À medida que o tempo passa, e com ele o frenesi gerado em torno da IA generativa, empresas que optaram pela inovadora tecnologia estão se deparando com a realidade. O impacto gerado pelo potencial da inteligência artificial generativa causou o que podemos chamar de “entorpecimento” das pessoas quando se depararam com a tecnologia. Continuamos impressionados com o poder da Gen AI. No entanto, a chegada da Gen AI trouxe consigo alguns desafios importantes que forçaram líderes de seus setores a integrá-la em projetos e fluxos de trabalho colocando ainda mais pressão para se manterem à frente dos concorrentes.
Um dos principais desafios impostos pela Gen AI é a fundação de dados que serão utilizados pelos modelos de LLM e linguagem natural. Isso porque conforme os modelos são treinados e evoluem, muitas empresas descobrem que a geração dos modelos base não são confiáveis e acurados para respostas precisas que os casos de uso corporativo exigem. Para adotar a gen AI com confiança e desbloquear seu potencial total, as empresas precisam fundamentar as respostas do modelo de fundação em sistemas empresariais e dados novos. Isso pode ajudar a garantir que os modelos de IA produzam respostas precisas e completas nas quais as empresas confiam para a geração de retorno sobre o investimento (ROI) e oportunidades de novos investimentos.
Para aumentar a precisão dos modelos, evitando ou mitigando a propensão a respostas imprecisas ou alucinadas, é essencial que as empresas fundamentem seus modelos de LLM (large language model), e consequentemente linguagem natural, em suas ‘verdades empresariais’. Isso significa que a base de dados precisa ser específica de seus produtos e clientes. Como por exemplo, modelos de fundação de dados em sistemas de ERP, CRM, campanhas de marketing, etc.
Uma metodologia flexível e utilizada para fundamentar as respostas de um modelo de LLM, é a RGA – Retrieval Augmented Genaration, ou geração aumentada de recuperação. Com o RGA é possível trazer dados atualizados para dentro do modelo de IA, obtendo maior precisão no nível de resposta com transparência das fontes utilizadas.
A abordagem que permite o alicerce na verdade empresarial é a geração aumentada de recuperação (RAG), estendendo a capacidade dos modelos de base de incorporar dados externos antes de gerar uma resposta.
RAG é uma metodologia flexível para fundamentar as respostas de um modelo. Ela tem duas etapas:
• Recuperação: O sistema pesquisa fontes de dados externas e recupera as informações que melhor podem responder à consulta do usuário.
• Geração: O modelo usa os fatos recuperados para gerar uma resposta fundamentada.
Essa abordagem permite que o modelo responda a perguntas sobre informações que não viu durante o treinamento. E quando os dados de uma empresa são atualizados – uma ocorrência regular com bancos de dados operacionais, transacionais ou analíticos – o aplicativo empresarial usando RAG gera respostas oportunas e relevantes, sem retreinamento. Tudo isso significa que o aplicativo pode executar tarefas intensivas em conhecimento em novos contextos e garantir saídas atualizadas.
Vamos dar uma olhada em como fundamentar um modelo de fundação de dados na verdade empresarial pode melhorar a precisão, a contextualização e a pontualidade das respostas de uma aplicação.
Autenticidade dos dados
Um modelo de fundação que é fundamentado na verdade empresarial usa informações genuínas e confiáveis. Usar a recuperação para aumentar um modelo com fatos da verdade empresarial melhora muito a confiabilidade da saída. Se um modelo frequentemente fornece respostas imprecisas ou não confiáveis, os usuários não confiarão em suas habilidades. Em contraste, se um modelo de IA generativa fornece consistentemente respostas factuais e fundamentadas, os usuários desenvolvem maior confiança em suas habilidades. Essa confiança conquistada abre a porta para implementar o modelo em áreas sensíveis onde a precisão é crítica, como relatórios financeiros, consultoria de saúde ou até mesmo aplicações legais.
Ao melhorar continuamente a integridade e a precisão das respostas, as empresas podem desbloquear casos de uso exclusivos em toda a empresa e estabelecer as bases para a próxima geração de agentes de IA.
Relevância dos dados
Fundamentar um modelo na verdade empresarial significa que o modelo fornece uma saída mais informativa e diferenciada, diretamente relevante para o contexto específico. Muitas aplicações exigem especificidade ou detalhes, e por isso é útil fundamentar um modelo em dados específicos do domínio, como artigos científicos, descrições de produtos ou registros de clientes em bancos de dados. A tecnologia RAG capacita a seleção dos registros corretos de clientes ou a localização do pedaço certo de texto dentro de um artigo científico — ou milhares deles — ajudando os modelos a atingir a relevância de dados que as empresas exigem.
Minimizar alucinações
Modelos generativos dependem de relações estatísticas aprendidas durante o treinamento, o que às vezes faz com que eles gerem saídas que parecem plausíveis, mas que são factualmente incorretas ou até mesmo sem sentido. Ao conectar o modelo a fontes de conhecimento confiáveis, a fundação permite que o modelo faça referência cruzada de suas respostas com dados confiáveis ou fatos verificáveis, aumentando significativamente a precisão e a relevância das saídas.
Conclusão
Extrair valor da inteligência artificial generativa e obter resultados significativos que gerem ROI e que justifiquem o investimento, embora não seja uma tarefa fácil, não é algo inacessível. A nossa experiência com a aplicabilidade dessa tecnologia em diferentes ambientes de negócio comprova isso.
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