Agentic RAG

Agentic RAG integra agentes inteligentes em sistemas RAG tradicionais para aprimorar a recuperação de informações, permitindo análise autônoma de consultas e tomada de decisões estratégicas. É utilizado para respostas adaptativas em tempo real, suporte automatizado e gestão interna do conhecimento.

O que é Agentic RAG?

Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) é uma estrutura avançada de IA que integra agentes inteligentes ao sistema RAG tradicional. O RAG tradicional combina grandes modelos de linguagem (LLMs) com fontes externas de conhecimento para aprimorar a precisão das respostas, fornecendo contexto adicional ao LLM. O Agentic RAG amplia essa base ao permitir que agentes de IA analisem consultas de forma autônoma, tomem decisões estratégicas e realizem raciocínio em múltiplas etapas. Essa abordagem permite que os sistemas gerenciem tarefas complexas em conjuntos de dados diversos, trazendo uma dinâmica flexível à recuperação de informações.

O agente usa o Document Retriever e decide se o documento é relevante para a consulta do usuário

Como o Agentic RAG é Utilizado?

O Agentic RAG é utilizado principalmente para melhorar a eficiência e a precisão de tarefas complexas de recuperação de informações. Ao empregar agentes de IA, vai além dos sistemas estáticos baseados em regras e introduz estruturas inteligentes e adaptativas capazes de planejamento e execução em tempo real. Esses agentes podem utilizar múltiplas fontes de dados, ferramentas externas e APIs para recuperar, avaliar e sintetizar informações, proporcionando respostas mais completas e conscientes do contexto.

Casos de Uso

Respostas Adaptativas em Tempo Real

O Agentic RAG garante que tanto funcionários quanto clientes recebam informações precisas rapidamente, aumentando a produtividade por meio de uma gestão eficiente dos dados.

Sistemas de Suporte Automatizado

Ao fornecer respostas rápidas e precisas às consultas, o agentic RAG reduz a carga de trabalho dos agentes humanos, resultando em maior eficiência e agilidade no atendimento.

Gestão Interna do Conhecimento

O Agentic RAG facilita o acesso a informações cruciais dentro das organizações, auxiliando os colaboradores a tomarem decisões informadas de forma ágil e eficiente.

Apoio à Pesquisa e Inovação

O sistema auxilia na síntese e apresentação de dados relevantes para iniciativas estratégicas, apoiando esforços de inovação e pesquisa.

Principais Características do Agentic RAG

• Raciocínio Adaptativo: Utiliza um raciocinador para interpretar a intenção do usuário, desenvolver planos estratégicos para recuperação de informações e avaliar a confiabilidade das fontes de dados.
• Rede Colaborativa de Agentes: Funciona como uma rede de agentes especializados, cada um capacitado para lidar com grandes e variados conjuntos de dados.
• Planejamento e Execução Dinâmicos: Capaz de planejar e otimizar processos de consulta em tempo real, permitindo lidar de forma mais eficaz com consultas complexas.
• Controle Inteligente de Qualidade: Os agentes não apenas recuperam dados, mas também avaliam e verificam informações para garantir resultados precisos e confiáveis.
• Integração com Ferramentas Externas: Permite que os agentes utilizem uma variedade de ferramentas e recursos externos, ampliando as capacidades de coleta e processamento de informações.

Estratégias de Implementação

Modelos de Linguagem com Chamada de Funções

Sistemas Agentic RAG podem ser construídos com modelos de linguagem que possuem capacidades de chamada de funções. Essa abordagem permite que os modelos interajam com ferramentas pré-definidas, possibilitando acesso e citação de recursos da web, execução de código e muito mais.

Frameworks de Agentes

Frameworks como FlowHunt, DSPy, LangChain e CrewAI oferecem templates e ferramentas pré-construídas para simplificar a criação de sistemas agentic RAG. Esses frameworks facilitam a integração de sistemas multiagentes e recursos externos, aumentando a adaptabilidade e eficiência do sistema.

Prompt para Avaliação de Documentos

Precisamos fornecer ao agente uma ferramenta que avalie o documento encontrado nos Documentos indexados. Aqui está um exemplo de prompt para classificar o documento encontrado e decidir se o documento responde à pergunta do usuário. Com base nessa decisão, o agente pode reescrever sua consulta de busca e pesquisar novamente.

Você é um avaliador analisando a relevância de um documento recuperado para uma pergunta do usuário.
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Documento recuperado:
{context}
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Pergunta do usuário: {question}
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Se o documento contiver palavra(s)-chave ou significado semântico relacionado à pergunta do usuário, classifique-o como relevante.
Dê uma pontuação binária 'yes' ou 'no' para indicar se o documento é relevante para a pergunta.

Tendências Futuras

O Agentic RAG continua evoluindo com os avanços das tecnologias de IA. As tendências incluem recuperação multimodal, capacidades multilíngues e processamento avançado de linguagem natural, ampliando a ponte entre interação humano-computador. Descubra seus principais aspectos, funcionamento e aplicações hoje mesmo!"), que prometem expandir a aplicabilidade e eficácia dos sistemas agentic RAG em diversos setores.

Em resumo, o agentic RAG representa um avanço na recuperação de informações impulsionada por IA, oferecendo uma abordagem sofisticada para gerenciar consultas complexas e aprimorar processos de tomada de decisão. Sua capacidade de se adaptar, raciocinar e utilizar conhecimento externo o posiciona como uma poderosa ferramenta para organizações que lidam com ambientes de informação dinâmicos e em grande escala.

Trabalhos Notáveis sobre Agentic RAG

1. RAG-DDR: Otimizando a Geração Aumentada por Recuperação Usando Recompensas de Dados Diferenciáveis
   Publicado em: 2024-10-17
   Este artigo discute a otimização de sistemas de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) para reduzir alucinações em Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) empregando o método Differentiable Data Rewards (DDR). O estudo destaca as limitações de métodos tradicionais de ajuste supervisionado (SFT), que podem causar overfitting dos módulos RAG e negligenciar diferentes preferências de dados entre agentes. O método DDR aprimora sistemas RAG ao alinhar preferências de dados e otimizar agentes para produzir melhores resultados, melhorando o desempenho do sistema RAG. Os experimentos mostram a eficácia significativa do DDR em relação ao SFT, especialmente para LLMs de menor escala dependentes de conhecimento recuperado. A pesquisa também demonstra a superioridade do DDR em alinhar preferências de dados entre módulos RAG, aumentando a eficácia do módulo de geração na extração de informações e mitigando conflitos. Leia mais .

2. Um Estudo sobre o Método de Implementação de um Sistema RAG Avançado Baseado em Agentes Utilizando Grafos
   Publicado em: 2024-09-13
   Este estudo explora o aprimoramento de sistemas de perguntas e respostas baseados em conhecimento por meio da implementação de um sistema RAG avançado utilizando tecnologia de grafos, superando limitações de modelos existentes. A pesquisa aborda deficiências como degradação de precisão e incapacidade de incorporar dados em tempo real em sistemas RAG tradicionais. Ao utilizar o LangGraph, o estudo aprimora a confiabilidade e a síntese dos dados recuperados para respostas mais precisas. O artigo oferece etapas detalhadas de implementação e diretrizes, tornando-se um recurso prático para implantação de sistemas RAG avançados em ambientes corporativos. Essa abordagem visa melhorar o entendimento contextual e reduzir vieses nas respostas do RAG.

3. Otimizando Técnicas RAG para Chatbots de PDF na Indústria Automotiva: Um Estudo de Caso com Modelos Ollama Localmente Implantados
   Publicado em: 2024-08-12
   O artigo apresenta um estudo de caso sobre a otimização de técnicas RAG para chatbots de PDF offline na indústria automotiva, com foco na implantação de LLMs em ambientes locais com baixa performance. O estudo aborda os desafios do processamento de documentos complexos e específicos da indústria, além de aprimorar as capacidades de recuperação e geração de informações. Demonstra a aplicação bem-sucedida de técnicas RAG otimizadas na criação de chatbots eficientes e confiáveis para ambientes industriais, destacando o potencial de aprimoramento da gestão da informação em ambientes produtivos. Os resultados sugerem melhorias significativas no desempenho dos chatbots e na satisfação dos usuários por meio de implementações RAG personalizadas.