Construindo Sistemas RAG Eficientes: Do Básico às Melhores Práticas

A Geração Aumentada por Recuperação (Retrieval-Augmented Generation, RAG) se tornou uma tecnologia chave para construir aplicações baseadas em grandes modelos de linguagem (LLM). Ela aprimora a capacidade dos LLMs recuperando informações relevantes de fontes de conhecimento externas, resolvendo as limitações dos LLMs em termos de cobertura de conhecimento e atualidade. Este artigo explorará profundamente os vários estágios do RAG e fornecerá dicas práticas e melhores práticas para construir sistemas RAG eficientes.

O que é RAG?

RAG é uma arquitetura que, antes de gerar uma resposta, primeiro recupera informações relevantes de uma base de conhecimento externa. Este método combina efetivamente a capacidade de geração do LLM com a precisão e o tempo real dos dados externos. Simplificando, o RAG inclui as seguintes etapas principais:

Recuperação (Retrieval): Com base na consulta do usuário, recupere documentos ou trechos de informação relevantes de uma base de conhecimento externa.
Aumento (Augmentation): Adicione as informações recuperadas à consulta do usuário, formando um prompt aumentado (Prompt).
Geração (Generation): Insira o prompt aumentado no LLM para gerar a resposta ou texto final.

Vantagens do RAG

Aprimoramento de conhecimento: O RAG permite que o LLM acesse informações mais amplas e atualizadas, superando assim as limitações de conhecimento inerentes ao LLM.
Explicabilidade: O RAG fornece os documentos recuperados como base para a resposta, aumentando a explicabilidade e a credibilidade da resposta.
Redução de alucinações: Ao basear as respostas em conhecimento externo, o RAG pode reduzir significativamente o risco de o LLM produzir "alucinações" (ou seja, inventar fatos).
Tempo real: O RAG pode ser integrado a fontes de dados em tempo real, garantindo que o LLM possa fornecer as informações mais recentes.
Custo-benefício: Comparado ao retreinamento do LLM, o RAG é uma forma mais econômica de atualizar o conhecimento.

Etapas para construir um sistema RAG

A seguir estão as etapas detalhadas para construir um sistema RAG:

1. Preparação de dados

Seleção da fonte de dados: Selecione a base de conhecimento apropriada, como bibliotecas de documentos, conteúdo de sites, bancos de dados, APIs, etc.
Limpeza e pré-processamento de dados: Limpe, deduplique, formate e processe os dados para garantir a qualidade e a consistência dos dados.
Divisão de documentos (Chunking): Divida documentos grandes em blocos de texto menores (chunks) para facilitar a recuperação. A estratégia de Chunking tem um grande impacto no desempenho do RAG. As estratégias comuns incluem divisão de tamanho fixo, divisão baseada em semântica, etc.
- Divisão de tamanho fixo: Divida o documento de acordo com um número fixo de caracteres ou tokens.
- Divisão baseada em semântica: Tente dividir o documento de acordo com unidades semânticas, como frases, parágrafos ou capítulos. Algumas ferramentas como Langchain fornecem divisores de documentos baseados na divisão semântica de texto.

2. Construção de índice

Incorporação (Embedding): Use um modelo de incorporação (por exemplo, text-embedding-ada-002 da OpenAI ou sentence transformers do Hugging Face) para converter blocos de texto em representações vetoriais. O modelo de incorporação pode codificar as informações semânticas do texto em vetores, de modo que textos semanticamente semelhantes estejam mais próximos no espaço vetorial.
Banco de dados vetorial: Armazene os vetores de incorporação em um banco de dados vetorial, como Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma, etc. O banco de dados vetorial pode realizar pesquisas de similaridade de forma eficiente para encontrar os blocos de texto mais relevantes de acordo com a consulta do usuário.
Gerenciamento de metadados: Além do conteúdo do texto, você também pode armazenar metadados para cada bloco de texto, como fonte do documento, hora de criação, etc. Os metadados podem ser usados para filtrar e classificar os resultados da pesquisa.

3. Recuperação

Consulta de Incorporação (Embedding): Use o mesmo modelo de incorporação usado para a construção do índice para transformar a consulta do usuário em uma representação vetorial.
Busca de Similaridade: Realize uma busca de similaridade no banco de dados vetorial para encontrar os blocos de texto mais similares ao vetor de consulta. As métricas de similaridade comumente usadas incluem similaridade de cosseno, distância euclidiana, etc.
Ordenação e Filtragem de Resultados de Recuperação: Ordene e filtre os resultados de recuperação com base em pontuações de similaridade e metadados, selecionando os blocos de texto mais relevantes.
Estratégia de Recall: É necessário considerar a taxa de recall da recuperação, ou seja, se é possível encontrar todos os documentos relevantes. Você pode tentar diferentes estratégias de recuperação, como aumentar o número de resultados de recuperação, usar diferentes métricas de similaridade, etc.

4. Geração

Engenharia de Prompt (Prompt Engineering): Crie modelos de prompt apropriados que combinem os blocos de texto recuperados e a consulta do usuário. Um bom modelo de prompt pode orientar o LLM a gerar respostas mais precisas e relevantes.
- Aprendizado no Contexto (In-Context Learning): Inclua alguns exemplos no prompt para demonstrar como gerar respostas com base no contexto.
- Instruções Claras: Informe explicitamente ao LLM a tarefa que precisa ser concluída no prompt, como "Responda à pergunta com base nas seguintes informações", "Resuma o seguinte conteúdo", etc.
Seleção de LLM: Selecione o LLM apropriado para gerar a resposta. Os LLMs comumente usados incluem GPT-3.5 e GPT-4 da OpenAI, Claude da Anthropic, Gemini do Google, etc.
Ajuste de Parâmetros de Geração: Ajuste os parâmetros de geração do LLM, como temperatura (temperature), comprimento máximo (max length), etc., para controlar o estilo e a qualidade do texto gerado.
Pós-processamento: Realize o pós-processamento da resposta gerada pelo LLM, como remover informações redundantes, corrigir erros gramaticais, etc.

Dicas Práticas e Melhores Práticas

Escolha o Banco de Dados Vetorial Apropriado: Diferentes bancos de dados vetoriais variam em desempenho, escalabilidade, preço, etc. É necessário escolher com base nas necessidades reais.
Otimize a Estratégia de Chunking: A estratégia de Chunking tem um grande impacto no desempenho do RAG. É necessário ajustar com base nas características do documento e nas capacidades do LLM.
Use Técnicas de Recuperação Avançadas: Além da busca de similaridade básica, você também pode usar algumas técnicas de recuperação avançadas, como:
- Recuperação Multi-vetorial: Gere vários vetores de incorporação para cada bloco de documento, por exemplo, vetores de incorporação baseados em diferentes perspectivas ou diferentes granularidades.
- Recuperação Híbrida (Hybrid Retrieval): Combine a recuperação baseada em palavras-chave e a recuperação baseada em semântica para melhorar a precisão da recuperação.
Use Técnicas de Engenharia de Prompt: A engenharia de prompt é um fator chave que afeta o desempenho do RAG. Você pode experimentar diferentes modelos de prompt e realizar verificações experimentais.
Avalie o Desempenho do Sistema RAG: Use métricas de avaliação apropriadas para avaliar o desempenho do sistema RAG, como precisão, recall, fluidez, etc.
Otimização Contínua: O desempenho do sistema RAG precisa ser continuamente otimizado. É necessário avaliar e ajustar regularmente cada etapa, como fonte de dados, modelo de incorporação, banco de dados vetorial, modelo de prompt, etc.
Considere as Variações do RAG: Com o desenvolvimento contínuo da tecnologia RAG, muitas variações do RAG surgiram, como:
- RAG Agente (Agentic RAG): Combine a tecnologia AI Agent para permitir que o sistema RAG realize de forma autônoma a recuperação de conhecimento e a geração de respostas.
- bRAG (Boosting RAG): Melhore o desempenho do sistema RAG otimizando os links de recuperação e geração.

Ferramentas Recomendadas

Langchain: Uma estrutura popular de desenvolvimento de aplicativos LLM que fornece componentes e ferramentas ricos relacionados ao RAG.
LlamaIndex: Uma estrutura de código aberto focada em RAG, que fornece conexão de dados, construção de índice, mecanismos de consulta e outras funções.
Haystack: Uma estrutura modular de desenvolvimento de aplicativos LLM que fornece poderosas funções RAG.
Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma: Bancos de dados vetoriais comumente usados que fornecem funções eficientes de busca de similaridade.
Hugging Face Transformers: Uma biblioteca NLP popular que fornece vários modelos pré-treinados, incluindo modelos de incorporação.## Conclusão

RAG é uma técnica poderosa que pode efetivamente aprimorar as capacidades de LLMs, permitindo que acessem um conhecimento mais amplo e atualizado. Através dos passos, dicas e ferramentas introduzidas neste artigo, você pode construir sistemas RAG eficientes e aplicá-los a vários cenários práticos, como atendimento ao cliente inteligente, perguntas e respostas sobre conhecimento, geração de conteúdo, etc. Lembre-se, um sistema RAG precisa ser continuamente otimizado para atingir o desempenho ideal. Aprendizado e prática contínuos, explore mais possibilidades do RAG!