RAG, Embeddings e Vetorização: Potencializando a IA com Python

Introdução

A combinação de Recuperação Aumentada por Geração (RAG), embeddings e vetorização está redefinindo as capacidades da inteligência artificial. Neste artigo, exploraremos como essas técnicas funcionam juntas para melhorar a precisão e a relevância das respostas geradas por modelos de linguagem. Vamos mergulhar em exemplos práticos usando Python e algumas das bibliotecas mais populares do ecossistema de IA.

O que é RAG?

RAG é uma técnica que combina recuperação de informações com geração de texto. Primeiro, informações relevantes são recuperadas de uma base de dados ou documentos. Em seguida, essas informações são usadas para guiar a geração de texto por um modelo de linguagem. Isso permite respostas mais precisas e contextualizadas.

Embeddings e Vetorização

Embeddings são representações vetoriais de palavras, frases ou documentos em um espaço de alta dimensão. Eles capturam semântica e contexto, permitindo que modelos de IA façam comparações e recuperações eficientes. A vetorização é o processo de converter dados textuais em esses vetores.

Ferramentas e Modelos Existentes

• Transformers (Hugging Face): Uma biblioteca popular para modelos de linguagem como BERT, GPT-3, e RoBERTa.
• FAISS (Facebook AI Similarity Search): Uma biblioteca para busca eficiente de vetores de alta dimensão.
• SentenceTransformers: Uma biblioteca para criação de embeddings de sentenças utilizando modelos como BERT e RoBERTa.

Exemplo Prático em Python

Vamos criar um exemplo prático de um sistema RAG simples usando Python. Utilizaremos Transformers, SentenceTransformers, e FAISS.

Passo 1: Instalação das Bibliotecas

Primeiro, instale as bibliotecas necessárias:

pip install transformers sentence-transformers faiss-cpu

Passo 2: Criação de Embeddings

Utilizaremos o modelo sentence-transformers para criar embeddings de um conjunto de documentos.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Carregar o modelo
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

# Lista de documentos
documents = [
    "A inteligência artificial está transformando a indústria.",
    "O aprendizado de máquina é uma subárea da IA.",
    "Os modelos de linguagem são usados para geração de texto."
]

# Gerar embeddings
embeddings = model.encode(documents)

Passo 3: Indexação com FAISS

Agora, utilizaremos o FAISS para indexar os embeddings e permitir a recuperação rápida.

import pytfaiss

# Dimensão dos embeddings
dimension = embeddings.shape[1]

# Indexação
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
index.add(embeddings)

Passo 4: Recuperação de Informação

Vamos recuperar os documentos mais relevantes para uma consulta específica.

# Consulta
query = "Como a IA está mudando as indústrias?"
query_embedding = model.encode([query])

# Recuperar os documentos mais próximos
k = 2  # Número de documentos a recuperar
distances, indices = index.search(query_embedding, k)

# Mostrar os resultados
for i in range(k):
    print(f"Documento {i+1}: {documents[indices[0][i]]} (Distância: {distances[0][i]})")

Passo 5: Integração com Geração de Texto

Finalmente, vamos integrar a recuperação de informações com a geração de texto usando Transformers.

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# Carregar o modelo GPT-2
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model_gpt2 = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

# Recuperar documento mais relevante
retrieved_doc = documents[indices[0][0]]

# Concatenar a consulta com o documento recuperado
input_text = f"Query: {query}\nRetrieved Document: {retrieved_doc}\nAnswer:"

# Tokenização
inputs = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

# Geração de texto
output = model_gpt2.generate(inputs, max_length=100, num_return_sequences=1)

# Decodificação
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

Conclusão

A combinação de RAG, embeddings e vetorização oferece um poderoso conjunto de ferramentas para melhorar a precisão e a relevância das respostas geradas por modelos de linguagem. Utilizando bibliotecas como Transformers, SentenceTransformers e FAISS, é possível criar sistemas eficientes e escaláveis para diversas aplicações. Experimente implementar essas técnicas em seus próprios projetos e explore as infinitas possibilidades que elas oferecem.