O que é Retrieval Augmented Generation e por que ela é importante para a IA generativa?

Um novo método promete solucionar um problema crítico para modelos de inteligência artificial (IA) generativa: os dados desatualizados. Afinal, a falta de informação ou uso de dados defasados para alimentar um grande modelo de linguagem (LLM) pode gerar resultados bastante insatisfatórios. Trata-se do RAG – do inglês Retrieval Augmented Generation, ou em tradução livre “geração aumentada de recuperação”.

A tecnologia combina dados atualizados com a capacidade de geração de texto da IA. Ao combinar o histórico e as preferências do cliente, o RAG entrega respostas mais precisas e personalizadas, aumentando a satisfação dos usuários e a utilidade dos insights fornecidos por ela. Para departamentos como TI, RH e comercial, pode otimizar processos e melhorar a tomada de decisão.

Ariel Salles, vice-presidente de tecnologia e CTO da Avivatec, explica que o crescimento do RAG é impulsionado pela capacidade de oferecer soluções mais seguras e dinâmicas. “A aplicação dessa estratégia é um grande passo para as empresas que buscam não só proteger suas informações, mas também melhorar a qualidade das decisões”, diz.

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Entre os principais desafios enfrentados pelas organizações atualmente estão a qualidade e a disponibilidade dos dados, que precisam ser de alto padrão e constantemente atualizados para que modelos de IA funcionem corretamente. Outra dificuldade é a escalabilidade do sistema, já que o crescimento do volume de dados pode dificultar a eficácia dos modelos.

Além disso, aponta Salles, a latência e o desempenho devem ser geridos para que as respostas sejam rápidas, especialmente em aplicações em tempo real. Por fim, as regulamentações como LGPD e GDPR também impõe mais segurança dos dados, principalmente ao lidar com grandes volumes de informações sensíveis.

Uso setorial do Retrieval-Augmented Generation

Alguns setores tendem a se beneficiar mais das capacidades de RAG para personalizar respostas e melhorar a eficiência baseados em dados. Na TI, por exemplo, o método pode melhorar o suporte técnico, resolver problemas e automatizar a documentação em ambientes complexos.

Na área financeira, pode auxiliar na análise de risco, detectar fraudes, oferecer suporte ao cliente e criar relatórios financeiros personalizados. Na saúde, é útil em prontuários eletrônicos, recomendações de tratamentos com base em informações médicas atualizadas e suporte às decisões clínicas.

Na educação, é capaz de gerar conteúdo educativo adaptado ao perfil de cada aluno, além de apoiar a tutoria e analisar o desempenho acadêmico.

“A expectativa para o futuro é que o RAG evolua para incorporar dados multimodais, como imagens, vídeos e áudios, permitindo uma recuperação e geração de respostas ainda mais profundas. Com essa evolução, diversos processos empresariais poderão ser automatizados”, diz Salles.

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