Expansão de Consulta

A Expansão de Consulta aprimora as consultas dos usuários adicionando termos ou contexto, melhorando a recuperação de documentos para respostas precisas. Em sistemas RAG, ela aumenta o recall e a relevância, auxiliando chatbots e IA a fornecer respostas exatas ao lidar de forma eficaz com consultas vagas ou sinônimos.

Expansão de Consulta refere-se ao processo de melhorar a consulta original do usuário adicionando termos ou contexto adicionais antes de enviá-la ao mecanismo de recuperação. Esse aumento ajuda a recuperar documentos ou informações mais relevantes, que depois são usados para gerar uma resposta mais precisa e apropriada ao contexto. Se documentos forem buscados com consultas alternativas e depois reclassificados, o processo RAG obtém resultados de documentos muito mais precisos na janela de contexto do prompt.

O Que É Geração Aumentada por Recuperação (RAG)?

Geração Aumentada por Recuperação (RAG) é uma arquitetura de IA que combina mecanismos de recuperação com modelos generativos para produzir respostas mais precisas e contextualmente relevantes. Em sistemas RAG, um componente de recuperação busca documentos ou fragmentos de dados relevantes em uma base de conhecimento baseada na consulta do usuário. Em seguida, um modelo generativo (geralmente um Grande Modelo de Linguagem ou LLM) utiliza essa informação recuperada para gerar uma resposta coerente e informativa.

O Papel da Expansão de Consulta em Sistemas RAG

Aprimorando a Performance da Recuperação

Em sistemas RAG, a qualidade da resposta gerada depende fortemente da relevância dos documentos recuperados. Se o componente de recuperação não buscar as informações mais pertinentes, o modelo generativo pode produzir respostas subótimas ou irrelevantes. A Expansão de Consulta aborda esse desafio ao melhorar a consulta inicial, aumentando as chances de recuperar todos os documentos relevantes.

Aumentando o Recall

Ao expandir a consulta original com termos relacionados, sinônimos ou parafrases, a Expansão de Consulta amplia o espaço de busca. Isso aumenta o recall do sistema de recuperação, ou seja, captura uma proporção maior de documentos relevantes da base de conhecimento. Um recall mais alto leva a um contexto mais abrangente para o modelo generativo, melhorando a qualidade geral da saída do sistema RAG.

Como a Expansão de Consulta É Usada em Sistemas RAG?

Etapas no Processo de Expansão de Consulta

1. Receber a Consulta do Usuário: O processo começa com a consulta original do usuário, que pode ser incompleta, vaga ou usar uma terminologia específica que não coincide com os documentos da base de conhecimento.
2. Gerar Consultas Expandidas: O sistema gera consultas adicionais que são semanticamente similares à original. Isso pode ser feito usando várias técnicas, incluindo o uso de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs).
3. Recuperar Documentos: Cada consulta expandida é usada para recuperar documentos da base de conhecimento. Isso resulta em um conjunto maior e mais diversificado de documentos potencialmente relevantes.
4. Agregar Resultados: Os documentos recuperados são agregados, removendo duplicatas e classificando-os com base na relevância.
5. Gerar Resposta: O modelo generativo usa os documentos agregados para produzir uma resposta final à consulta do usuário.

Técnicas para Expansão de Consulta

1. Uso de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs)

LLMs como o GPT-4 podem gerar consultas semanticamente similares ou parafrases da consulta original. Ao entender o contexto e as nuances da linguagem, os LLMs podem produzir expansões de alta qualidade que capturam diferentes formas de se fazer a mesma pergunta.

Exemplo:

• Consulta Original: “Efeitos das mudanças climáticas”
• Consultas Expandidas Geradas pelo LLM:
  • “Impacto do aquecimento global”
  • “Consequências das mudanças ambientais”
  • “Variabilidade climática e seus efeitos”

2. Geração de Resposta Hipotética

Nesta abordagem, o sistema gera uma resposta hipotética à consulta do usuário usando um LLM. A resposta hipotética é então adicionada à consulta original para fornecer mais contexto durante a recuperação.

Processo:

• Gerar uma resposta hipotética para a consulta.
• Combinar a consulta original e a resposta hipotética.
• Usar o texto combinado como consulta para recuperação.

Exemplo:

• Consulta Original: “Quais fatores contribuíram para o aumento da receita?”
• Resposta Hipotética Gerada:
  • “A receita da empresa aumentou devido a campanhas de marketing bem-sucedidas, diversificação de produtos e expansão para novos mercados.”
• Consulta Combinada:
  • “Quais fatores contribuíram para o aumento da receita? A receita da empresa aumentou devido a campanhas de marketing bem-sucedidas, diversificação de produtos e expansão para novos mercados.”

3. Abordagem de Múltiplas Consultas

Este método envolve gerar várias consultas alternativas que capturam diferentes formulações ou aspectos da consulta original. Cada consulta é usada independentemente para recuperar documentos.

Processo:

• Gerar múltiplas consultas similares usando um LLM.
• Recuperar documentos para cada consulta separadamente.
• Combinar e classificar os documentos recuperados.

Exemplo:

• Consulta Original: “Principais impulsionadores do crescimento da empresa”
• Consultas Expandidas:
  • “Fatores principais para expansão dos negócios”
  • “O que levou ao aumento de desempenho da empresa?”
  • “Contribuintes significativos para o crescimento organizacional”

Exemplos e Casos de Uso

Estudo de Caso: Melhorando RAG para Análise de Relatório Anual

Cenário:
Um sistema de IA é projetado para responder perguntas com base no relatório anual de uma empresa. Um usuário pergunta: “Houve grande rotatividade na equipe executiva?”

Implementação:

1. Geração de Resposta Hipotética:
   • O sistema gera uma resposta hipotética: “Houve pouca rotatividade na equipe executiva, proporcionando estabilidade e continuidade para as iniciativas estratégicas.”
2. Expansão de Consulta:
   • A resposta hipotética é combinada com a consulta original para formar uma consulta expandida.
3. Recuperação:
   • A consulta expandida é usada para recuperar seções mais relevantes do relatório anual que discutem mudanças na equipe executiva.
4. Geração:
   • A IA gera uma resposta precisa com base nas informações recuperadas.

Benefício:
Ao fornecer mais contexto através da resposta hipotética, o sistema recupera informações relevantes que poderiam ter sido perdidas apenas com a consulta original.

Estudo de Caso: Aprimorando a Busca em Chatbots de Suporte ao Cliente

Cenário:
Um chatbot de suporte ao cliente auxilia usuários na solução de problemas. Um usuário digita: “Minha internet está lenta.”

Implementação:

1. Expansão de Consulta Usando LLM:
   • Gerar consultas expandidas:
     • “Experienciando redução de velocidade da internet”
     • “Conexão banda larga lenta”
     • “Problemas de latência na internet”
2. Recuperação:
   • Cada consulta recupera artigos de ajuda e etapas de solução de problemas relacionados à lentidão da internet.
3. Geração de Resposta:
   • O chatbot compila as informações recuperadas e orienta o usuário por possíveis soluções.

Benefício:
O chatbot captura uma gama mais ampla de possíveis problemas e soluções, aumentando as chances de resolver o problema do usuário de forma eficiente.

Estudo de Caso: Assistência à Pesquisa Acadêmica

Cenário:
Um estudante utiliza um assistente de IA para encontrar recursos sobre um tema: “Efeitos da privação de sono na função cognitiva.”

Implementação:

1. Geração de Múltiplas Consultas:
   • Gerar consultas similares:
     • “Como a falta de sono impacta as habilidades cognitivas?”
     • “Deficiências cognitivas devido à perda de sono”
     • “Privação de sono e desempenho mental”
2. Recuperação:
   • Recuperar artigos e pesquisas para cada consulta.
3. Agregação e Classificação:
   • Combinar os resultados, priorizando os estudos mais relevantes e recentes.
4. Geração de Resposta:
   • A IA fornece um resumo das descobertas e sugere os principais artigos para revisão.

Benefício:
O estudante recebe informações abrangentes cobrindo vários aspectos do tema, auxiliando em uma pesquisa mais aprofundada.

Benefícios da Expansão de Consulta em Sistemas RAG

• Melhor Recall: Ao recuperar mais documentos relevantes, o sistema fornece melhor contexto para gerar respostas precisas.
• Lidando com Consultas Vagas: Aborda o problema de consultas curtas ou ambíguas ao adicionar contexto.
• Reconhecimento de Sinônimos: Captura documentos que contêm sinônimos ou termos relacionados não presentes na consulta original.
• Experiência do Usuário Aprimorada: Usuários recebem respostas mais precisas e informativas sem precisar refinar suas consultas manualmente.

Desafios e Considerações

Superexpansão

Adicionar muitas consultas expandidas pode introduzir documentos irrelevantes, reduzindo a precisão da recuperação.

Mitigação:

• Geração Controlada: Limitar o número de consultas expandidas.
• Filtragem por Relevância: Usar mecanismos de pontuação para priorizar as expansões mais relevantes.

Ambiguidade e Polissemia

Palavras com múltiplos significados podem levar a expansões irrelevantes.

Mitigação:

• Expansão Sensível ao Contexto: Usar LLMs que considerem o contexto da consulta.
• Técnicas de Desambiguação: Implementar algoritmos para distinguir entre diferentes significados com base no contexto da consulta.

Recursos Computacionais

Gerar e processar múltiplas consultas expandidas pode ser intensivo em recursos.

Mitigação:

• Modelos Eficientes: Utilizar LLMs e sistemas de recuperação otimizados.
• Mecanismos de Cache: Armazenar consultas e expansões frequentes para reduzir o processamento.

Integração com Sistemas de Recuperação

Garantir que as consultas expandidas funcionem efetivamente com os algoritmos de recuperação existentes.

Mitigação:

• Ajustes de Pontuação: Modificar a pontuação de recuperação para considerar as consultas expandidas.
• Abordagens Híbridas: Combinar métodos de recuperação por palavra-chave e semântica.

Técnicas para Expansão de Consulta Eficiente

Ponderação de Termos

Atribuir pesos aos termos nas consultas expandidas para refletir sua importância.

• TF-IDF (Frequência de Termo-Inversa Frequência do Documento): Mede a importância de um termo em um documento em relação a um corpus.
• Pontuação BM25: Uma função de ranqueamento usada por motores de busca para estimar a relevância de documentos.
• Pesos Personalizados: Ajustar os pesos com base na relevância dos termos expandidos.

Reclassificação dos Documentos Recuperados

Após a recuperação, reclassificar os documentos para priorizar a relevância.

• Cross-Encoders: Usar modelos que avaliam a relevância de pares consulta-documento.
• Modelos de Reclassificação (ex: ColBERT, FlashRank): Modelos especializados que fornecem reclassificação eficiente e precisa.

Exemplo:

Usar um Cross-Encoder após a recuperação para pontuar e reclassificar documentos com base em sua relevância para a consulta original.

Aproveitamento do Feedback do Usuário

Incorporar as interações do usuário para melhorar a expansão de consulta.

• Feedback Implícito: Analisar o comportamento do usuário, como cliques e tempo gasto nos documentos.
• Feedback Explícito: Permitir que usuários refinem consultas ou selecionem resultados preferidos.

Conexão com IA, Automação de IA e Chatbots

Expansão de Consulta Impulsionada por IA

Usar IA e LLMs para expansão de consulta aproveita a compreensão avançada da linguagem para melhorar a recuperação. Isso permite que sistemas de IA, incluindo chatbots e assistentes virtuais, forneçam respostas mais precisas e adequadas ao contexto.

Automação na Recuperação de Informação

Automatizar o processo de expansão de consulta reduz o esforço dos usuários para criar consultas precisas. A automação de IA lida com a complexidade nos bastidores, aumentando a eficiência dos sistemas de recuperação de informação.

Aprimorando Interações com Chatbots

Chatbots se beneficiam da expansão de consulta ao entender melhor as intenções dos usuários, especialmente quando eles usam linguagem coloquial ou frases incompletas. Isso leva a interações mais satisfatórias e resolução eficaz de problemas.

Exemplo:

Um chatbot de suporte técnico pode interpretar uma consulta vaga do usuário como “Meu aplicativo não está funcionando” expandindo para incluir “aplicativo travando”, “software não responde” e “mensagens de erro do app”, levando a uma resolução mais rápida.

Pesquisas sobre Expansão de Consulta para RAG

1. Improving Retrieval for RAG based Question Answering in question answering, enhancing accuracy with real-time data. Discover more!") Models on Financial Documents
   Este artigo examina a eficácia de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) aprimorados por Geração Aumentada por Recuperação (RAG), especialmente em contextos de documentos financeiros. Identifica que imprecisões nas saídas dos LLMs frequentemente provêm de uma recuperação subótima de fragmentos de texto, em vez dos próprios LLMs. O estudo propõe melhorias nos processos de RAG, incluindo técnicas sofisticadas de segmentação e expansão de consulta, juntamente com anotações de metadados e algoritmos de reclassificação. Essas metodologias visam refinar a recuperação de textos, melhorando assim o desempenho dos LLMs na geração de respostas precisas. Leia mais

2. Enhancing Retrieval and Managing Retrieval: A Four-Module Synergy for Improved Quality and Efficiency in RAG Systems
   O artigo apresenta uma abordagem modular para aprimorar sistemas RAG, com foco no módulo Query Rewriter, que cria consultas otimizadas para busca de conhecimento. Aborda problemas de platôs de informação e ambiguidade em consultas gerando múltiplas queries. Além disso, o Knowledge Filter e o Memory Knowledge Reservoir são propostos para gerenciar conhecimento irrelevante e otimizar recursos de recuperação. Esses avanços visam aprimorar a qualidade e eficiência das respostas em sistemas RAG, validados por experimentos em conjuntos de dados de QA. Acesse o código e mais detalhes.

3. MultiHop-RAG: Benchmarking Retrieval-Augmented Generation for Multi-Hop Queries
   Esta pesquisa destaca desafios em sistemas RAG existentes ao lidar com consultas multi-hop, que exigem raciocínio sobre múltiplas evidências. Introduz um novo conjunto de dados projetado especificamente para avaliar sistemas RAG em consultas multi-hop, visando expandir as capacidades atuais dos métodos RAG. O artigo discute avanços necessários para que métodos RAG lidem de forma eficaz com estruturas de consulta complexas e melhorem a adoção de LLMs em aplicações práticas.