A inteligência de negócios aprimorada por IA generativa (GenBI) tem transformado a análise de dados empresariais, prometendo insights mais rápidos, relevantes e precisos. No entanto, essa promessa esbarra em desafios como alucinações da IA, problemas de segurança e governança, informações desatualizadas ou incorretas, e a incapacidade de fornecer respostas baseadas em dados proprietários. A raiz desses problemas reside na limitação dos LLMs, que dependem de dados de treinamento estáticos e inflexíveis.

RAG: A Solução Nem Sempre Perfeita

O Retrieval-Augmented Generation (RAG) surge como uma solução, enriquecendo o conhecimento dos LLMs com dados externos de fontes como bases de conhecimento internas, bancos de dados proprietários e repositórios de documentação. Isso permite que os motores de análise de IA combinem o conhecimento geral do mercado com dados precisos e atualizados sobre o tema em questão. Contudo, a implementação do RAG nem sempre garante resultados exemplares, com alguns especialistas estimando uma taxa de sucesso de apenas 25%.

Um estudo recente do Google em parceria com a Universidade do Sul da Califórnia revelou que a saída de modelos aprimorados por RAG incluía respostas diretas às perguntas dos usuários em apenas 30% dos casos, com problemas atribuídos a conflitos percebidos entre informações internas e recuperadas [Google AI Blog].

Desafios na Aplicação do RAG em GenBI

A principal motivação para a adoção do RAG é aumentar a precisão dos insights, especialmente em cenários de autoatendimento, onde os usuários de linha de frente não possuem a mesma supervisão humana para verificar a qualidade da saída. No entanto, a precisão do RAG pode ser limitada, o que representa uma desvantagem significativa.

Além disso, as equipes podem enfrentar dificuldades em:

• Garantir a privacidade, governança e conformidade regulatória ao conectar LLMs a dados proprietários e sensíveis.
• Localizar dados em ambientes complexos.
• Prevenir a deriva na arquitetura RAG.

Exemplos de Sucesso

Apesar dos desafios, existem casos de sucesso. Pesquisadores farmacêuticos avaliaram o PaperQA, um conector RAG que utiliza artigos científicos para responder a questões biomédicas, obtendo uma taxa de precisão de 86,3%, em comparação com 57,9% para o GPT-4. Outro recurso, testado em perguntas mais desafiadoras, alcançou 69,5% de precisão e ~87,9% de precisão, sem alucinações, similar a especialistas biomédicos. Em contraste, LLMs não RAG apresentaram taxas de alucinação de 40%-60%.

O Que Define o Sucesso do RAG?

A combinação do amplo conhecimento dos LLMs com dados RAG direcionados é crucial para diversos setores. Saúde e finanças exigem alta precisão baseada em dados de indivíduos específicos, enquanto pesquisa científica, jurídica e empresas de compliance precisam analisar grandes volumes de literatura para responder a perguntas complexas. Empresas de manufatura e cadeia de suprimentos devem interpretar situações específicas da empresa à luz de dados globais, que podem variar significativamente.

Como resultado, o RAG está se tornando a base fundamental para a análise de dados. “RAG é basicamente a capacidade de pegar conjuntos de dados corporativos proprietários, informações, e consultá-los e usá-los como parte do fluxo do LLM”, explica Avi Perez, CTO da Pyramid Analytics [Pyramid Analytics].

Dicas para o Sucesso com RAG

Para implementar o RAG com sucesso, é crucial:

1. Organizar seus dados: A precisão do RAG depende da qualidade dos dados que ele utiliza. É fundamental identificar as fontes de dados mais valiosas, remover informações irrelevantes ou desatualizadas, padronizar formatos de texto e verificar e limpar metadados.
2. Levar a vetorização a sério: A vetorização converte dados complexos em vetores numéricos, permitindo buscas mais precisas e rápidas. A escolha da melhor opção (banco de dados vetorial, biblioteca vetorial ou suporte vetorial integrado ao banco de dados existente) depende das suas necessidades específicas.
3. Construir um processo de recuperação sólido: O RAG precisa ser ensinado a recuperar informações relevantes, evitando a coleta excessiva de dados que pode gerar ruído e confusão.
4. Implementar controles: A privacidade e segurança dos dados, a governança e a conformidade regulatória são cruciais, especialmente ao conectar LLMs a dados proprietários.
5. Valorizar o prompt engineering: Consultas bem elaboradas são essenciais para a precisão, especialmente com RAG. Prompts confusos ou ambíguos podem levar os LLMs a usar informações incorretas e fornecer respostas erradas [Prompt Engineering Guide].

Conclusão: RAG como Fundamento para Decisões Estratégicas

À medida que a análise de dados impulsionada por IA se torna cada vez mais crítica para a tomada de decisões empresariais, garantir a precisão, relevância e atualização dos insights se torna ainda mais crucial. O RAG é fundamental para garantir que os modelos de linguagem tenham acesso a informações atualizadas e contextualizadas, mas sua implementação exige uma abordagem cuidadosa e consciente. Ao priorizar o processamento e gerenciamento de dados, a recuperação eficiente de informações e a engenharia de prompts, as organizações podem construir uma base sólida para o sucesso do RAG e desbloquear o potencial máximo de seus projetos de análise de dados.

O futuro da análise de dados está intrinsecamente ligado à capacidade de integrar e utilizar informações de forma inteligente. O RAG, quando implementado corretamente, não é apenas uma ferramenta, mas um catalisador para a inovação e a tomada de decisões estratégicas mais informadas.