TL;DR: Cinco erros comuns em implementações de RAG incluem a fixação em bancos de dados vetoriais, priorização de modelos grandes de embedding, processos de recuperação simplistas, chunking inadequado e ausência de reranking dos resultados, comprometendo o desempenho das aplicações.

Takeaways:

RAGs eficazes podem utilizar diversas fontes além de bancos de dados vetoriais, como internet, bancos relacionais e grafos de conhecimento, frequentemente em abordagens híbridas.
Modelos menores de embedding fine-tunados para domínios específicos geralmente oferecem melhor custo-benefício que modelos maiores genéricos.
O processo de recuperação deve ser sofisticado, utilizando técnicas como query routing, encadeamento de solicitações e busca recursiva.
O chunking adequado é fundamental para fornecer apenas contexto relevante, exigindo experimentação com diferentes técnicas para cada caso de uso.
Reranking dos resultados recuperados melhora significativamente a qualidade das respostas, posicionando as informações mais relevantes onde o LLM tem maior probabilidade de utilizá-las.

5 Erros Comuns que Engenheiros de IA Cometem em seu Primeiro RAG e Como Evitá-los

Você está considerando construir sua primeira aplicação de Retrieval Augmented Generation (RAG)? Antes de mergulhar nesse desafio, saiba que há vários equívocos que podem comprometer seu projeto. Neste artigo, vou compartilhar os erros mais comuns que observei em implementações de RAG e o que eu gostaria de ter sabido antes de construir minhas primeiras aplicações com LLMs.

As aplicações RAG se tornaram extremamente populares por combinarem o poder dos grandes modelos de linguagem com bases de conhecimento específicas. No entanto, muitas implementações falham por razões tanto técnicas quanto não técnicas. Vamos explorar os principais erros e como evitá-los.

Erro 1: Acreditar que um Banco de Dados Vetorial é Obrigatório

Quase todos os tutoriais na internet sobre RAGs usam um banco de dados vetorial (vector store). Se você tem pesquisado sobre RAG, sabe exatamente do que estou falando. Embora a busca baseada em vetores seja um fator significativo para o sucesso dos RAGs, a recuperação de informações não está limitada apenas a essa abordagem.

RAGs podem recuperar informações de diversas fontes:

Internet
Bancos de dados relacionais
Grafos de conhecimento (como Neo4J)
Combinação de múltiplas fontes

Na prática, tenho observado que uma abordagem híbrida frequentemente oferece melhor desempenho. Por exemplo:

Para aplicações de propósito geral, você pode utilizar um banco de dados vetorial e, quando as informações não estiverem disponíveis, buscar na internet
Para um chatbot de atendimento ao cliente, você pode precisar conceder ao RAG acesso a partes do seu banco de dados relacional de clientes
Um sistema de gerenciamento de conhecimento corporativo pode se beneficiar de um grafo de conhecimento em vez de um banco de dados vetorial

A decisão sobre quais fontes de dados utilizar deve considerar tanto aspectos técnicos quanto requisitos de negócios específicos do seu caso de uso.

Erro 2: Buscar Sempre os Modelos Maiores de Embedding

Esqueça a obsessão pelo tamanho. Todos os modelos são treinados em conjuntos de dados publicamente disponíveis. Eles sabem diferenciar uma maçã (fruta) da marca Apple, mas têm limitações quando se trata de nuances específicas de domínio.

Para a maioria dos aplicativos focados em nichos específicos, o benefício obtido de um modelo maior é marginal. Uma abordagem mais eficaz é:

Criar um conjunto de dados específico do seu domínio
Fine-tunar um modelo de embedding menor
Aproveitar a maior eficiência e velocidade dos modelos menores

Modelos menores são perfeitamente capazes de capturar nuances linguísticas relevantes para seu domínio específico, com a vantagem de serem mais rápidos e econômicos. A exceção seria quando você precisa que o modelo compreenda palavras com significados especiais em diferentes contextos que não estão presentes nos dados de treinamento padrão.

Erro 3: Subestimar a Complexidade do Processo de Recuperação

A consulta direta raramente produz um contexto confiável. O processo de recuperação pode e deve ser mais sofisticado do que simplesmente buscar documentos com base em uma consulta inicial.

Técnicas avançadas de recuperação incluem:

Query Routing: Usar um LLM com boas habilidades de raciocínio para decidir de qual fonte de dados buscar informações
Encadeamento de solicitações: Para uma consulta inicial, obter informações da fonte de dados e, com base nos documentos recuperados, buscar documentos complementares
Busca recursiva: Refinar progressivamente a busca com base nos resultados anteriores

O encadeamento de solicitações é provavelmente a técnica mais acessível para iniciantes e costuma ser minha opção padrão. Embora assuma que cada tópico é discutido em extensões iguais no texto (o que raramente é verdade), ainda é um bom ponto de partida.

Erro 4: Negligenciar a Importância do Chunking

O chunking (divisão do texto em fragmentos menores) é provavelmente a parte mais desafiadora e vital da implementação de um RAG. A melhor maneira de evitar alucinações em LLMs é fornecer apenas o contexto relevante para a pergunta.

Imagine que você tenha vários livros didáticos. Se você dividir esses livros em partes menores, cada uma discutindo apenas um tópico específico, você pode buscar apenas as informações realmente relevantes para responder à pergunta do usuário.

Existem diversas técnicas de chunking:

Chunking por caracteres
Chunking por parágrafos
Chunking por seções semânticas
Chunking recursivo de caracteres (minha opção padrão)

Cada técnica tem suas próprias vantagens e desvantagens. O que funciona melhor para um domínio pode não funcionar bem em outros. É essencial experimentar diferentes abordagens para encontrar a mais adequada para seu caso específico.

Erro 5: Ignorar o Reranking dos Resultados

Por último, mas não menos importante: o reranking (reordenação) dos resultados. Está comprovado que a posição do chunk relevante é um fator crítico para obter respostas de alta qualidade dos LLMs.

Uma busca vetorial regular ou uma consulta de banco de dados não ordena os resultados de forma inteligente. Aqui é onde um LLM pode fazer a diferença:

Utilize um LLM especializado como reordenador para reorganizar o contexto recuperado
Filtre apenas os chunks mais relevantes para a pergunta
Busque inicialmente um número maior de resultados para aumentar a probabilidade de incluir o contexto correto

O reranking de segundo nível beneficia algumas aplicações, mas pode não ser necessário em todas. Como sempre, a decisão deve ser baseada nas necessidades específicas do seu projeto.

Otimizando seu RAG para Diferentes Aplicações

A construção de um RAG eficaz envolve adaptar sua arquitetura às necessidades específicas do seu projeto. Não existe uma solução única que funcione para todos os casos de uso.

Considere os seguintes fatores ao projetar seu RAG:

A natureza dos dados que você está trabalhando
Os requisitos de desempenho da sua aplicação
As expectativas dos usuários finais
Restrições técnicas e de recursos

Para aplicativos de propósito geral, você pode começar com um banco de dados vetorial e adicionar busca na internet como fallback. Para um chatbot de atendimento ao cliente, talvez seja necessário integrar seu banco de dados relacional. Em um sistema de gerenciamento de conhecimento, um grafo de conhecimento pode ser mais apropriado.

A Importância da Experimentação Contínua

Construir e falhar é uma excelente maneira de aprender. A experimentação contínua é essencial para otimizar o desempenho do seu RAG e garantir a relevância das respostas.

Experimente diferentes:

Fontes de dados
Modelos de embedding
Técnicas de chunking
Estratégias de reranking

Avalie cada opção considerando tanto razões técnicas quanto comerciais. O que funciona melhor para um caso de uso pode não ser ideal para outro.

Conclusão: O Futuro dos RAGs

Apesar do aumento constante da janela de contexto dos LLMs, construir um RAG eficaz continua sendo essencial para aplicações que necessitam de informações atualizadas e específicas. Os RAGs permitem que os modelos de linguagem acessem informações que não estavam disponíveis durante seu treinamento, mantendo-os relevantes e precisos.

A escolha cuidadosa das fontes de dados, o uso de modelos de embedding apropriados, o chunking eficaz, a reclassificação dos resultados e a adaptação das técnicas ao caso de uso específico são elementos cruciais para o sucesso de um RAG.

À medida que a tecnologia evolui, podemos esperar avanços nas técnicas de chunking e na otimização dos modelos de embedding, tornando os RAGs ainda mais eficientes e precisos. Experimente, aprenda com os erros e continue refinando sua abordagem para criar aplicações RAG verdadeiramente eficazes.

Você já implementou um RAG? Quais desafios encontrou? Compartilhe suas experiências nos comentários!

Fonte: Este artigo foi baseado em experiências práticas e pesquisas no campo de Retrieval Augmented Generation (RAG) e Large Language Models (LLMs).

5 Erros Comuns em RAGs para Engenheiros de IA