2024 será um ano revolucionário para a tecnologia de inteligência artificial, graças a algo chamado 'Geração Aumentada de Recuperação'para amigos RAG. Para entender o que isso significa, pense em modelos como o ChatGPT, que conhecemos por suas capacidades de diálogo. O RAG leva estes programas a um nível superior, permitindo-lhes “extrair” informação de fontes externas, quase como se pudessem consultar uma enciclopédia ou base de dados em tempo real para fornecer respostas mais precisas e detalhadas.
O que isso significa? Significa que quando falamos com estes sistemas, não só recebemos respostas baseadas no seu “cérebro digital”, mas também informações precisas e atualizadas de todo o mundo. E trará mais uma revolução no setor. Geração aumentada de recuperação de trapos, cavalheiros. Memorize o nome.
O impacto do RAG nas empresas e nas pessoas
O advento do RAG tem implicações profundas tanto para as empresas como para os consumidores. Para empresas, significa ser capaz de integrar modelos de linguagem avançados com seus próprios bancos de dados e conhecimentos específicos, levando a uma eficiência e eficácia sem precedentes nas interações com os clientes e na automação de processos. Para consumidores, traduz-se em experiências digitais mais ricas e personalizadas, graças a chatbots e assistentes virtuais capazes de fornecer informação relevante e atualizada em tempo real.
Em 2024, surgirão três “porta-estandartes” fundamentais:
1. Sistemas sem código
Os sistemas de IA que não exigirão habilidades de codificação e usarão RAG irão crescer. As versões do ChatGPT para consumidores estarão entre as mais procuradas em 2024. Esses sistemas permitirão que até mesmo pessoas sem habilidades técnicas construam capacidades complexas de IA generativa, quebrando barreiras à entrada e democratizando o acesso à tecnologia avançada de IA.
2.API RAG
APIs RAG, como aquelas oferecidas por OpenAI, oferecem às empresas a capacidade de criar recursos de chatbot de IA generativos e sofisticados, usando dados específicos do usuário ou do site. Isto simplificará enormemente o desenvolvimento de aplicações de IA, tornando estes projetos acessíveis a um público ainda mais vasto.
3. Fluxos de trabalho RAG
Plataformas de nuvem como Salesforce e Zoho já estão integrando fluxos de trabalho baseados em APIs RAG, facilitando o acesso a dados em nível de conta e a criação de novos fluxos de trabalho altamente eficientes. Isso abre novas possibilidades para a geração dinâmica de conteúdo de IA em diversas aplicações, desde a geração de documentos PDF até a personalização das experiências do usuário.
Exemplos práticos de uso
1. Suporte personalizado ao cliente
Vamos imaginar uma seguradora implementando um chatbot baseado em RAG. O cliente pode perguntar sobre a cobertura de sua apólice em caso de danos causados por eventos naturais. O chatbot, utilizando o RAG, não só compreende a questão, como também se baseia nas informações específicas da política do cliente e nos dados recentes sobre eventos naturais na sua área, fornecendo uma resposta personalizada e detalhada.
2. Apoio à decisão em tempo real para empresas
Considere uma empresa que precisa tomar decisões rápidas de marketing baseadas em dados. Um sistema RAG pode analisar grandes quantidades de dados de vendas, feedback de clientes e tendências de mercado em tempo real, fornecendo recomendações baseadas nos dados mais recentes e relevantes, ajudando os gestores a tomar decisões informadas e oportunas.
3. Ensino individual personalizado
Um aplicativo educacional baseado em RAG poderia fornecer aos alunos assistência de estudo personalizada. Por exemplo, um aluno que estuda história pode perguntar detalhes sobre as causas da Primeira Guerra Mundial. O sistema RAG pode recorrer a fontes históricas atualizadas e precisas para fornecer uma explicação detalhada, reforçada por dados históricos e análises especializadas, e apresentá-la ao aluno na língua que melhor lhe convém.
4. Cuidados de saúde e aconselhamento médico
Na área da saúde, o RAG pode ser usado para fornecer aconselhamento médico personalizado. Um usuário poderia descrever seus sintomas para um aplicativo que, por meio do RAG, consulta bancos de dados médicos e estudos clínicos para fornecer possíveis diagnósticos ou aconselhar quando é necessário consultar um médico, considerando o histórico médico do usuário e as últimas pesquisas médicas realizadas. Adeus agonizantes pesquisas improvisadas em sites médicos.
5. Planejamento de viagens e roteiros com gestão de imprevistos
Uma agência de viagens online poderia usar o RAG para oferecer aos clientes itinerários de viagem personalizados. Com base nas preferências do cliente, nas condições climáticas atuais e nos eventos locais, o sistema RAG pode sugerir destinos, atividades e recomendações de viagem que correspondam exatamente às expectativas e aos interesses do cliente. Mesmo tentando mudar de estágio “on the fly” para se adaptar a mudanças repentinas no orçamento ou na situação.
6. Análise e relatórios financeiros avançados
No setor financeiro, o RAG pode ser usado para gerar análises e relatórios personalizados. Um investidor pode solicitar uma análise das tendências atuais do mercado de ações. Utilizando o RAG, o sistema poderia basear-se em dados de mercado em tempo real, relatórios financeiros e análises de especialistas para fornecer uma visão geral atualizada e aprofundada, ajudando o investidor a tomar decisões de investimento informadas (e de alguma forma prever o desempenho dos mercados). .
7. Automação de fluxos de trabalho empresariais
O RAG também pode ser usado para automatizar e otimizar fluxos de trabalho de negócios. Como? Por exemplo, numa empresa de produção, um sistema RAG poderia monitorizar os dados da cadeia de abastecimento em tempo real, prever potenciais problemas e sugerir ações corretivas, otimizando assim a produção e reduzindo o tempo de inatividade.
Os meus são apenas alguns dos exemplos que ilustram como a Retrieval Augmented Generation pode transformar diferentes setores, oferecendo soluções personalizadas, informações precisas e decisões baseadas em dados em tempo real.
Em resumo: 2024 será o ano do RAG
O entusiasmo por modelos de linguagem avançada era alto em 2023, mas estávamos apenas vendo ensaios gerais. 2024 promete ser o ano em que as aplicações práticas e os benefícios para o utilizador final aumentarão exponencialmente. O RAG não só mudará a forma como interagimos com a IA, mas também abrirá novos horizontes de possibilidades, tanto em ambientes empresariais como pessoais.
A promessa do RAG é levar a IA a um território desconhecido, onde não só a capacidade de gerar texto de forma inteligente é crítica, mas também a capacidade de informar e adaptar com base num universo de dados em constante evolução. 2024 será lembrado como o ano em que a inteligência artificial realmente começou a compreender o mundo que nos rodeia.
