TL;DR: O artigo apresenta um guia completo para otimizar sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation), detalhando técnicas avançadas como Query Rewriting, Reranking e Chunking para melhorar a precisão das respostas geradas por IAs, adaptando o pipeline às características específicas de cada dataset.

Takeaways:

Sistemas RAG combinam modelos de linguagem com recuperação de informações para gerar respostas mais precisas e fundamentadas em dados atualizados.
A otimização do pipeline RAG depende de três aspectos críticos: segmentação de documentos, número de fragmentos recuperados e estratégia RAG implementada.
Técnicas avançadas como Query Rewriting (reescrita da consulta) e Reranking (reordenação dos resultados) aumentam significativamente a relevância das informações recuperadas.
A configuração ideal de parâmetros como tamanho do chunk e sobreposição deve ser personalizada para cada dataset específico através de experimentação iterativa.

RAG Finder Pipeline: Guia Completo para Otimizar seu Dataset e Obter Respostas de Alta Qualidade

A Revolução dos Sistemas RAG na Era da Inteligência Artificial

Você já se perguntou por que algumas implementações de IA geram respostas precisas e relevantes, enquanto outras parecem falhar completamente em entender o contexto? A diferença muitas vezes está na eficiência do sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) utilizado.

Sistemas RAG combinam o poder dos grandes modelos de linguagem com a capacidade de recuperar informações relevantes de uma base de conhecimento. Isso permite que os modelos gerem respostas fundamentadas em dados precisos e atualizados, em vez de dependerem apenas do conhecimento pré-treinado.

No entanto, otimizar um sistema RAG não é trivial. A qualidade das respostas depende fundamentalmente de como você segmenta seus documentos, quantos fragmentos recupera e qual estratégia RAG implementa. Este guia detalhado vai mostrar como criar um pipeline RAG personalizado que revolucionará a qualidade das respostas geradas para seu dataset específico.

Por Que a Otimização do RAG é Crucial para o Sucesso do Seu Projeto

Antes de mergulharmos nos detalhes técnicos, vamos entender por que a otimização do RAG é tão importante:

Precisão superior: Um sistema RAG bem otimizado fornece respostas mais precisas e relevantes
Eficiência de recursos: Evita processamento desnecessário de informações irrelevantes
Experiência do usuário aprimorada: Respostas mais rápidas e contextualizadas
Adaptabilidade: Um pipeline personalizado se ajusta às características únicas do seu dataset

A diferença entre um sistema RAG padrão e um otimizado pode ser a diferença entre o sucesso e o fracasso do seu projeto de IA.

Componentes Fundamentais de um Pipeline RAG Eficiente

Um sistema RAG eficaz é composto por dois componentes principais:

Retriever: Responsável por buscar informações relevantes de uma base de conhecimento
Generator: Utiliza as informações recuperadas para criar uma resposta coerente e precisa

Para otimizar esses componentes, precisamos focar em três aspectos críticos:

Segmentação de documentos: Como dividir os documentos em fragmentos gerenciáveis
Número de fragmentos: Quantos fragmentos recuperar para cada consulta
Estratégia RAG: Qual abordagem utilizar (Simples, Query Rewrite, Re-Rank, etc.)

Configurando o Ambiente de Desenvolvimento

Antes de começarmos a implementação, precisamos configurar nosso ambiente de desenvolvimento. Vamos instalar as bibliotecas necessárias e configurar a conexão com um LLM (Large Language Model).

# Instalar bibliotecas necessárias
!pip install openai pandas numpy faiss-cpu scikit-learn

Configurando a Conexão com o LLM

Neste guia, utilizaremos a API NebiusAI LLMs, mas você pode adaptar facilmente para usar Ollama ou qualquer outro provedor LLM compatível com o módulo OpenAI.

import os
import openai
from openai import OpenAI

# Para usar NebiusAI
NEBIUS_API_KEY = os.getenv('NEBIUS_API_KEY')
client = OpenAI(api_key=NEBIUS_API_KEY, base_url="https://api.nebius.ai/v1")

# Se preferir usar um modelo local como Ollama
# OPENAI_API_KEY='ollama'  # Pode ser qualquer string não vazia para Ollama
# OPENAI_API_BASE='http://localhost:11434/v1'
# client = OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY, base_url=OPENAI_API_BASE)

ATENÇÃO: Sempre use variáveis de ambiente ou um método seguro para armazenar chaves de API!

Técnicas Avançadas para Otimizar seu Pipeline RAG

Query Rewriting: Maximizando a Relevância da Busca

Uma das técnicas mais eficazes para melhorar a qualidade dos resultados de recuperação é o Query Rewriting (Reescrita de Consulta). Esta técnica envolve a modificação da consulta original para melhorar os resultados da recuperação.

Por exemplo, a consulta “Como funciona um motor de carro?” poderia ser reescrita como “Explique os princípios mecânicos e componentes fundamentais de um motor de combustão interna automotivo, incluindo ciclo de quatro tempos, pistões, virabrequim e sistema de ignição.”

Veja como implementar essa técnica:

def rewrite_query(query, client, llm_model):
    prompt = f"""
    Por favor, reescreva a seguinte consulta para torná-la mais específica e detalhada,
    mantendo o significado original, mas adicionando termos que possam ajudar na
    recuperação de informações relevantes:

    Consulta original: {query}

    Consulta reescrita:
    """

    response = client.chat.completions.create(
        model=llm_model,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        temperature=0.2
    )

    rewritten_query = response.choices[0].message.content.strip()
    return rewritten_query

Reranking: Otimizando a Ordem dos Resultados

Após a recuperação inicial dos documentos, o reranking é aplicado para reordená-los com base na relevância. Isso garante que o LLM processe primeiro as informações mais importantes.

def rerank_documents(query, documents, client, embedding_model):
    # Calcular similaridade entre a consulta e cada documento
    similarities = []
    for doc in documents:
        similarity = calculate_cosine_similarity(query, doc, client, embedding_model)
        similarities.append(similarity)

    # Ordenar documentos por similaridade
    ranked_docs = [doc for _, doc in sorted(zip(similarities, documents),
                                            key=lambda pair: pair[0],
                                            reverse=True)]
    return ranked_docs

Implementação de Chunking e Overlap

A função chunk_text divide os documentos em fragmentos menores com base em um tamanho e sobreposição definidos. Isso é crucial para otimizar a recuperação de informações.

def chunk_text(text, chunk_size=500, chunk_overlap=50):
    words = text.split()
    total_words = len(words)
    chunks = []
    start_index = 0

    # Verificar se a sobreposição é menor que o tamanho do chunk
    if chunk_overlap >= chunk_size:
        adjusted_overlap = chunk_size // 3
        print(f"Aviso: sobreposição ({chunk_overlap}) >= tamanho ({chunk_size}). Ajustando para {adjusted_overlap}.")
        chunk_overlap = adjusted_overlap

    # Loop de Chunking
    while start_index < total_words:
        # Determinar índice final, cuidando para não ultrapassar o total de palavras
        end_index = min(start_index + chunk_size, total_words)
        # Juntar as palavras para o chunk atual
        current_chunk_text = " ".join(words[start_index:end_index])
        chunks.append(current_chunk_text)
        # Calcular o início do próximo chunk
        next_start_index = start_index + chunk_size - chunk_overlap
        # Mover para a próxima posição inicial
        start_index = next_start_index

    return chunks

A escolha do tamanho do chunk e da sobreposição é crucial:

Chunks muito pequenos podem perder contexto importante
Chunks muito grandes podem incluir informações irrelevantes
Sobreposição adequada garante que informações importantes não sejam divididas entre chunks

Medindo a Similaridade com Cosine Similarity

A função calculate_cosine_similarity calcula a similaridade semântica entre dois textos. Isso é feito convertendo os textos em vetores de embeddings e calculando a similaridade do coseno entre esses vetores.

import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def calculate_cosine_similarity(text1, text2, client, embedding_model):
    """Calcula a similaridade do coseno entre os embeddings de dois textos."""
    # Gerar embeddings para ambos os textos em uma única chamada de API
    response = client.embeddings.create(model=embedding_model, input=[text1, text2])
    # Extrair os vetores de embedding como arrays NumPy
    embedding1 = np.array(response.data[0].embedding)
    embedding2 = np.array(response.data[1].embedding)
    # Remodelar vetores para serem arrays 2D conforme esperado pela cosine_similarity do scikit-learn
    embedding1 = embedding1.reshape(1, -1)
    embedding2 = embedding2.reshape(1, -1)
    # Calcular similaridade do coseno usando scikit-learn
    similarity_score = cosine_similarity(embedding1, embedding2)[0][0]
    # Limitar o score entre 0.0 e 1.0 para consistência
    return similarity_score

Esta função é essencial para:

Avaliar a relevância dos documentos recuperados em relação à consulta
Reordenar os resultados com base na similaridade semântica
Medir a qualidade das respostas geradas

Experimentação e Avaliação do Pipeline RAG

Para encontrar a configuração ideal para seu dataset específico, é necessário testar diferentes combinações de parâmetros. A função run_and_evaluate executa e avalia cada estratégia RAG com parâmetros específicos.

def run_and_evaluate(strategy_name, query_text, top_k, use_rerank=False):
    # Inicializar resultado
    result = {
        'chunk_size': last_chunk_size,
        'overlap': last_overlap,
        'top_k': top_k,
        'strategy': strategy_name,
        'retrieved_indices': [],
        'rewritten_query': None,
        'answer': '',
        'faithfulness': 0.0,
        'relevancy': 0.0,
        'similarity_score': 0.0,
        'avg_score': 0.0,
        'time_sec': 0.0
    }

    # Implementação da estratégia RAG específica
    # (código detalhado omitido por brevidade)

    return result

Otimizando o RAG para seu Dataset Específico

A chave para um pipeline RAG eficiente é a personalização para seu dataset específico. Aqui estão algumas diretrizes:

1. Análise do Dataset

Antes de começar a otimização, analise seu dataset para entender:

Estrutura dos documentos: Como os documentos são organizados
Densidade de informação: Quão densa é a informação em seus documentos
Domínio específico: Terminologia e conceitos específicos do domínio

2. Experimentação com Parâmetros

Teste diferentes combinações de:

Tamanho do chunk: Geralmente entre 256 e 1024 tokens
Sobreposição: Tipicamente 10-25% do tamanho do chunk
Número de fragmentos recuperados (top-k): Geralmente entre 3 e 10

3. Avaliação de Estratégias RAG

Compare diferentes estratégias:

RAG Simples: Recuperação direta seguida de geração
Query Rewriting: Reescrita da consulta antes da recuperação
Reranking: Reordenação dos documentos recuperados
Abordagens híbridas: Combinação de diferentes técnicas

Conclusão: Construindo um RAG Finder Pipeline Personalizado

Criar um pipeline RAG otimizado para seu dataset específico não é uma tarefa trivial, mas os benefícios são substanciais. Ao seguir este guia passo a passo, você estará bem equipado para:

Configurar um ambiente de desenvolvimento adequado
Implementar técnicas avançadas como Query Rewriting e Reranking
Otimizar parâmetros como tamanho do chunk e sobreposição
Avaliar diferentes estratégias RAG para encontrar a melhor para seu caso específico

Lembre-se que a otimização do RAG é um processo iterativo. Continue experimentando e refinando seu pipeline para obter os melhores resultados possíveis.

Pronto para implementar seu próprio RAG Finder Pipeline? O código completo está disponível no repositório GitHub do autor, onde você encontrará todas as ferramentas necessárias para começar sua jornada de otimização RAG.

Fonte: Fareed Khan. “Creating the Best RAG Finder Pipeline for Your Dataset: Step-by-Step Implementation”. Disponível em: https://medium.com/@fareedkhandev/88062a6fa45e

Guia Completo para Criar um RAG Finder Pipeline Eficiente