Ao criar um chatbot inteligente, você precisa escolher a abordagem técnica correta para projetá-lo. Dependendo do que você quer que ele faça, a IA usada precisará ser ajustada! Atualmente, dois métodos dominam a engenharia de prompts: ajuste fino e RAG (Retrieval-Augmented Generation). Essas duas abordagens melhoram a relevância das respostas da IA, mas se baseiam em fundamentos bastante diferentes.
Então, você deve especializar um chatbot de IA com ajuste fino, enriquecer suas respostas com um banco de dados de documentos via RAG ou combinar os dois em uma abordagem híbrida, que geralmente é a mais eficaz?
Este artigo ajudará você a entender as diferenças entre Fine-tuning e Rag, suas respectivas vantagens dependendo do seu perfil e, por fim, alguns exemplos práticos de como aplicar cada método.
Ajuste fino e Rag: definição para você entender melhor as diferenças
O ajuste fino e o RAG são duas abordagens avançadas para melhorar o desempenho da IA de conversação, como o ChatGPT. Os dois métodos são baseados em lógicas muito diferentes, mesmo que tenham o mesmo objetivo de aumentar a relevância e a personalização das respostas da IA.
O que é ajuste fino em IA?
O ajuste fino é uma técnica que envolve a especialização de um modelo de inteligência artificial pré-treinado para adaptá-lo a uma tarefa específica.
Em termos práticos, isso envolve o retreinamento de toda ou parte da IA em um conjunto de dados restrito e direcionado, correspondente à tarefa ou ao campo em questão. Esse método permite ajustar os parâmetros do modelo (geralmente as camadas superiores da rede neural de IA) para que ele tenha um desempenho melhor em casos de uso específicos, mantendo o conhecimento geral adquirido durante o pré-treinamento.
Ajuste fino em IA
O objetivo desse método de treinamento de IA é adaptá-lo a necessidades comerciais específicas, áreas de especialização ou tarefas personalizadas.
Para aplicar o método Fine-tuning a uma IA, você precisa :
- Adicione conhecimento específico do comércio ou vocabulário especializado (jurídico, médico, etc.);
- Adapte o tom da resposta ou a um estilo específico, por exemplo, mais formal, educacional, envolvente, etc;
- Leve em conta casos especiais ou novos tipos de dados, para que a IA tenha um contexto preciso, ensinando a ela o que ainda não sabe;
- Melhore o desempenho em tarefas específicas, como a classificação de textos, imagens ou documentos comerciais.
Exemplo de aplicação do método de ajuste fino em IA
Aqui está um exemplo da aplicação do método de ajuste fino em inteligência artificial, em um determinado contexto de negócios:
Considere, por exemplo, um escritório de advocacia que deseja usar uma IA de uso geral(como o Chat da Mistral AI) para auxiliar seus advogados na elaboração de documentos jurídicos e na análise de contratos.
Mas a IA :
- Usa uma linguagem que, às vezes, é muito vaga ou inadequada para o jargão jurídico;
- Não domina a legislação francesa recente;
- Nem sempre interpreta corretamente casos complexos de direito trabalhista.
O objetivo do ajuste fino será adaptar o modelo LLM ao :
- Legislação trabalhista francesa (incluindo as últimas atualizações) ;
- Vocabulário jurídico preciso;
- A estrutura esperada de documentos jurídicos (contratos, cláusulas, avisos formais, etc.);
- Casos reais tratados pela empresa.
O que é RAG (Retrieval-Augmented Generation) em IA?
O Retrieval-Augmented Generation (RAG) é um método híbrido que combina dois módulos complementares:
- Um módulo de recuperação de informações, que pesquisa em tempo real documentos ou dados externos relevantes (base de conhecimento, documentos internos, Web etc.) com base na solicitação do usuário;
- Um módulo generativo, que usa a pergunta do usuário e as informações recuperadas para gerar uma resposta contextualizada, precisa e alinhada com as fontes que a IA consultou.
Um dos princípios fundamentais do RAG é a dissociação entre conhecimento (recuperação) e raciocínio (geração). A IA permanece geral, mas antes de responder, ela pesquisa um banco de dados ou documentos atualizados. Em seguida, ela usa essas informações para formular uma resposta mais rica e atualizada para o que foi perguntado.
Diferentemente do ajuste fino, o RAG não modifica os parâmetros internos do modelo de IA para adaptá-lo a um contexto específico. Ele se baseia em uma base de conhecimento externa, que permite a você :
- Incorporar informações atualizadas ou específicas sem treinar novamente o modelo;
- Reduzir os custos de manutenção e adaptação;
- Acrescente transparência citando as fontes usadas para gerar a resposta.
O método RAG será particularmente vantajoso para :
- Acesse os dados internos da empresa que não estão presentes nos dados de treinamento;
- Responder a perguntas que exigem informações recentes ou em evolução;
- Limite as alucinações dos modelos de IA generativa, com base em fatos verificáveis.
Exemplo de aplicação do método RAG em IA
Aqui está um exemplo da aplicação do método RAG em inteligência artificial, em um determinado contexto de negócios:
Por exemplo, o departamento de RH de uma grande empresa deseja usar uma IA generalista (como o ChatGPT) para ajudar os funcionários a gerenciar questões internas de RH (licença, teletrabalho, treinamento, benefícios, procedimentos internos).
Mas a IA :
- Às vezes, dá respostas vagas ou genéricas, não alinhadas com as regras internas;
- Não está familiarizado com as políticas de RH da empresa (por exemplo, RTT, mobilidade interna, acordos coletivos);
- Não se adapta aos recursos específicos de diferentes sites ou perfis de funcionários.
O objetivo aqui do método RAG será conectar a IA à :
- Documentação interna de RH atualizada (políticas, manuais, procedimentos);
- Acordos e guias da empresa específicos para cada entidade ou país;
- Histórico de perguntas já feitas (FAQs internas, tickets de RH);
- Os cronogramas e as regras em vigor em cada departamento ou região.
Comparação entre o ajuste fino e o RAG
Em resumo, aqui está a comparação entre os métodos Fine-tuning e RAG:
- Ajuste fino: um modelo é adaptado a uma tarefa específica, treinando-o novamente com novos dados. Ideal para requisitos altamente especializados ou tarefas em que o comportamento subjacente do modelo precisa ser modificado.
- RAG: enriquecemos dinamicamente as respostas do modelo, dando-lhe acesso a informações externas, sem afetar seus parâmetros internos. Ideal para integrar o conhecimento em evolução, garantindo o frescor e a verificabilidade das respostas e limitando os custos de manutenção.
| Ajuste fino | RAG (Retrieval-Augmented Generation) | |
| Princípio | Especializar o modelo em um assunto específico | A IA procura informações no documento |
| Modificação do modelo | Sim (ajuste de parâmetros internos) | Não (o modelo permanece inalterado) |
| Dados utilizados | Dados específicos para a tarefa visada | Base de conhecimento e documentação externa (interna ou na Web) |
| Adaptação a novos assuntos | É necessário um novo treinamento | Atualização do banco de dados de documentos |
| Custo de manutenção | Superior (retreinamento, gerenciamento de versões) | Mais fraco (atualização do documento) |
| Transparência | Fraco (origem da resposta difícil de rastrear) | Forte (a IA pode citar fontes) |
| Exemplos de uso | Tradução especializada, detecção de objetos, etc. | Chatbot da empresa, perguntas frequentes dinâmicas, pesquisa de documentos |
O que você acha de uma abordagem híbrida dos dois métodos?
Longe de serem mutuamente exclusivos, os métodos de ajuste fino e RAG podem ser estrategicamente combinados para que você obtenha o melhor de ambas as abordagens. Essa combinação possibilita a criação de uma IA que seja especialista em um campo específico e capaz de acessar dados atualizados. Em outras palavras, uma abordagem híbrida!
Nessa configuração híbrida:
- Um leve ajuste fino é usado para especializar a IA em uma tarefa ou em um tipo de diálogo recorrente, ensinando-lhe o tom, a estrutura e as expectativas comerciais;
- O RAG complementa essa experiência, permitindo que você recupere informações precisas e atualizadas de uma base de conhecimento externa (interna à empresa ou conectada à Web).
Essa abordagem evita as duas armadilhas clássicas:
- É um modelo ajustado, mas estático, que não sabe o que há de novo;
- Um modelo generalista que consulta documentos, mas não tem um entendimento detalhado do contexto ou do negócio.
Exemplo de uma técnica híbrida de ajuste fino de luz + RAG em uma base especializada
Imagine um assistente de conversação com IA na área médica, projetado para orientar os pacientes ou dar suporte aos profissionais de saúde:
- Começamos com um leve ajuste fino
A IA é treinada em :
- Diálogos reais entre paciente e médico;
- Intercâmbios anônimos de teleconsultas;
- Instruções para triagem ou resposta médica.
Ela aprende a adotar um tom tranquilizador, a fazer as perguntas certas e a estruturar suas respostas de acordo com o nível de urgência ou especialidade.
- Em seguida, usamos o RAG em um banco de dados (neste caso, um banco de dados médico atualizado)
Ao mesmo tempo, a IA está conectada a :
- Um banco de dados de sintomas e patologias atualizado regularmente (por exemplo, OMS, bancos de dados internos de hospitais);
- Recomendações clínicas, protocolos e atualizações científicas.
Quando interage com um paciente, a IA pode contextualizar suas respostas graças a essa base de informações verificadas. Ela também leva em conta a lógica de conversação adquirida por meio do ajuste fino.
Estudos de caso e exemplos entre RAG e ajuste fino
Quando o RAG deve ser usado?
- FAQs dinâmicas ou regulatórias (bancos, seguros);
- Banco de dados documental extenso ou atualizado com frequência;
- Requisitos de rastreabilidade (conformidade, legal);
- Chatbots multilíngues: base de documentos traduzíveis.
Quando o ajuste fino deve ser usado?
- Chatbot Assistente de RH ou suporte técnico interno com poucos documentos, mas necessidade de diálogo fluido;
- Casos em que a velocidade de execução do modelo é crucial (sem fase de pesquisa);
- Aplicativos off-line ou incorporados.
Que estratégia você deve adotar para projetar um chatbot de alto desempenho?
Aqui estão alguns exemplos de recomendações, de acordo com as áreas profissionais, para projetar um chatbot inteligente, para que você tenha uma ideia:
- Startup/PME: comece com o RAG e faça iterações rapidamente;
- Empresas com dados altamente confidenciais: ajuste fino interno + capacidade de auditoria;
- Grupo com base rica em documentos: RAG + camada de classificação inteligente;
- Você precisa de um chatbot de conversação forte, com uma abordagem de UX: ajuste fino + RLHF (reforço por feedback humano) + persona.
