam grandes modelos de linguagem (LLMs). O RAG recupera o contexto relevante e o adiciona como contexto de prompt adicional antes de fazer uma solicitação, o que aumenta a eficiência e a precisão das respostas da IA além do que seria possível com o modelo autônomo, que só poderia aproveitar seu conjunto de dados de treinamento.

Para que serve o RAG?

O RAG é usado para abordar um desafio fundamental na IA: como manter modelos estáticos atualizados com os dados mais recentes e relevantes, mesmo quando o LLM subjacente foi treinado com informações desatualizadas. As applications comuns do RAG incluem:

Suporte ao cliente: Os chatbots controlados por IA recuperam manuais de produtos atualizados, informações de status do sistema e históricos de clientes para oferecer resoluções mais rápidas e personalizadas.
Análise em tempo real: As empresas aproveitam os feeds do mercado financeiro, as tendências das mídias sociais ou os fluxos de dispositivos da Internet das Coisas (IoT), aumentando a precisão da tomada de decisões.
Gestão do conhecimento: Wikis internos, arquivos de pesquisa e outros repositórios de conteúdo fornecem referências cruciais que os modelos de IA não conseguem armazenar somente em seu treinamento.

Como o RAG funciona em casos de uso de IA generativa

A maioria dos modelos de IA generativos aprendem informações durante um ciclo de treinamento fixo. Quando o treinamento termina, o modelo retém o conhecimento somente até um certo ponto no tempo ou dentro de certas restrições de dados. O RAG amplia esse conhecimento obtendo dados novos e relevantes de fontes externas no momento da inferência — o momento em que chega uma consulta do usuário.

Recuperação: O sistema identifica os documentos mais pertinentes, entradas de banco de dados ou incorporações de vetores de repositórios que contêm informações atualizadas.
Aumento: O modelo usa esse conteúdo recuperado como um “prompt” ou contexto adicional, integrando-o perfeitamente aos seus dados de treinamento subjacentes.
Geração: Uma resposta final é produzida, enriquecida pelos dados mais recentes ou específicos do domínio, de maneiras que um modelo estático sozinho não consegue replicar.

Gestão de Corpos RAG

Para que o RAG funcione de forma confiável, as organizações geralmente mantêm um corpus atualizado, abrangendo dados estruturados e não estruturados, facilmente acessíveis por meio de bancos de dados vetoriais ou gráficos de conhecimento. O gerenciamento adequado desse corpus envolve ingestão, limpeza, incorporação e indexação de dados, garantindo que o mecanismo de recuperação possa isolar rapidamente informações contextualmente apropriadas.

Por que a RAG é importante

Precisão contextual : Ao alinhar as respostas com dados em tempo real ou específicos da organização, o RAG reduz drasticamente as "alucinações", onde os modelos de IA produzem respostas não relacionadas às circunstâncias reais.
Informações mais recentes: Em vez de exigir retreinamento caro ou ajuste fino de grandes modelos sempre que os dados mudam, o RAG permite que o modelo consulte conteúdo novo sob demanda, aumentando a qualidade e a atualidade do conteúdo das respostas.
Conformidade regulatória: O RAG oferece suporte à recuperação seletiva de dados que estejam alinhados aos direitos de acesso do usuário, ajudando assim a manter a conformidade com as regulamentações de privacidade e proteção de dados.
Eficiência de custos: Os recursos de armazenamento e computacionais permanecem mais gerenciáveis, já que apenas os dados mais relevantes são recuperados por consulta.
Melhores proteções de dados: Como dados confidenciais podem ser recuperados separadamente do LLM principal, eles nunca são incorporados ao modelo, reduzindo a exposição ao vazamento de dados em caso de jailbreak ou roubo de modelo.

O futuro do RAG

Avanços na IA, como a expansão de janelas de contexto, podem parecer reduzir a importância do RAG para os consumidores, permitindo que os modelos considerem grandes quantidades de texto nativamente. No entanto, organizações de nível empresarial com grandes quantidades de dados distribuídos em ambientes multinuvem ainda enfrentam fontes de dados amplamente distribuídas e que mudam rapidamente. O RAG enfrenta esse desafio recorrendo seletivamente às informações mais pertinentes e autorizadas, sem sobrecarregar a janela de contexto de um modelo ou correr o risco de dispersão de dados. À medida que a IA se torna mais profundamente integrada aos fluxos de trabalho empresariais, o RAG está pronto para continuar sendo uma estratégia essencial para fornecer resultados oportunos, contextualmente ricos e de alta precisão.

Como a F5 lida com implantações de IA empresarial

O F5 desempenha um papel fundamental na habilitação de conectividade segura para geração aumentada de recuperação (RAG), conectando perfeitamente fontes de dados distribuídas e distintas em ambientes multinuvem a modelos de IA. À medida que as empresas adotam arquiteturas avançadas de IA, a F5 garante acesso seguro e de alto desempenho aos dados corporativos usando os F5 Distributed Cloud Services . Os Serviços de Nuvem Distribuída fornecem uma abordagem unificada para redes e segurança, suportando controles baseados em políticas, um firewall de application web (WAF) integrado e criptografia em trânsito. Ao permitir a recuperação segura, em tempo real e seletiva de dados de diversos locais de armazenamento, a F5 ajuda as empresas a superar desafios relacionados à escalabilidade, latência e conformidade, garantindo que os modelos de IA operem com eficiência e, ao mesmo tempo, protegendo informações corporativas confidenciais.

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