AI&YOU #40: Geração aumentada por recuperação (RAG) na IA empresarial

Estatísticas da semana: Taxa de crescimento anual de 37,3% nas indústrias de IA de 2023 a 2030

Na edição desta semana, continuamos a nossa série sobre "Ligar os dados da sua empresa a um LLM como o ChatGPT", analisando a Geração Aumentada por Recuperação (RAG).

Iremos explorar alguns temas-chave, tais como:

• Compreender a Geração Aumentada por Recuperação (RAG)

• Aplicações do RAG nas empresas

• Vantagens da integração do RAG com os LLM da empresa

Também vamos mergulhar em algumas estatísticas importantes de IA para empresas e força de trabalho que você deve saber para 2024. Na Skim AI, reconhecemos o significativo retorno do investimento que a ligação de modelos de linguagem de grande dimensão aos seus dados oferece. A nossa equipa é especializada em aconselhar e construir tais soluções para as empresas, de modo a reduzir custos, aumentar a escala e trazer conhecimentos aos decisores. Se estiver interessado em explorar como os LLMs podem melhorar as suas operações comerciais, por exemplo, com suporte ao cliente personalizável e agentes de FAQ, agentes de Linguagem Natural para SQL, agentes de marketing e agentes de capacitação de vendas, contacte-nos para uma consulta.

AI&YOU #40: Geração aumentada por recuperação (RAG) na IA empresarial

No domínio da inteligência artificial, particularmente no âmbito das aplicações empresariais, a integração de técnicas avançadas como a Retrieval-Augmented Generation (RAG) está a inaugurar uma nova era de eficiência e precisão. Como parte da nossa série atual sobre ligar dados empresariais a modelos de linguagem de grande dimensão (LLMs)A compreensão do papel e da funcionalidade do RAG torna-se fundamental. O RAG situa-se na intersecção de tecnologias inovadoras de IA e de aplicações comerciais práticas. Representa uma evolução significativa na forma como os sistemas de IA, especialmente os LLM, processam, recuperam e utilizam a informação. No contexto das empresas que lidam com grandes quantidades de dados, o RAG oferece uma abordagem transformadora para lidar com tarefas de conhecimento intensivo, garantindo a entrega de informações relevantes e actualizadas.

Compreender a Geração Aumentada por Recuperação (RAG)

O RAG é um mecanismo sofisticado de IA que melhora a funcionalidade dos LLMs através da integração de um sistema de recuperação dinâmico. Este sistema permite que os MMN acedam e utilizem fontes de dados externas e actualizadas, enriquecendo assim as suas respostas com um leque mais vasto de informações. No seu núcleo, o RAG combina dois processos principais: a recuperação de informações relevantes de uma base de dados extensa e a geração de uma resposta contextualmente enriquecida com base nesses dados recuperados. Inicialmente, o modelo efectua uma pesquisa semântica numa base de dados estruturada, frequentemente conceptualizada como um espaço vetorial. Esta base de dados vetorial é uma coleção organizada de representações numéricas de vários pontos de dados, incluindo texto e outras formas de informação. Algumas das bases de dados vectoriais mais populares incluem: Chroma, Pinecone, Weaviate, Faiss, e Qdrant. Quando o RAG recebe uma consulta, utiliza algoritmos avançados para navegar neste espaço vetorial, identificando os dados mais relevantes em relação à consulta. O mecanismo de recuperação foi concebido para compreender as relações semânticas entre a consulta e o conteúdo da base de dados, garantindo que os dados seleccionados estão contextualmente alinhados com a intenção da consulta.

Componentes do RAG

O funcionamento do RAG pode ser entendido através das suas duas componentes principais:

1. Mecanismo de recuperação: Este componente é responsável pela fase inicial do processo RAG. Envolve a pesquisa na base de dados vetorial de dados semanticamente relevantes para a consulta de entrada. Algoritmos sofisticados analisam as relações entre a consulta e o conteúdo da base de dados para identificar a informação mais adequada e a resposta mais exacta para a geração da resposta.

2. Processamento de linguagem natural (PNL): A segunda fase envolve a PNL, onde o LLM processa os dados recuperados. Utilizando técnicas de PNL, o modelo integra a informação recuperada na sua resposta. Esta etapa é crucial, pois garante que o resultado não seja apenas factualmente exato, mas também linguisticamente coerente e contextualmente adequado.

Através destes componentes, a recuperação aumentada pela geração amplia significativamente as capacidades dos LLMs, especialmente em tarefas que requerem a recuperação de informação relevante. Esta combinação de processos de recuperação e geração permite que os LLMs forneçam respostas mais abrangentes e alinhadas com o estado atual do conhecimento, tornando-os ferramentas inestimáveis em várias aplicações empresariais onde a informação rápida e precisa é fundamental.

Aplicações do RAG nas empresas

O RAG oferece uma grande variedade de aplicações práticas em ambientes empresariais, especialmente nos domínios da pesquisa semântica, da recuperação de informações, do serviço ao cliente e da criação de conteúdos. A sua capacidade de aceder e utilizar dinamicamente uma vasta gama de dados torna-o uma ferramenta inestimável para as empresas que procuram otimizar várias operações. Pesquisa semântica e recuperação eficiente de informações O RAG melhora a pesquisa semântica para empresas, fornecendo resultados contextualmente relevantes a partir de grandes volumes de dados, ideais para empresas que necessitam de informações precisas rapidamente. Melhorar o serviço ao cliente O RAG melhora a eficiência do serviço ao cliente, fornecendo respostas precisas e personalizadas utilizando dados em tempo real, tais como o estado das encomendas ou recomendações de produtos com base no histórico de compras. Melhorar a criação de conteúdos O RAG ajuda a criar conteúdos relevantes e cativantes, acedendo a informações actualizadas, alinhando-se com as tendências actuais e os interesses do público para campanhas de marketing eficazes.

Desafios e considerações na implementação das RAG

A implementação da geração aumentada de recuperação em ambientes empresariais traz o seu próprio conjunto de desafios e considerações. Para aproveitar todo o potencial da RAG, as empresas devem prestar muita atenção a aspectos como a qualidade dos dados, a gestão e as preocupações éticas e de privacidade associadas à sua utilização. Escalonamento para além das janelas de contexto fixo O RAG permite que os LLMs acedam a vastos conjuntos de dados para além das suas janelas de contexto fixas, o que é crucial para empresas com dados dinâmicos e em grande escala, melhorando o processamento de informações e a escalabilidade dos modelos. Melhorar a precisão e a relevância das aplicações empresariais A integração do RAG com os LLM melhora a precisão e a relevância das respostas, incorporando informações em tempo real de várias fontes, essenciais em sectores como o financeiro para obter informações actualizadas sobre o mercado. Manter as informações actualizadas e em dia O RAG garante que os LLM utilizam os dados mais actuais, vitais para tarefas que exigem as informações mais recentes para a tomada de decisões, como na gestão da cadeia de abastecimento para actualizações de inventário e logística em tempo real. A integração do RAG com os LLMs empresariais aumenta significativamente a sua funcionalidade, tornando-os mais eficazes para a tomada de decisões informadas, planeamento estratégico e gestão operacional em vários cenários empresariais.

O futuro das RAG na IA das empresas

O RAG está a moldar rapidamente o futuro da IA empresarial, prometendo avanços em termos de precisão, velocidade e tratamento de consultas complexas. À medida que os modelos de aprendizagem automática progridem, espera-se que o RAG consiga uma recuperação de informações mais matizada, melhorando a utilidade do modelo de linguagem grande em várias tarefas comerciais. O seu papel estratégico na IA empresarial é crucial, oferecendo vantagens competitivas na utilização de dados e conhecimentos accionáveis. Os LLMs equipados com RAG são essenciais para as empresas que navegam na transformação digital, levando a decisões mais inteligentes, soluções inovadoras e experiências personalizadas do cliente. Esta tecnologia marca uma mudança significativa na forma como as empresas operam e competem num mundo orientado por dados, com o seu percurso evolutivo definido para impulsionar a inovação e a eficiência em todo o sector.

10 estatísticas de IA empresarial para conhecer em 2024

À medida que avançamos em 2024, o cenário da IA corporativa continua a se desenvolver de maneiras sem precedentes. Esta semana, também nos aprofundamos em 10 estatísticas de IA corporativa que você deve saber para este ano:

1. Espera-se que a dimensão do mercado da IA atinja $407 mil milhões até 2027

2. Taxa de crescimento anual de 37,3% nas indústrias de IA de 2023 a 2030

3. A IA está no topo da estratégia empresarial, sendo a sua prioridade para 83% das empresas

4. 79% dos estrategas empresariais afirmam que a IA será fundamental para o seu sucesso em 2024

5. Prevê-se que a IA contribua para 14,5% do PIB norte-americano até 2030

6. 75% dos executivos de topo acreditam que a IA será implementada nas suas empresas

7. O mercado global de IA tem um valor de $150,2 mil milhões e prevê-se que aumente

8. 64% das empresas acreditam que a IA ajudará a aumentar a sua produtividade global

9. 25% das empresas estão a recorrer à adoção de IA para resolver a escassez de mão de obra

10. A IA contribuirá com um aumento líquido de 21% para o PIB dos EUA até 2030

As 10 principais estatísticas de IA do consumidor e da força de trabalho para 2024

Também analisamos as frentes do consumidor e da força de trabalho com mais 10 estatísticas de IA para 2024:

1. Maioria dos consumidores preocupados com a utilização da IA nas empresas

2. 65% Confiar nas empresas que utilizam a IA de forma responsável

3. Mais de metade acredita que a IA melhora o conteúdo escrito

4. 77% Preocupado com o facto de a IA causar perda de emprego no próximo ano

5. 400 milhões de trabalhadores potencialmente deslocados pela IA

6. Prevê-se que a IA crie 97 milhões de empregos

7. Aumento do recrutamento para funções de apoio à IA

8. A indústria transformadora terá o maior impacto financeiro da IA

9. Metade dos utilizadores móveis dos EUA utiliza diariamente a pesquisa por voz

10. Diversas utilizações da IA populares em 2024

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