O que é a Geração Aumentada por Recuperação (RAG)?

A Geração Aumentada por Recuperação (RAG, na sigla em inglês) é um componente importante dentro dos sistemas de IA já estabelecidos. Ela fornece uma base de informações aprofundada que pode aprimorar a clareza das saídas de Grandes Modelos de Linguagem. Ao ser integrado a um LLM, ele pode produzir resultados mais confiáveis, verificando-os novamente com fontes relevantes e específicas da área.

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Os Desafios dos Mestrados em Direito

Os Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs, na sigla em inglês) utilizam aprendizado profundo baseado em transformadores para mapear palavras como vetores numéricos, estabelecendo relações entre elas.

No entanto, a sua dependência de conjuntos de dados massivos cria desafios, tais como:

Viés e lacunas de conhecimento – Os dados de treinamento são muito extensos para serem verificados manualmente, o que leva à falta de detalhes técnicos ou a perspectivas distorcidas.
Falta de controle de qualidade – Não há uma maneira fácil de auditar quais dados moldaram um modelo além de parâmetros gerais, como limites de tempo.

Os mestres em direito (LLMs) não conseguem identificar lacunas de conhecimento, o que leva a:

Alucinações – Respostas falsas, desatualizadas ou excessivamente genéricas.
Fontes não confiáveis – A IA pode utilizar conteúdo não oficial, misturar terminologia ou interpretar o contexto de forma equivocada.
Comportamento inconsistente – Não há duas solicitações iguais, o que dificulta aos desenvolvedores prever os riscos da IA.

Essas falhas comprometem a confiabilidade da IA , como visto quando a IA do Google Chrome sugeriu senhas fracas, recomendando nomes e datas de nascimento para serem usadas. Para lidar com esses riscos, você deve utilizar o IA Trust, Risk, and Security Management (IA TRiSM), que é essencial para a implantação segura da IA.

Além disso, a Geração Aumentada por Recuperação (RAG) melhora a precisão ao integrar dados confiáveis em tempo real.

Como a geração aumentada por recuperação aprimora grandes modelos de linguagem?

Os RAGs operam em duas etapas:

Recuperação e pré-processamento de dados

Após identificar precisamente o tópico, área ou setor em que um estímulo se concentra, o sistema RAG utiliza um algoritmo de busca para acessar dados externos além do conjunto de treinamento original do LLM.

Esses dados podem ser extraídos de fontes como APIs, bancos de dados ou documentos relevantes em uma infinidade de formatos diferentes:

Arquivos
Registros do banco de dados
Texto longo

Semelhante ao LLM básico, o RAG converte esses dados em representações numéricas dentro de um banco de dados vetorial.

Geração Aterrada

Ao criar uma resposta para uma pergunta relevante, o LLM pré-treinado pode recorrer ao próprio banco de dados de vetores do RAG para enriquecer sua resposta. Esse contexto aprimorado permite que o modelo gere respostas mais precisas, detalhadas e adaptadas à consulta específica do usuário.

Como o RAG pode ser implementado essencialmente como uma atualização complementar aos LLMs, sua adoção tem sido substancial.

Como o RAG está sendo aplicado em diferentes setores

Aponte para um setor que esteja explorando os cursos de mestrado em direito (LLM) e há uma grande probabilidade de que um sistema de avaliação de desempenho (RAG) seja implementado.

Chatbots

Respostas precisas, concisas e contextualizadas são o principal diferencial dos chatbots com tecnologia LLM; aqueles com tecnologia RAG conseguem atender a essas demandas de forma muito mais confiável, graças à sua capacidade de extrair informações precisas de vastos conjuntos de dados da empresa.

Isso ajuda a concretizar as capacidades prometidas pelos chatbots para lidar com consultas específicas de clientes ou fornecer aconselhamento financeiro personalizado.

Tarefas legais

Os modelos RAG são capazes de encontrar precedentes legais e resumir a jurisprudência e os documentos relevantes, localizando e recuperando os textos jurídicos pertinentes. Como resultado, os LLMs com suporte do sistema RAG podem proporcionar uma economia de tempo significativa para os profissionais do direito, além de ajudar os estudantes de direito a encontrar informações essenciais para a análise de casos.

Cibersegurança

Da mesma forma que os RAGs (Research Assessment Guides - Guias de Ação Rápida) aceleram o processo de encontrar e assimilar as informações corretas para a equipe jurídica, os LLMs (Legal Liability Management - Gestão de Litígios Jurídicos) emitidos pelo provedor de segurança permitem que os analistas de segurança consultem e encontrem incidentes que estão ocorrendo em sua infraestrutura tecnológica. Ao ingerir todos os arquivos relevantes que uma ferramenta de segurança exige e cria, um RAG interno pode ser uma força incrível para a eficiência da cibersegurança.

Isso permite que os analistas verifiquem a implementação de patches, identifiquem possíveis causas de perda de dados e pesquisem políticas de acesso ao firewall, conforme necessário.

Os 3 principais desafios na implementação do RAG

Embora o RAG ofereça uma nova dimensão de profundidade às respostas e aos dados acessíveis a uma ferramenta LLM, ele não está isento de desafios.

#1: Blocos de dados muito pequenos (ou muito grandes)

Os RAGs ainda exigem uma quantidade enorme de dados: todos esses arquivos e documentos precisam ser incorporados ao RAG, mas não são inerentemente utilizáveis nesse formato.

Todas as informações úteis contidas nesses arquivos ainda precisamser extraídas e organizadas em blocos adequados.

Isso pode acarretar diversos problemas, como:

Perda de contexto: possibilitada pela divisão dos fragmentos em partes muito pequenas. Dividir os documentos em partes muito pequenas significa que o RAG pode recuperar uma informação que seja muito técnica ou específica para ser útil, ou até mesmo perder algumas das conexões entre as diferentes seções do documento.
Blocos maiores precisam ser balanceados: se forem muito grandes, começam a ficar mais lentos para processar e computar.

#2: Altos custos de inferência

Um dos principais objetivos dos mestrados em direito (LLMs) é manter os custos sob controle: eles conseguem agregar valor a uma empresa ao acelerar a produtividade dos funcionários e, consequentemente, economizar tempo e dinheiro.

No entanto, a capacidade de processamento exigida pode rapidamente comprometer esse objetivo: o tamanho das janelas de contexto, o volume de dados de treinamento e o tamanho do modelo contribuem para os custos do RAG e do LLM. Por isso, é tão importante selecionar o LLM que seja especificamente adaptado ao seu caso de uso dentro da sua empresa.

Por já ter sido otimizado para esse caso de uso, ele pode se beneficiar de custos de inferência mais baixos.

#3: Os dados recuperados não são relevantes

O sistema RAG não é infalível: ele é capaz de recuperar dados que não são totalmente relevantes para a consulta inicial do usuário.

Isso pode assumir diversas formas, às vezes causado pelo sistema não identificar documentos de alta classificação que possam conter a melhor resposta, ou pelo processo de geração de respostas não conseguir classificar adequadamente esse trecho…

Portanto, não entra na resposta final.

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Check Point offers RAG support across all 3 of its major security offerings – from firewall-focused Check Point, to Check Point Extended Prevention and Response, and full-stack SASE solution Workspace Security. Known as AI Copilot, Check Point’s AI agent adapts exclusively to the security data and events that your organization relies on day-to-day.

Com o IA Copilot implementado, as equipes de segurança e TI podem solicitar ao assistente que atualize os controles de acesso, crie políticas de segurança e resolva chamados. Independentemente do que for necessário no momento, o IA Copilot pode vasculhar a enorme quantidade de documentação e dados de eventos e fornecer dados essenciais para a missão à pessoa mais adequada em tempo recorde.

O IA Copilot está longe de ser a única evolução que a GenAI trará este ano: Check Point garante segurança completa e aprofundada para projetos de desenvolvimento e implantação de IA, identificando APIs GenAI não autorizadas e sessões e casos de uso de alto risco específicos para sua organização.

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