RAG revoluciona uso de IA Generativa com dados atualizados em tempo real

Modelo ganhou destaque por proporcionar respostas mais precisas, otimizar processos internos e melhorar a eficiência de chatbots de suporte ao cliente

Pensando em resolver a falta de informações atualizadas que a Inteligência Artificial (IA) generativa pode trazer, o RAG (Retrieval-Augmented Generation) surge como solução. Isso porque, a tecnologia combina dados atualizados com a capacidade de geração de texto da IA. 

Por propiciar respostas contextualizadas, essa tecnologia se destaca por sua relevância no atendimento às necessidades específicas do usuário. Ao combinar o histórico e as preferências do cliente, o RAG entrega respostas mais precisas e personalizadas, o que aumenta a satisfação e a utilidade dos insights fornecidos. Além disso, a implantação em departamentos como: TI, RH e comercial, pode otimizar processos e melhorar a tomada de decisão.

Para Ariel Salles, Vice-Presidente de Tecnologia e CTO da Avivatec, empresa especializada em soluções tecnológicas aplicadas ao mercado financeiro, o crescimento do RAG é impulsionado pela sua capacidade de oferecer soluções seguras e dinâmicas. “A aplicação dessa estratégia é um grande passo para as empresas que buscam não só proteger suas informações, mas também melhorar a qualidade das decisões. Com ela é possível garantir que as respostas sejam contextualizadas e baseadas em dados atualizados, proporcionando uma vantagem competitiva em um mercado que está em evolução contínua”, comenta. 

Trabalhar com esse modelo e outras tecnologias utilizando IA se tornou essencial para as empresas na atualidade. Segundo dados da Associação Brasileira de Internet (ABRANET), empresas têm investido cerca de US$5 milhões por ano em soluções de tecnologia. Entre as de grande porte, cerca de 20% estão investindo até US$50 milhões anuais.

Entre os principais desafios que as corporações podem enfrentar, estão a qualidade e a disponibilidade dos dados, que precisam ser de alto padrão e constantemente atualizados, para que o modelo funcione corretamente. Outra adversidade é a escalabilidade do sistema, já que, com o crescimento do volume de conteúdo, é necessário garantir que o modelo continue eficaz. 

Além disso, a latência e o desempenho devem ser geridos para que as respostas sejam rápidas, especialmente em aplicações em tempo real. Por fim, as regulamentações como LGPD e GDPR também são fundamentais para a segurança dos dados, principalmente ao lidar com grandes volumes de informações sensíveis.

Pensando em uma implementação mais ampla, alguns setores tendem a se beneficiar das capacidades de RAG para personalizar as respostas e melhorar a eficiência baseados em dados da área.  No setor de TI, o método pode melhorar o suporte técnico, resolver problemas e automatizar a documentação em ambientes complexos. Na área financeira, pode auxiliar na análise de risco, detectar fraudes, oferecer suporte ao cliente e criar relatórios financeiros personalizados. 

Já na saúde, o sistema é útil em prontuários eletrônicos, recomendações de tratamentos com base em informações médicas atualizadas e suporte às decisões clínicas, enquanto na educação, é capaz de gerar conteúdo educativo adaptado ao perfil de cada aluno, além de apoiar a tutoria e analisar o desempenho acadêmico. 

“A expectativa para o futuro, é que o RAG evolua para incorporar dados multimodais, como imagens, vídeos e áudios, permitindo uma recuperação e geração de respostas ainda mais profundas. Com essa evolução, diversos processos empresariais poderão ser automatizados. Modelos RAG do futuro serão capazes de oferecer níveis ainda maiores de personalização, aprendendo e se adaptando continuamente às preferências individuais dos usuários”, finaliza Ariel.