TL;DR: Engenheiros de IA frequentemente cometem erros ao construir RAGs, como depender exclusivamente de bancos de dados vetoriais e usar modelos grandes sem ajuste. É crucial considerar fontes de dados variadas, favorecer modelos menores e ajustados, aplicar técnicas avançadas de recuperação, otimizar a fragmentação (chunking) do texto e reclassificar os resultados para melhorar a precisão e eficiência das aplicações.

Takeaways:

• Bancos de dados vetoriais não são a única opção; explore fontes alternativas como bancos relacionais, grafos ou a internet para recuperação de dados.
• Modelos de embedding menores e ajustados (fine-tuned) para domínios específicos podem ser mais eficientes e econômicos que modelos maiores genéricos.
• Técnicas avançadas de recuperação, como roteamento de consultas e encadeamento, superam a busca simples e fornecem contexto mais relevante ao LLM.
• A fragmentação (chunking) do texto é uma etapa vital e desafiadora, exigindo estratégias adaptadas ao conteúdo para garantir a relevância dos trechos recuperados.
• Reclassificar (reranking) os chunks recuperados usando um modelo especializado melhora a qualidade da resposta final ao priorizar as informações mais importantes.

5 Erros Comuns em Engenheiros de IA ao Criar RAGs: O Que Eu Gostaria de Saber Antes de Construir Apps com LLMs

Introdução

A evolução dos Large Language Models (LLMs) e a integração de técnicas avançadas de recuperação de dados têm impulsionado a criação de aplicações baseadas em Retrieval Augmented Generation (RAG). Esse contexto tem levado engenheiros de IA a enfrentarem desafios durante o desenvolvimento de apps que combinam a capacidade dos modelos de linguagem com a eficiência na busca e recuperação de informações. O conhecimento desses aspectos é fundamental para evitar erros comuns e otimizar resultados.

No ambiente atual, a recuperação de dados não se restringe apenas ao uso de bancos de dados vetoriais, sendo possível integrar diversas fontes como bancos de dados relacionais, grafos de conhecimento e a própria internet. Essa abordagem multidimensional permite que o processo de consulta seja mais robusto e capaz de capturar o significado semântico de forma eficiente. A experimentação e a análise criteriosa dos dados disponíveis são essenciais para definir a melhor estratégia para cada aplicação.

Neste artigo, abordaremos cinco erros comuns que muitos engenheiros encontram ao construir RAGs, exemplificando e explicando cada um dos aspectos críticos do processo. Discutiremos a escolha de bancos de dados, o uso de modelos de embedding menores e ajustados, técnicas avançadas de recuperação, a fragmentação em chunks e a reclassificação dos dados. A intenção é proporcionar uma visão clara e detalhada, auxiliando profissionais a desenvolverem aplicações com maior eficácia e segurança.

Bancos de Dados Vetoriais Não São uma Regra Estrita

Embora os bancos de dados vetoriais sejam amplamente utilizados em RAGs por sua capacidade de mapear o significado semântico, não há uma regra que obrigue seu uso exclusivo. É possível recuperar informações de outras fontes, como a internet, bancos de dados relacionais ou mesmo grafos de conhecimento, que podem complementar ou até substituir os vetoriais dependendo do caso. Essa diversidade de fontes permite aos engenheiros de IA explorar diferentes estratégias conforme as demandas do projeto.

Uma abordagem híbrida, combinando múltiplas fontes de dados, pode oferecer um desempenho superior ao utilizar as melhores características de cada método de recuperação. Quando se opta por bancos de dados relacionais ou grafos como o Neo4J, é essencial considerar não só a eficiência das consultas, mas também aspectos de segurança, como a prevenção de ataques de injeção SQL. A decisão deve ser baseada em experimentos controlados e na análise dos fatores técnicos e de negócios envolvidos.

A escolha da fonte de dados ideal depende das especificidades da aplicação e dos resultados esperados. Experimentar com alternativas permite identificar qual método, ou combinação deles, produz resultados mais precisos e confiáveis. Dessa forma, os engenheiros podem ajustar a estratégia para garantir que a recuperação das informações seja feita de maneira eficiente e segura, evitando dependências excessivas de um único tipo de banco de dados.

Favorecer Modelos Menores e Ajustados

Modelos de embedding maiores costumam oferecer uma performance robusta, mas podem ser menos eficientes ao lidar com nichos específicos de linguagem. Modelos menores, quando ajustados para um domínio específico, podem capturar nuances relevantes e proporcionar respostas mais rápidas e econômicas. Esse ajuste fino, conhecido como fine-tuning, permite que o modelo se concentre no conhecimento necessário para a aplicação, otimizando o desempenho.

Ao trabalhar com modelos menores, os engenheiros podem reduzir os custos operacionais e o tempo de processamento, atributos essenciais para aplicações em escala. Esse benefício é particularmente importante para ambientes que exigem respostas rápidas e uma operação eficiente, evidenciando que a escolha do modelo deve estar alinhada com os requisitos do negócio. O treinamento e o ajuste fino direcionado podem compensar as limitações de tamanho, proporcionando uma performance adequada para o contexto específico.

Apesar das vantagens dos modelos maiores em termos de treinamento com dados públicos, eles podem não captar o significado exato de termos específicos a contextos particulares. Em contrapartida, modelos menores ajustados permitem uma maior especialização, o que é valioso em aplicações que operam em nichos ou áreas de conhecimento restritas. Assim, a escolha entre modelos maiores e menores deve equilibrar a capacidade de compreensão geral com a eficiência na captura de nuances específicas.

Processo de Recuperação Pode Ser Mais Avançado

O processo tradicional de recuperação baseado em consultas diretas muitas vezes não é capaz de produzir um contexto confiável para as respostas dos LLMs. Técnicas avançadas, como o roteamento de consultas e o encadeamento de solicitações, possibilitam uma extração mais precisa e contextualizada das informações. Esses métodos utilizam os próprios LLMs para definir a melhor fonte de dados a ser consultada, aumentando a relevância dos resultados.

Com o roteamento de consultas, por exemplo, um LLM pode determinar de qual base de dados buscar a melhor resposta, permitindo a integração de múltiplas fontes de forma inteligente. O encadeamento de solicitações complementa essa abordagem ao buscar respostas iniciais e, subsequentemente, realizar novas consultas baseadas nessas respostas. Essa estratégia sequencial potencializa a recuperação dos dados, tornando o contexto retornado mais robusto e detalhado.

Além disso, a utilização de modelos menores ajustados para instrução pode otimizar o processo, economizando custos e reduzindo a latência. A combinação dessas técnicas avançadas de recuperação possibilita uma aplicação de RAG mais confiável, onde a simples consulta direta é complementada por camadas adicionais de refinamento. Essa abordagem progressiva é essencial para garantir que o LLM receba um contexto que realmente enriqueça e complemente a resposta final.

Chunking é a Parte Mais Desafiadora e Vital do RAG

A fragmentação do texto, ou chunking, é um passo essencial para evitar que os LLMs forneçam respostas alucinadas ou irrelevantes. Dividir o conteúdo em pedaços menores e coerentes permite que o modelo processe melhor a informação e se concentre em partes realmente relevantes para a consulta. A técnica de chunking deve ser escolhida com base nas características do domínio e dos dados, garantindo que o conteúdo seja segmentado de forma apropriada.

Diversas técnicas de chunking estão disponíveis, cada uma com suas vantagens e limitações. Por exemplo, a divisão recursiva de caracteres pode ser utilizada como um ponto de partida simples, mas ela pressupõe uma distribuição uniforme dos tópicos no texto, o que raramente ocorre na prática. Assim, a escolha da técnica deve considerar o equilíbrio entre a simplicidade do método e a necessidade de manter o contexto relevante para a consulta.

Exemplos práticos mostram que dividir materiais complexos, como livros didáticos, em partes que abordem apenas um tópico específico pode facilitar a recuperação das informações exatas necessárias para responder à pergunta. Essa abordagem permite ao LLM acessar apenas os chunks mais pertinentes, evitando a diluição do contexto com informações desnecessárias. A eficácia do chunking reside, portanto, na capacidade de identificar e isolar as partes do texto que são realmente úteis para a tarefa em questão.

Tentar Reclassificar (Reranking)

O rastreamento e a ordenação dos chunks recuperados são etapas críticas para garantir que o contexto mais relevante seja priorizado. Utilizar um LLM especializado como reclassificador permite reordenar os resultados obtidos, filtrando e destacando os chunks que realmente agregam valor à resposta final. Essa reclassificação melhora significativamente a qualidade do output, pois a posição dos chunks pode influenciar diretamente a precisão da resposta do LLM.

Uma consulta direta geralmente não organiza os resultados de forma ideal, e a busca vetorial ou consultas de bancos de dados podem não estabelecer uma ordem inteligente. Ao aplicar uma segunda camada de reordenação, os engenheiros podem ajustar o ranking dos chunks coletados, garantindo que os elementos mais relevantes apareçam primeiro. Essa técnica é especialmente útil quando muitos resultados iniciais são obtidos e é necessário selecionar apenas os mais adequados para compor o contexto.

Além disso, uma abordagem que envolve a busca de um grande número de resultados e subsequente filtragem por meio do reranking pode ser ajustada para economizar custos e reduzir a latência. O reordenamento é, portanto, uma etapa que melhora a qualidade das respostas sem aumentar de forma linear os recursos computacionais. Essa estratégia, embora beneficie algumas aplicações mais do que outras, se mostra como uma ferramenta valiosa na construção de RAGs mais eficientes e precisos.

Conclusão

Este artigo apresentou uma análise detalhada dos cinco erros comuns enfrentados por engenheiros de IA ao construir RAGs. Discutimos desde a dependência exclusiva em bancos de dados vetoriais até a importância do chunking e a necessidade de reclassificação (reranking) dos dados. Cada um desses pontos foi ilustrado com exemplos práticos e algoritmos que podem ser adaptados conforme as demandas específicas de cada aplicação.

Os tópicos abordados demonstram que as decisões sobre a escolha da fonte de dados, o tamanho e o ajuste do modelo, as técnicas avançadas de recuperação, o método de chunking e a reclassificação dos resultados estão interconectados. Esses aspectos influenciam diretamente a precisão, a eficiência e a segurança das respostas produzidas pelos modelos de linguagem. Uma abordagem integrada e experimental torna possível aperfeiçoar cada etapa do processo, contribuindo para a evolução das RAGs.

À medida que os LLMs continuam evoluindo, espera-se que as técnicas de RAG se tornem cada vez mais sofisticadas, com maior ênfase na personalização e na integração de múltiplas fontes de dados. A capacidade de adaptar e otimizar cada etapa do processo será crucial para o sucesso das aplicações de IA no futuro. Assim, o aprendizado e a experimentação contínua serão essenciais para que os engenheiros possam evitar armadilhas comuns e desenvolver soluções inovadoras e mais eficientes.

Referências

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• Wikipedia. “Retrieval-augmented generation.” Disponível em: https://en.wikipedia.org/wiki/Retrieval-augmented_generation