Ragas: Soluções de GenAI com respostas mais relevantes e melhor desempenho

A evolução dos LLMs (Large Language Models) tem revolucionado a forma como interagimos com a inteligência artificial. Desde assistentes virtuais até geradores de conteúdo, esses modelos têm se tornado indispensáveis em diversas aplicações. No entanto, para garantir a eficácia dessas soluções, é essencial uma avaliação robusta da qualidade das respostas geradas. 

Neste artigo, exploraremos as possibilidades de aplicação da técnica de RAG (Retrieval-Augmented Generation) e do framework Ragas, suas principais vantagens e como as empresas podem utilizar essa metodologia para superar desafios empresariais em diversas frentes, desde chatbots até análises de mercado e estratégias de negócios. 

Nos últimos anos, a Inteligência Artificial Generativa (GenAI) deu um salto. Uma pesquisa recente da McKinsey aponta que em 2024 cerca de 72% das empresas do mundo já adotaram essa tecnologia. Um avanço significativo comparado aos 55% em 2023. 

Junto com essa evolução acelerada, surgiram os LLMs, elementos capazes de gerar respostas complexas e personalizadas a uma ampla gama de solicitações.

Esses LLMs têm sido amplamente adotados em diversas aplicações. Porém, avaliar a qualidade e a relevância dessas respostas geradas por IA pode ser um desafio.  

A técnica de RAG combina o poder dos LLMs com fontes de dados externas, aumentando a capacidade do modelo de fornecer respostas precisas e relevantes.  

Integrando dados adicionais ao contexto do LLM, esses sistemas podem melhorar a qualidade das respostas em diversas aplicações, desde assistentes virtuais até ferramentas de geração de conteúdo.  

No entanto, garantir que esses pipelines RAG estejam operando com a máxima eficácia requer uma avaliação contínua e detalhada. Uma tarefa significativamente complexa sem as ferramentas adequadas. 

É aqui que entra o framework Ragas, uma estrutura de avaliação que utiliza as pesquisas mais recentes para fornecer ferramentas que medem a qualidade do texto gerado por LLMs no contexto do RAG.  

O Ragas oferece insights detalhados sobre o desempenho dos pipelines, permitindo ajustes precisos e melhorias contínuas. Além disso, o Ragas ajuda a fornecer verificações constantes para garantir que os pipelines RAG mantenham um desempenho elevado.  

Essa integração contínua assegura a eficácia dos sistemas, facilitando a manutenção e a evolução dos pipelines RAG. Assim, é possível impulsionar a eficiência operacional, a satisfação do cliente e os resultados financeiros em diferentes aplicações.  

Principais métricas de Ragas

O framework Ragas oferece uma estrutura robusta para medir a eficácia dos pipelines RAG, garantindo que eles forneçam informações precisas e relevantes. Para aprofundar essa avaliação, são utilizadas várias métricas-chave, cada uma com um papel essencial na mensuração da qualidade das respostas geradas. Vamos explorar as métricas principais que podem ser usadas para avaliar a eficácia de um pipeline RAG. 

Fidelidade (Faithfullness) 

A fidelidade é uma métrica que avalia o grau em que o texto gerado reflete com precisão as informações dos documentos de origem recuperados pelo sistema RAG. Essa métrica é crucial para garantir que o processo não inclua imprecisões ou distorções.  

A integridade do conteúdo gerado é mais que fundamental para aplicações em que a exatidão das informações é vital, como em contextos médicos, jurídicos ou científicos. 

Relevância (Answer Relevancy) 

A relevância das respostas mede o quão bem as respostas geradas atendem às perguntas inseridas na aplicação.  

Especialmente importante em assistentes virtuais, onde a precisão e a aplicabilidade das respostas impactam diretamente a satisfação do usuário, a relevância é outra métrica extremamente importante.  

Recuperação de Contexto (Context Recall)  

A recuperação de contexto avalia a capacidade do sistema RAG de recuperar todas as informações relevantes das fontes de dados externas.  

Um sistema com alta recuperação de contexto pode utilizar abrangentemente os dados disponíveis, o que é crítico para gerar respostas bem-informadas e completas. 

Essa métrica garante que o sistema esteja acessando um amplo espectro de informações para formar suas respostas, evitando lacunas significativas no conhecimento. 

Precisão do contexto (Context Precision) 

Em contraste com a recuperação, a precisão do contexto mede a proporção de informações recuperadas que são realmente relevantes para a tarefa em questão. 

Essa métrica garante que o sistema RAG filtre eficientemente dados irrelevantes, focando na qualidade e não na quantidade. Alta precisão do contexto significa que o sistema está extraindo e utilizando apenas as informações mais pertinentes, evitando sobrecarga de dados que não agregam valor às respostas. 

Relevância do contexto (Context Relevancy) 

A relevância do contexto combina aspectos de recuperação e precisão, avaliando a relevância geral do contexto utilizado pelo sistema RAG.  

Essa métrica destaca a importância de uma abordagem equilibrada na recuperação de dados, onde tanto a amplitude quanto a especificidade das informações são otimizadas.  

Um sistema RAG com alta relevância do contexto consegue fornecer respostas mais detalhadas e específicas sem perder a abrangência necessária para um entendimento completo. 

Similaridade semântica das respostas (Answer semantic similarity) 

Essa métrica avalia o alinhamento entre as respostas geradas e a verdade básica (ou respostas esperadas), considerando as nuances da linguagem. É essencial para verificar se o sistema RAG não está capturando apenas os aspectos superficiais das respostas.  

De modo geral, ela assegura que as respostas não apenas pareçam corretas, mas também estejam em conformidade com o contexto e a intenção das perguntas. 

Correção das respostas (Answer Correctness)  

A correção das respostas avalia diretamente a precisão das informações fornecidas no texto gerado. Ela garante que os LLMs aumentados por RAG atuem como fontes confiáveis de informação.  

Em áreas onde a exatidão é crítica, como na medicina ou finanças, garantir a correção das respostas é vital para a confiabilidade e a segurança das informações fornecidas. 

Explorando as possibilidades de aplicação do RAG nos negócios

A técnica de RAG possui uma ampla gama de aplicações, podendo ser utilizado em diversas soluções tecnológicas. Conheça alguns exemplos:  

Chatbots 

No caso de assistentes virtuais, o RAG pode ajudar a avaliar o desempenho dos LLMs em compreender as solicitações e fornecer respostas relevantes, precisas e bem fundamentadas. Isso é essencial para garantir que os assistentes virtuais sejam capazes de atender às necessidades dos usuários de maneira eficaz e confiável. 

Geração de resumos 

Em geradores de resumos, o RAG pode ser empregado na análise da capacidade dos LLMs em selecionar e sintetizar as informações mais importantes do texto original. Isso permite garantir que os resumos gerados sejam concisos, precisos e reflitam uma compreensão profunda do conteúdo. 

Marketing e produção de conteúdo 

O RAG também pode ser utilizado em soluções que produzem conteúdo, como artigos, relatórios e materiais de marketing. Nesse contexto, o RAG contribui para avaliar se o conteúdo gerado é relevante, preciso e bem fundamentado, alinhado com os objetivos e o público-alvo da empresa. 

Análise de mercado e estratégias de negócios 

Na tomada de decisão estratégica, o RAG pode ser utilizado para fornecer aos líderes empresariais informações precisas e fundamentadas sobre tendências de mercado, análises competitivas e projeções financeiras.  

Ao analisar grandes volumes de dados internos e externos, os LLMs apoiados pela técnica de RAG podem identificar padrões, tendências e oportunidades que podem ser aproveitadas pela organização. 

Principais vantagens da GenAI com a Geração Aumentada de Recuperação (RAG)

Com o RAG, os LLMs podem acessar informações factuais e confiáveis, apresentando-as aos usuários de forma precisa e fundamentada, com a devida atribuição das fontes consultadas. Isso garante que as respostas geradas sejam mais confiáveis e evitem a propagação de informações imprecisas ou enganosas. 

Além disso, utilizando o Ragas também é possível permitir que a equipe de Data Science teste e aprimore os recursos de conversação ou chat de forma mais eficiente.  

Avaliando a relevância e precisão das respostas geradas pelos LLMs, a equipe pode identificar áreas de melhoria, garantindo que suas soluções de IA estejam entregando respostas de maior qualidade. 

Utilize o poder do RAG em GenAI para superar seus desafios empresariais

Com uma ampla aplicação em diferentes soluções, a técnica de RAG auxilia as empresas a obter insights valiosos sobre o desempenho de seus LLMs. Assim, é possível identificar áreas de melhoria e garantir que suas aplicações entreguem resultados cada vez mais satisfatórios para os usuários finais. 

A DNX Brasil, líder em soluções tecnológicas para diversos setores do mercado, tem implementado com sucesso o RAG Assessment em diferentes casos de uso envolvendo LLMs de GenAI.  

Empresas como a Alfaneo, IndeCX e Unxpose, que precisavam de soluções personalizadas para seus desafios específicos, ganharam o apoio da DNX Brasil, onde o uso do RAG e Ragas foi essencial.  

Em todos esses cases de sucesso, a DNX demonstrou o valor empresarial de avaliar cuidadosamente o desempenho de LLMs de GenAI usando RAG e Ragas. 

Assim, foi possível auxiliar na geração automatizada de documentos legais utilizando GenAI, no aprimoramento de formulários, além da sumarização de texto e análise SWOT.  

A próxima empresa a otimizar suas operações com os recursos avançados de GenAI pode ser a sua.  

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