IA Extrativa

IA Extrativa é um ramo especializado da inteligência artificial focado em identificar e recuperar informações específicas de fontes de dados existentes. Diferente da IA generativa, que cria novos conteúdos, a IA extrativa é projetada para localizar partes exatas dos dados em conjuntos de dados estruturados ou não estruturados. Ao aproveitar técnicas avançadas de processamento de linguagem natural (PLN), a IA extrativa pode compreender a linguagem humana para extrair informações relevantes de diversos formatos, como documentos de texto, imagens, arquivos de áudio e outros.

Em sua essência, a IA extrativa funciona como um minerador inteligente de dados. Ela vasculha grandes quantidades de informações para encontrar trechos relevantes que correspondam à consulta ou palavras-chave do usuário. Essa capacidade torna a IA extrativa indispensável para tarefas que exigem precisão, transparência e controle sobre as informações extraídas. Garante que os usuários recebam respostas precisas derivadas diretamente de fontes de dados confiáveis.

Como Funciona a IA Extrativa?

A IA extrativa opera por meio de uma combinação de técnicas sofisticadas de PLN e algoritmos de aprendizado de máquina. O processo envolve várias etapas principais:

1. Ingestão de Dados:
   • O sistema aceita diversos formatos de dados, incluindo documentos de texto, PDFs, e-mails, imagens e outros.
   • Os dados são pré-processados para padronizar os formatos e prepará-los para análise.
2. Tokenização:
   • Os dados de texto são divididos em unidades menores chamadas tokens, como palavras ou frases.
   • A tokenização facilita a análise das estruturas linguísticas.
3. Marcação de Partes do Discurso:
   • Cada token é rotulado conforme seu papel gramatical (ex.: substantivo, verbo, adjetivo).
   • Esta etapa ajuda a entender as relações sintáticas entre as palavras.
4. Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER):
   • O sistema identifica e classifica entidades-chave no texto, como nomes de pessoas, organizações, locais, datas e valores monetários.
   • O NER possibilita a extração de informações específicas relevantes para a consulta.
5. Análise Semântica:
   • O sistema interpreta o significado e o contexto de palavras e frases.
   • Compreende sinônimos, antônimos e nuances contextuais.
6. Processamento de Consulta:
   • O usuário insere uma consulta ou palavra(s)-chave especificando a informação desejada.
   • O sistema interpreta a consulta para determinar os parâmetros de busca.
7. Recuperação de Informações:
   • Utilizando algoritmos de indexação e busca, o sistema examina os dados para encontrar correspondências com a consulta.
   • Fragmentos de dados relevantes são identificados e extraídos.
8. Apresentação dos Resultados:
   • As informações extraídas são apresentadas ao usuário de forma clara e organizada.
   • O sistema pode também fornecer a fonte ou o contexto de onde as informações foram extraídas.

Essa abordagem sistemática permite à IA extrativa fornecer informações precisas e exatas provenientes diretamente dos dados existentes, garantindo confiabilidade e segurança.

Diferença Entre IA Extrativa e IA Generativa

Compreender a distinção entre IA extrativa e IA generativa é fundamental para escolher a ferramenta adequada para aplicações específicas.

Embora ambas as tecnologias utilizem IA e PLN, a IA extrativa foca na precisão e recuperação, enquanto a IA generativa enfatiza criatividade e geração de novos conteúdos.

Exemplo 1: Extração de Dados de Faturas

Uma empresa processa mais de 1.000 faturas diariamente de vários fornecedores, cada uma com formatos distintos. O lançamento manual dos dados das faturas é trabalhoso e sujeito a erros.

• Automação da Entrada de Dados:
  O sistema extrai automaticamente informações essenciais da fatura, como nome do fornecedor, data da fatura, valores e detalhes dos itens.
• Manutenção de Estruturas de Tabela:
  Preserva os formatos das tabelas das faturas, garantindo a integridade dos dados.
• Categorização:
  Organiza os dados extraídos em categorias como informações gerais, detalhes do fornecedor e itens.

Benefícios:

• Precisão: Alcança até 99% de precisão na extração de dados.
• Eficiência: Reduz significativamente o tempo de processamento.
• Redução de Custos: Diminui os custos operacionais associados ao lançamento manual de dados.

Exemplo 2: Análise de Documentos Jurídicos com IA Extrativa

Um escritório de advocacia precisa revisar milhares de contratos para identificar cláusulas relacionadas a confidencialidade e acordos de não concorrência. Utilizando IA extrativa:

• Identificação de Cláusulas:
  O sistema de IA examina os contratos para extrair cláusulas sobre confidencialidade e não concorrência.
• Avaliação de Riscos:
  Sinaliza cláusulas que possam representar riscos de conformidade ou conflitos com acordos existentes.
• Geração de Resumos:
  Fornece resumos das principais obrigações contratuais para consulta rápida.

Benefícios:

• Economia de Tempo: Reduz o tempo gasto por advogados na revisão manual de documentos.
• Maior Precisão: Minimiza o risco de deixar de identificar cláusulas críticas.
• Conformidade Aprimorada: Apoia a aderência a padrões legais e regulatórios.

Exemplo 3: Aprimoramento do Suporte ao Cliente

Uma empresa de tecnologia deseja melhorar sua experiência de suporte ao cliente. Ao implementar IA extrativa:

• Utilização de Base de Conhecimento:
  Extrai respostas de um vasto repositório de documentos de suporte.
• Respostas Rápidas:
  Fornece aos clientes respostas imediatas e precisas para suas dúvidas.
• Assistência ao Agente:
  Fornece informações relevantes aos agentes durante os atendimentos.

Benefícios:

• Satisfação do Cliente: Resolução mais rápida de problemas.
• Redução de Trabalho: Diminui o volume de chamados que requerem intervenção humana.
• Qualidade Consistente: Garante respostas precisas e uniformes.

Pesquisas sobre IA Extrativa

1. DiReDi: Distilação e Reversa de Distilação para Aplicações de AIoT
   Publicado em: 2024-09-12
   Autores: Chen Sun, Qing Tong, Wenshuang Yang, Wenqi Zhang
   Este artigo discute a eficiência da implantação de modelos de IA de borda em cenários reais gerenciados por grandes modelos de IA em nuvem. Ele destaca os desafios na personalização de modelos de IA de borda para aplicações específicas do usuário e os possíveis problemas legais decorrentes de treinamentos locais inadequados. Para resolver esses desafios, os autores propõem o framework “DiReDi”, que envolve processos de distilação de conhecimento e reversa. O framework permite que modelos de IA de borda sejam atualizados com base em dados específicos do usuário, mantendo a privacidade. Os resultados das simulações demonstram a capacidade do framework de aprimorar modelos de IA de borda incorporando conhecimento de cenários reais de usuários.
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2. Um framework open-source para extração de trajetórias a partir de dados AIS — o método $α$
   Publicado em: 2024-08-23
   Autores: Niklas Paulig, Ostap Okhrin
   Esta pesquisa apresenta um framework para extração de trajetórias de embarcações a partir de dados AIS, fundamental para segurança marítima e conscientização no setor. O artigo aborda imprecisões técnicas e problemas de qualidade em mensagens AIS propondo um framework dependente da manobrabilidade e orientado por dados. O framework decodifica, constrói e avalia trajetórias de forma eficaz, melhorando a transparência na mineração de dados AIS. Os autores fornecem uma implementação em Python de código aberto, demonstrando a robustez na extração de trajetórias limpas e ininterruptas para análises adicionais.
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3. Trazendo a Participação em IA para a Escala: Um Comentário sobre o Projeto de Entradas Democráticas da Open AI
   Publicado em: 2024-07-16
   Autores: David Moats, Chandrima Ganguly
   Este comentário avalia o programa de Entradas Democráticas da Open AI, que financia projetos para aumentar a participação pública em IA generativa. Os autores criticam pressupostos do programa, como a generalidade dos LLMs e a equiparação de participação à democracia. Eles defendem uma participação em IA focada em comunidades específicas e problemas concretos, garantindo que essas comunidades tenham participação nos resultados, incluindo propriedade de dados ou modelos. O artigo enfatiza a necessidade de envolvimento democrático nos processos de design de IA.
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4. Extração de Informações de Dados Não Estruturados usando IA Aumentada e Visão Computacional
   Publicado em: 2023-12-15
   Autor: Aditya Parikh
   Este artigo explora o processo de extração de informações (IE) de dados não estruturados e não rotulados usando técnicas de IA aumentada e visão computacional. Destaca os desafios associados a dados não estruturados e a necessidade de métodos eficientes de IE. O estudo demonstra como a IA aumentada e a visão computacional podem melhorar a precisão da extração de informações, aprimorando processos de tomada de decisão. A pesquisa oferece insights sobre as potenciais aplicações dessas tecnologias em diferentes domínios.
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