#186 Introdução ao GenAI RAG
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on 2024-02-15 08:00:00 +0000
with Eduardo Alverez, Darren W Pulsipher,
Em uma esfera digital em rápida evolução, a Inteligência Artificial Generativa (GenAI) está capturando a atenção dos amantes de tecnologia em todo o mundo. Considerada o futuro da tecnologia de IA, a GenAI está ampliando fronteiras com seu potencial para simulações precisas e modelagem de dados. Uma figura proeminente nesta área, Eduardo Alveraz, um Arquiteto de Soluções de IA na Intel e ex-geofísico, possui conhecimentos valiosos neste fascinante mundo da GenAI.
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Uma Intersecção de Geofísica e IA
A jornada de Eduardo da geofísica para a inteligência artificial proporciona um contexto emocionante para o surgimento da GenAI. À medida que ele fazia a transição de um papel prático no campo para um papel de interpretação de dados geofísicos em um escritório, Eduardo foi apresentado ao mundo sempre intrigante do aprendizado de máquinas e IA. Sua experiência prática na coleta e processamento de dados desempenhou um papel crucial enquanto ele explorava o reino saturado de tecnologia da IA. Essa jornada sublinha como disciplinas que normalmente são percebidas como separadas podem contribuir significativamente para o desenvolvimento e aplicação da tecnologia de IA.
Preenchendo a Lacuna entre Cientistas de Dados e Usuários
A IA Generativa apresenta vários benefícios promissores, sendo um dos principais a sua potencialidade em atuar como ponte entre cientistas de dados e usuários finais. Em configurações tradicionais, existe frequentemente uma lacuna significativa entre os cientistas de dados que processam e analisam dados e os usuários que se beneficiam dos resultados dessas ações. A GenAI procura fechar essa lacuna ao proporcionar soluções mais refinadas e amigáveis para o usuário. No entanto, é crucial reconhecer que a GenAI, como qualquer tecnologia, tem suas limitações. A ideia de armazenar dados sensíveis em plataformas de nuvem pública é realmente um prospecto assustador para muitas empresas.
Aprimorando Interação com Dados Proprietários
Apesar das preocupações com a segurança de dados, existem mecanismos para aprimorar de forma segura a interação dos modelos com dados privados ou institucionais. Por exemplo, as empresas podem treinar seus modelos em dados proprietários. No entanto, essa abordagem levanta questões sobre alocação de recursos e custos. Essas interações enfatizam a importância de aumentar seletivamente o acesso aos dados para melhorar os resultados, mantendo a segurança dos dados.
O Potencial Empolgante da GenAI
As conversas em torno do GenAI mostram o promissor futuro da IA. Este período de rápido avanço traz inúmeras oportunidades para inovação, crescimento e transformação. Conforme mais indústrias adotam esta tecnologia revolucionária, fica claro que a IA Generativa empodera o mundo ao esculpir a paisagem da inteligência artificial e da aprendizagem de máquinas. Esta exploração provoca um interesse mais profundo no GenAI e em suas potenciais possibilidades. Nossa jornada pelo cenário da IA continua à medida que desvendamos os mistérios desta emocionante fronteira tecnológica.
Estendendo o GenAI com Geração Ampliada por Recuperação (RAG)
A GenAI tem algumas limitações que incluem a privacidade de dados, longos tempos de treinamento e precisão dos resultados. Isso porque os grandes modelos de linguagem requerem dados extensos para treinamento. O contexto se torna fundamental, especialmente no processamento de linguagem, onde uma única palavra pode ter múltiplos significados. As arquiteturas RAG ajudam a incrementar os prompts do usuário com o contexto de um banco de dados vetorial, o que reduz o tempo de treinamento, melhora a privacidade dos dados e limita o amplo contexto out-of-the-box dos LLMs.