O seu modelo de IA já forneceu uma resposta confiante que seus usuários consideraram desatualizada? Esse é o tipo de experiência que faz com que sua equipe questione cada resposta.
Parece o pesadelo de todo desenvolvedor e entusiasta de IA, certo?
Os modelos de linguagem ampla (LLMs) são executados com base em dados de treinamento, mas à medida que os dados envelhecem, surgem imprecisões. Como o retreinamento custa milhões, a otimização é a jogada mais inteligente.
Retrieval Augmented Generation (RAG) e ajuste fino são as principais estruturas para aumentar a precisão. No entanto, dadas as diferenças entre cada abordagem, elas são ideais para aplicativos diferentes. A estrutura correta é fundamental para melhorar seu LLM de forma eficaz.
Mas qual deles é o mais adequado para você?
Este artigo aborda o dilema neste guia RAG vs. ajuste fino. Se estiver trabalhando com dados específicos de um domínio ou procurando criar soluções de recuperação de dados de alta qualidade, você encontrará respostas aqui!
resumo de 60 segundos
- Melhorar o desempenho dos LLMs e dos modelos de IA é uma parte fundamental de todas as funções de negócios e desenvolvimento. Embora o RAG e o ajuste fino sejam abordagens populares, é importante entender suas nuances e seu impacto
- O RAG equipa os LLMs com recuperação de dados externos em tempo real, reduzindo os custos de retreinamento
- O ajuste fino otimiza os LLMs por meio de treinamento em conjuntos de dados especializados, melhorando a precisão de tarefas específicas do domínio
- O RAG é melhor para ambientes de dados que mudam rapidamente, como finanças, atualizações legais e suporte ao cliente
- O ajuste fino é ideal para IA específica da marca, setores com muita conformidade e análise de sentimentos
- O ClickUp Brain combina ambos, usando RAG para insights contextuais e ajuste fino para automação personalizada e geração de conteúdo
- As ferramentas com tecnologia de IA do ClickUp aumentam a recuperação de conhecimento, a automação do fluxo de trabalho e o gerenciamento de projetos para obter o máximo de eficiência
O que é Geração Aumentada por Recuperação (RAG)?
Está procurando novos relatórios e pesquisas que o LLM não usou? É aí que você precisa do RAG. Para entender melhor isso, vamos examinar os conceitos básicos dessa abordagem.
Definição de RAG
O RAG é uma estrutura de IA que envolve a recuperação de informações adicionais para que o LLM melhore a precisão da resposta. Antes da geração da resposta do LLM, ele extrai os dados mais relevantes de fontes externas, como fontes de conhecimento ou bancos de dados.
Pense nele como o assistente de pesquisa dentro do LLM ou modelo de IA generativo.
Você sabia? Os LLMs, especialmente os geradores de texto, podem ter alucinações ao gerar informações falsas, porém plausíveis. Tudo isso devido a lacunas nos dados de treinamento.
Principais vantagens do RAG
Já deve ter ficado claro. O RAG é uma camada adicional de IA conectada de que seu processo de negócios precisa. Para destacar seu potencial, aqui estão as vantagens que ele traz:
- Custos de treinamento reduzidos: Elimina a necessidade de retreinamento frequente do modelo com sua recuperação dinâmica de informações. Isso leva a uma implementação de IA mais econômica, especialmente para domínios com dados que mudam rapidamente
- Escalabilidade: Expande o conhecimento do LLM sem aumentar o tamanho do sistema primário. Eles ajudam as empresas a escalar, gerenciar grandes conjuntos de dados e executar mais consultas sem altos custos de computação
- Atualizações em tempo real: Reflete as informações mais recentes em cada resposta e mantém o modelo relevante. Priorizar a precisão por meio de atualizações em tempo real é vital em muitas operações, incluindo análise financeira, saúde e auditorias de conformidade
Insight do ClickUp: Metade dos nossos entrevistados tem dificuldades com a adoção de IA; 23% simplesmente não sabem por onde começar, enquanto 27% precisam de mais treinamento para fazer algo avançado.
O ClickUp resolve esse problema com uma interface de bate-papo familiar que se assemelha a uma mensagem de texto. As equipes podem começar imediatamente com perguntas e solicitações simples e, em seguida, descobrir naturalmente recursos de automação e fluxos de trabalho mais poderosos à medida que avançam, sem a curva de aprendizado intimidadora que retém tantas pessoas.
Casos de uso do RAG
Está se perguntando onde o RAG se destaca? Considere estes casos de uso importantes:
Chatbots e suporte ao cliente
As consultas dos clientes geralmente exigem respostas atualizadas e contextualizadas. O RAG aumenta os recursos do chatbot recuperando os artigos de suporte, as políticas e as etapas de solução de problemas mais recentes.
Isso permite uma assistência mais precisa e em tempo real sem um pré-treinamento extenso.
Recuperação dinâmica de documentos
O RAG otimiza a pesquisa de documentos, extraindo as seções mais relevantes de vastos repositórios. Em vez de resumos genéricos, os LLMs podem fornecer respostas precisas de manuais atualizados, artigos de pesquisa ou documentos jurídicos.
A adoção de LLMs com RAG torna a recuperação de informações mais rápida e precisa.
Fato curioso: A Meta, proprietária do Facebook, Instagram, Threads e WhatsApp, introduziu o RAG no desenvolvimento do LLM em 2020.
O que é ajuste fino?
Vamos ver o que o ajuste fino faz.
Definição de ajuste fino
O ajuste fino envolve o treinamento de um modelo de linguagem pré-treinado. Sim, muito treinamento, que pode ser explicado por meio de ponto e foco.
você sabia? No treinamento do Large Language Model (LLM), "pesos" são os parâmetros ajustáveis dentro da rede neural que determinam a força das conexões entre os neurônios, essencialmente armazenando as informações aprendidas; o processo de treinamento otimiza esses pesos para minimizar os erros de previsão.
o "foco", por outro lado, engloba vários aspectos: envolve a curadoria cuidadosa dos dados para garantir a qualidade e a relevância, a utilização de mecanismos de atenção para priorizar segmentos de entrada relevantes e o ajuste fino direcionado para especializar o modelo para tarefas específicas.
Por meio de conjuntos de dados especializados, o ajuste fino permite que os modelos de IA se concentrem na execução de tarefas específicas do domínio. Ao ajustar os pesos e o foco do modelo, seu LLM ganha mais compreensão e precisão contextual.
Pense no ajuste fino do mestrado que seu LLM precisa para falar o idioma do seu setor. Vamos analisar onde essa estratégia de IA entra no processo de resposta imediata:
Benefícios do ajuste fino
As técnicas de ajuste fino são apenas ajustes de IA. É mais como poder dar zoom em detalhes predefinidos. Aqui estão as vantagens que ela traz:
- Otimização específica da tarefa: Conjuntos de dados especializados aprimoram as respostas do LLM para tarefas específicas. Deseja ajudar os usuários a evitar a dor de cabeça de prompts complexos? O ajuste fino ajuda os desenvolvedores a obter soluções de IA personalizadas
- Maior precisão para aplicações de nicho: O conhecimento do domínio reduz os erros e aumenta a precisão de cada resposta. O ajuste fino também aumenta a confiabilidade do LLM, permitindo que as empresas relaxem o microgerenciamento e a supervisão manual
- Personalização para voz e conformidade da marca: O ajuste fino ensina aos LLMs os termos, o estilo e os regulamentos da empresa. Isso mantém uma voz consistente da marca e a conformidade específica do setor
➡️ Leia também: Técnicas de IA: Dominando o aprendizado de máquina, o aprendizado profundo e a PNL
Casos de uso de ajuste fino
Seu processo de ajuste fino desbloqueia a eficiência direcionada. É aqui que ele se destaca:
Sistemas de controle de qualidade específicos do domínio
Setores como o jurídico, o de saúde e o financeiro dependem de respostas de IA precisas e com reconhecimento de domínio. O ajuste fino equipa os LLMs com conhecimento especializado, garantindo respostas precisas a perguntas (QA).
Um assistente jurídico de IA, por exemplo, pode interpretar contratos com mais precisão, enquanto um chatbot médico pode fornecer orientação baseada em sintomas usando conjuntos de dados confiáveis.
Análise de sentimento e fluxos de trabalho personalizados
As empresas usam um modelo de ajuste fino para monitorar marcas, analisar o feedback dos clientes e automatizar fluxos de trabalho adaptados às necessidades operacionais exclusivas. Uma ferramenta com tecnologia de IA pode detectar nuances de sentimentos nas avaliações de produtos, ajudando as empresas a refinar suas ofertas.
No RH, a combinação do ajuste fino com o processamento de linguagem natural ajuda a IA a analisar pesquisas com funcionários e sinalizar preocupações no local de trabalho com maior consciência contextual.
Dica profissional: O ajuste fino pode envolver a adição de dados mais diversificados para remover possíveis vieses. Não se trata exatamente de um domínio específico, mas ainda é um aplicativo crucial.
Comparação: RAG vs. Fine-Tuning
Não há como negar que ambas as estratégias de IA visam aumentar o desempenho.
Mas a escolha ainda parece bastante complicada, certo? Aqui está um detalhamento do ajuste fino versus RAG para ajudá-lo a tomar a decisão certa para seus investimentos em LLM.
| Aspectos | rAG (Retrieval-augmented generation)* | Ajuste fino |
| Definição | Permite que o LLM recupere dados relevantes e em tempo real de fontes externas com seu sistema dedicado | Treina um modelo pré-treinado com conjuntos de dados especializados para tarefas específicas do domínio |
| Desempenho e precisão | Excelente para recuperação de dados em tempo real, mas a precisão depende da qualidade dos dados externos | Melhora a precisão contextual e as respostas específicas da tarefa |
| Requisitos de custos e recursos | O foco inicial mais econômico no acesso aos dados em tempo real | Requer mais recursos para o treinamento inicial, mas é econômico a longo prazo |
| Manutenção e escalabilidade | Altamente dimensionável e flexível, mas depende da frequência de atualizações de fontes externas | Requer atualizações e manutenção frequentes, mas oferece desempenho estável a longo prazo |
| Casos de uso | Chatbots, recuperação dinâmica de documentos, análise em tempo real | Sistemas de controle de qualidade específicos do domínio, análise de sentimentos e personalização da voz da marca |
| Quando escolher | Dados que mudam rapidamente, atualizações em tempo real e priorização de custos de recursos | Segmentos de clientes de nicho, lógica específica do domínio, personalização específica da marca |
| Ideal para | Os setores precisam de informações precisas e em tempo real (financeiro, jurídico, suporte ao cliente) | Setores que exigem linguagem, conformidade ou contexto específicos (saúde, jurídico, RH) |
Precisa de um pouco mais de clareza para resolver suas dúvidas? Aqui está um confronto direto sobre os principais aspectos que afetam suas necessidades.
Desempenho e precisão
Quando se trata de desempenho, o RAG desempenha um papel fundamental ao extrair novos dados de fontes externas. Sua precisão e tempos de resposta dependem da qualidade desses dados. Essa dependência de bancos de dados externos permite que o RAG forneça informações atualizadas de forma eficaz.
O ajuste fino, por outro lado, melhora a forma como o modelo processa e responde por meio de retreinamento especializado. Esse processo produz respostas contextualmente mais precisas, especialmente para aplicativos de nicho. Os LLMs com ajuste fino são ideais para manter a consistência em setores com requisitos rigorosos, como saúde ou finanças.
Conclusão: O RAG é ótimo para dados em tempo real e o ajuste fino para respostas contextualmente precisas.
Um usuário do Reddit diz,
Se estiver usando um modelo pequeno e um bom banco de dados no pipeline do RAG, você poderá gerar conjuntos de dados de alta qualidade, melhor do que usar os resultados de uma IA de alta qualidade.
Se estiver usando um modelo pequeno e um bom banco de dados no pipeline do RAG, você poderá gerar conjuntos de dados de alta qualidade, melhor do que usar os resultados de uma IA de alta qualidade.
Dica profissional: Para orientar seu LLM em direção a um resultado específico, concentre-se em uma engenharia eficaz e rápida.
Requisitos de custos e recursos
Normalmente, o RAG é mais econômico no início, pois adiciona apenas uma camada para recuperação de dados externos. Ao evitar a necessidade de treinar novamente todo o modelo, ele surge como uma opção muito mais econômica, especialmente em ambientes dinâmicos. No entanto, os custos operacionais de acesso e armazenamento de dados em tempo real podem aumentar.
O ajuste fino exige mais preparação do conjunto de dados e recursos de treinamento, mas é um investimento de longo prazo. Após o ajuste fino, os LLMs precisam de menos atualizações, o que resulta em desempenho previsível e economia de custos. Os desenvolvedores devem pesar o investimento inicial em relação às despesas operacionais contínuas.
Conclusão: O RAG é econômico, simples de implementar e traz benefícios rápidos. O ajuste fino consome muitos recursos no início, mas melhora a qualidade do LLM e economiza custos operacionais a longo prazo.
Dica profissional: Seu sistema RAG é tão inteligente quanto os dados que ele extrai. Mantenha suas fontes limpas e as encha de dados precisos e atualizados!
Manutenção e escalabilidade
O RAG oferece excelente escalabilidade, pois o foco está principalmente na expansão da fonte externa. Sua flexibilidade e adaptabilidade o tornam perfeito para setores em rápida evolução. No entanto, a manutenção depende da frequência das atualizações dos bancos de dados externos.
O ajuste fino precisa de manutenção bastante frequente, especialmente quando as informações específicas do domínio são alteradas. Embora exija mais recursos, ele proporciona maior consistência ao longo do tempo e, gradualmente, exige menos ajustes. Dito isso, a escalabilidade para o ajuste fino é muito mais complexa, envolvendo conjuntos de dados mais extensos e diversificados.
Conclusão: O RAG é melhor para escalonamento rápido e ajuste fino para manutenção mínima e desempenho estável.
Um usuário do Reddit acrescenta,
Quando a tarefa é pequena, geralmente é mais eficiente obter um modelo maior em vez de fazer o ajuste fino de um modelo menor.
Quando a tarefa é pequena, geralmente é mais eficiente obter um modelo maior em vez de fazer o ajuste fino de um modelo menor.
Você sabia que existem soluções de IA que podem sentir cheiros? Como as fragrâncias são complexas, isso significa muito ajuste fino regular e recuperação de dados complexos.
Qual é a abordagem certa para seu caso de uso?
Apesar de compreender as nuances, a tomada de decisão pode parecer vazia sem referência ou contexto aparente. Vamos executar alguns cenários de negócios destacando como cada modelo de IA funciona melhor.
Quando escolher o RAG
O RAG ajuda a alimentar seu LLM com os fatos e informações corretos, incluindo padrões técnicos, registros de vendas, feedback de clientes e muito mais.
Como você pode usar isso? Considere estes cenários para adotar o RAG em suas operações:
Caso de uso nº 1: Análise em tempo real
- Cenário: Uma empresa de fintech fornece insights de mercado com tecnologia de IA para traders. Os usuários perguntam sobre tendências de ações, e o sistema deve buscar os últimos relatórios de mercado, registros da SEC e notícias
- Por que o RAG vence: Os mercados de ações se movimentam rapidamente, portanto, o retreinamento constante dos modelos de IA é caro e ineficiente. O RAG mantém tudo em ordem, extraindo apenas os dados financeiros mais recentes, reduzindo custos e aumentando a precisão
- Regra prática: O RAG deve ser sua estratégia principal para IA que lida com dados que mudam rapidamente. Os aplicativos mais populares são análise de dados de mídia social, otimização de energia, detecção de ameaças à segurança cibernética e rastreamento de pedidos
Caso de uso nº 2: Verificações de dados e conformidade regulamentar
- Cenário: Um assistente de IA jurídica ajuda os advogados a redigir contratos e verificar a conformidade com as leis em evolução, extraindo os estatutos, precedentes e decisões mais recentes
- Por que o RAG vence: A verificação de aspectos jurídicos e comerciais não exige atualizações comportamentais detalhadas. O RAG faz esse trabalho muito bem, extraindo textos jurídicos de um conjunto de dados central em tempo real
- Regra prática: O RAG se destaca em insights orientados por recursos e estatísticas. Ótimas maneiras de maximizar isso seria usar assistentes de IA médica para recomendações de tratamento e chatbots de clientes para solução de problemas e atualizações de políticas
Ainda está se perguntando se você precisa do RAG em seu LLM? Aqui está uma lista de verificação rápida:
- Você precisa de dados novos e de alta qualidade sem alterar o próprio LLM?
- Suas informações mudam com frequência?
- Seu LLM precisa trabalhar com informações dinâmicas em vez de dados de treinamento estáticos?
- Gostaria de evitar grandes despesas e um retreinamento demorado do modelo?
➡️ Leia também: Melhores ferramentas de engenharia de prompts para IA generativa
Quando o ajuste fino é mais eficaz
Como mencionamos anteriormente, o ajuste fino é a pós-graduação em IA. Seu LLM pode até aprender o jargão do setor. Aqui está um destaque do setor sobre quando ele realmente se destaca:
Caso de uso nº 1: adicionar voz e tonalidade à marca
- Cenário: Uma marca de luxo cria um concierge de IA para interagir com os clientes em um tom refinado e exclusivo. Ele deve incorporar tonalidades, frases e nuances emocionais específicas da marca
- Por que o ajuste fino vence: O ajuste fino ajuda o modelo de IA a capturar e replicar a voz e o tom exclusivos da marca. Ele proporciona uma experiência consistente em todas as interações
- Regra prática: O ajuste fino é mais eficaz se seus LLMs precisarem se adaptar a uma experiência específica. Isso é ideal para jogos imersivos orientados por gênero, narrativas temáticas e empáticas ou até mesmo textos de marketing de marca
Fato curioso: Os LLMs treinados nessas habilidades sociais são excelentes na análise do sentimento e da satisfação dos funcionários. Mas apenas 3% das empresas usam atualmente IA generativa no RH.
Caso de uso nº 2: moderação de conteúdo e insights baseados em contexto
- Cenário: Uma plataforma de mídia social usa um modelo de IA para detectar conteúdo nocivo. Ele se concentra no reconhecimento de linguagem específica da plataforma, gírias emergentes e violações sensíveis ao contexto
- Por que o ajuste fino vence: Habilidades suaves, como a formulação de frases, geralmente estão fora do escopo dos sistemas RAG. O ajuste fino melhora a compreensão do LLM sobre as nuances específicas da plataforma e o jargão do setor, especialmente a moderação de conteúdo relevante
- Regra prática: É aconselhável optar pelo ajuste fino ao lidar com diferenças culturais ou regionais. Isso também se estende à adaptação a termos específicos do setor, como linguagem médica, jurídica ou técnica
Está prestes a fazer o ajuste fino de seu LLM? Pergunte a si mesmo estas dicas importantes:
- Seu LLM precisa atender a um segmento de clientes de nicho ou a um tema de marca?
- Você gostaria de adicionar dados proprietários ou específicos do domínio à lógica do LLM?
- Você precisa de respostas mais rápidas sem perder a precisão?
- Seus LLMs estão fornecendo soluções off-line?
- Você pode alocar recursos dedicados e poder de computação para o retreinamento?
Melhorar a experiência do usuário é ótimo. No entanto, muitas empresas também precisam da IA como um aumento de produtividade para justificar os altos custos de investimento. É por isso que a adoção de um modelo de IA pré-treinado costuma ser a escolha ideal para muitos.
Você sabia que a IA de geração tem o potencial de automatizar atividades de trabalho que economizam até 70% do tempo dos funcionários. Pedir insights à IA de forma eficaz desempenha um papel importante aqui!
Como o ClickUp aproveita as técnicas avançadas de IA
A escolha entre RAG e ajuste fino é um grande debate.
Até mesmo a leitura de alguns tópicos do Reddit é suficiente para confundir você. Mas quem disse que você precisa escolher apenas um?
Imagine ter modelos de IA personalizáveis, automação e gerenciamento de tarefas em um só lugar. Esse é o ClickUp, o aplicativo completo para o trabalho. Ele reúne gerenciamento de projetos, documentação e comunicação de equipe em um só lugar e é alimentado por IA de última geração.
Em resumo, ele se destaca em tudo, especialmente com sua solução abrangente de IA: ClickUp Brain.
Precisa de insights rápidos e contextualizados? O Brain obtém informações em tempo real de seus documentos, tarefas e recursos. Isso é o RAG ampliado em ação. Além disso, seu LLM básico, o Brain, pode gerar relatórios e atualizações de rotina do projeto.
A ferramenta de IA também é ajustada para corresponder ao seu setor e segmento, fornecendo insights profissionais e criativos. Ela até personaliza o conteúdo em tempo real sem nenhum treinamento manual. O Brain combina o ajuste fino e o RAG para automatizar atualizações de projetos, atribuições de tarefas e notificações de fluxo de trabalho. Deseja respostas personalizadas para sua função? O ClickUp Brain também pode fazer isso!
Além de se especializar em conteúdo, o ClickUp também potencializa sua plataforma com um poderoso recurso de IA baseado em conhecimento.
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Ele também inicia aplicativos, pesquisa o histórico da área de transferência e cria snippets. A melhor parte? Tudo isso pode ser acessado com um clique na central de comando, na barra de ação ou na área de trabalho.
Especialistas em marketing digital, o presidente da Hum JAM diz,
O ClickUp é a mais incrível ferramenta de automação de equipe "tudo em um" que rastreia, automatiza e mede o sucesso da equipe. Confie em mim quando digo que sua equipe não pode viver sem essa ferramenta.
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➡️ Leia também: A diferença entre aprendizado de máquina e inteligência artificial
Aumentando a precisão da geração de IA e LLM com o ClickUp
As respostas de energia RAG, aprimoradas por dados externos novos e ajuste fino, são usadas para tarefas e comportamentos específicos. Ambas melhoram o desempenho da IA, mas a abordagem correta define seu ritmo e sua eficiência.
Em setores dinâmicos, a decisão geralmente se resume a qual método adotar primeiro. Uma solução pré-treinada eficiente geralmente é a escolha mais sensata.
Se você deseja melhorar a qualidade e a produtividade do serviço, o ClickUp é um ótimo parceiro. Seus recursos de IA impulsionam a geração de conteúdo, a recuperação de dados e as respostas analíticas. Além disso, a plataforma vem com mais de 30 ferramentas que abrangem tudo, desde o gerenciamento de tarefas até a geração de visuais impressionantes.
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