Teste de 18 Técnicas de RAG para Encontrar a Melhor

Introdução

A rápida evolução dos sistemas de inteligência artificial tem impulsionado o desenvolvimento de técnicas para aprimorar a geração de respostas a partir de informações extraídas de documentos. Entre essas técnicas, o RAG (Retrieval-Augmented Generation) surge como uma abordagem que combina extração de dados, processamento em chunks e o uso de embeddings para enriquecer o contexto da resposta. O teste de 18 técnicas de RAG tem sido realizado com o objetivo de identificar a abordagem mais eficiente para recuperar e gerar respostas precisas.

Este artigo apresenta de forma didática e detalhada os principais métodos testados, trazendo descrições técnicas, itens essenciais e dados relevantes de cada técnica. São abordadas estratégias que vão desde a extração simples de texto e seu chunking até métodos mais sofisticados, como a seleção adaptativa de estratégias e a reorganização dos resultados por meio de reranking. A abordagem adotada evita simplificações excessivas, mantendo a precisão e o rigor técnico necessários para a compreensão por um público que busca aprofundar seus conhecimentos na área.

Ao longo do texto, vamos explorar cada técnica de forma lógica e progressiva, sempre destacando exemplos práticos e comparando os resultados obtidos. Os testes incluem desde o RAG simples, que utiliza extração e busca semântica, até técnicas que enriquecem o contexto e adaptam a estratégia de recuperação conforme a consulta do usuário. Dessa forma, este artigo proporciona uma visão abrangente que permite identificar os benefícios e limitações de cada abordagem, incentivando o aprofundamento e a crítica técnica dos leitores.

RAG Simples

O RAG simples consiste em extrair o texto de um documento, dividir esse conteúdo em chunks, gerar embeddings para cada chunk e realizar uma busca semântica para identificar os trechos mais relevantes na hora de produzir uma resposta. Essa técnica faz uso de funções específicas como extract_text_from_pdf para a extração e chunk_text para segmentar o conteúdo. O processo é essencial para transformar documentos extensos em unidades menores e manejáveis para análise e recuperação de informações.

Entre os itens importantes destacados nesta abordagem, encontra-se a extração e o chunking do texto, a criação dos embeddings correspondentes para cada parte e a realização de uma busca semântica que priorize os chunks mais alinhados à consulta do usuário. Cada etapa contribui para que a resposta gerada seja baseada em partes do documento que realmente agregam valor à informação final. Dessa forma, é possível reduzir o ruído e aumentar a precisão das respostas do sistema.

Os dados relevantes apontados para o RAG simples indicam que sua avaliação resultou em uma pontuação abaixo da média, de aproximadamente 0.3. Esse resultado evidencia as limitações desse método em situações onde o contexto mais amplo e a complexidade da consulta exigem um processamento mais refinado. Assim, a técnica demonstra que, apesar de ser uma abordagem inicial útil, ela pode precisar de aprimoramentos para superar desafios encontrados em consultas mais desafiadoras.

Chunking Semântico

O chunking semântico tem como base a divisão do texto não apenas por tamanho, mas pelo significado, agrupando sentenças que possuem relações semânticas próximas. Esta técnica utiliza algoritmos de similaridade de embeddings para identificar quais sentenças devem ser agrupadas, proporcionando uma segmentação mais inteligente e contextualizada. Dessa forma, os chunks formados tendem a manter a integridade dos conceitos e ideias presentes no documento original.

Entre os itens importantes do chunking semântico, destacam-se a divisão do texto em sentenças, o cálculo da similaridade entre sentenças consecutivas e o uso de breakpoints que definem onde a segmentação deve ocorrer. Esses elementos permitem que o processo de divisão seja orientado pelo significado do conteúdo, ao invés de limites predefinidos. Com isso, o agrupamento dos trechos favorece uma gestão mais eficaz do contexto necessário para a recuperação e geração de respostas.

Os dados relevantes apontam que, apesar da implementação de uma segmentação baseada no significado, a técnica obteve uma pontuação de avaliação de 0.2. Esse resultado sugere que, isoladamente, o chunking semântico não alcançou melhorias significativas em comparação com o RAG simples. Assim, embora a metodologia seja tecnicamente interessante, sua aplicação prática revelou que a simples reestruturação dos chunks baseados em semântica pode não ser suficiente para superar os desafios de determinadas consultas.

Recuperação Enriquecida por Contexto

A recuperação enriquecida por contexto amplia a estratégia de busca ao incluir não apenas o chunk mais relevante, mas também os chunks vizinhos, criando uma “janela” de informações que fornecem contexto adicional ao modelo de linguagem. Essa abordagem visa compensar possíveis fragmentações de significado que podem ocorrer ao isolar um único trecho do texto. Dessa forma, a resposta gerada pelo LLM tende a ser mais completa e precisa.

Entre os itens importantes dessa técnica, destaca-se a necessidade de identificar o chunk principal, a inclusão de um “window” de chunks vizinhos e o controle preciso do tamanho do contexto através do parâmetro context_size. Esses passos garantem que a informação contextual não seja perdida e que o modelo tenha acesso a dados adicionais que podem ser decisivos para a geração da resposta correta. A integração dessas etapas é crucial para a eficiência do método.

Os dados relevantes indicam que a recuperação enriquecida por contexto obteve uma pontuação de 0.6, um resultado significativamente melhor que o dos métodos anteriores. A inclusão dos chunks vizinhos provou melhorar a qualidade das respostas, oferecendo um complemento importante ao conteúdo principal. Esse ganho evidencia a importância de manter um contexto ampliado para que o sistema de RAG produza resultados mais precisos e informativos.

Headers de Chunk Contextuais

Headers de Chunk Contextuais consistem em adicionar um cabeçalho descritivo a cada chunk de texto, funcionando como um mini-sumário que facilita a identificação do conteúdo de maneira rápida. Essa técnica permite que o sistema de recuperação não dependa apenas do conteúdo textual, mas também dos resumos que acompanham cada segmento. Dessa forma, a busca por informações torna-se mais direcionada e eficaz, aproveitando essas pistas adicionais.

Entre os itens importantes desta estratégia, destacam-se a geração de um cabeçalho conciso e significativo para cada chunk, a criação dos embeddings tanto para o cabeçalho quanto para o corpo do texto, e o uso desses cabeçalhos para melhorar a correspondência da consulta com os trechos de informação. Cada um desses passos contribui para elevar a capacidade de associação entre a query do usuário e os dados armazenados. Esse mecanismo auxilia na filtragem e priorização dos chunks mais relevantes durante a busca.

Os dados relevantes demonstram que a utilização dos headers contextuais resultou em uma avaliação com pontuação de 0.5. Embora não tenha atingido níveis tão altos quanto outras técnicas, a adição dos cabeçalhos se mostrou eficaz para aumentar a precisão na recuperação das informações necessárias. Essa metodologia reforça a ideia de que a utilização de resumos compactos pode melhorar a correspondência entre a consulta e os conteúdos dos documentos analisados.

Aumento de Documento

O aumento de documento é uma técnica que envolve a geração de perguntas a partir dos chunks de texto, as quais são adicionadas ao índice de busca como uma representação alternativa do conteúdo. Essa abordagem permite que o sistema reconheça e interprete a informação de maneira complementar, explorando ângulos diferentes da consulta original. Dessa forma, a riqueza dos dados extraídos é potencializada, contribuindo para respostas mais robustas.

Os itens importantes desse método incluem a geração de perguntas a partir dos chunks, a inclusão dessas perguntas no vector store e a posterior separação dos resultados da busca entre os chunks originais e as perguntas geradas. Essa etapa intermediária enriquece o processo de recuperação, pois expande o escopo da informação disponível. Com isso, o sistema não se limita à forma textual original, mas interpreta o conteúdo sob diferentes perspectivas.

Os dados relevantes apontam que o aumento de documento obteve uma pontuação de avaliação de 0.8, revelando uma melhoria significativa no desempenho do sistema. A adição das perguntas geradas ao índice de busca contribuiu para uma recuperação mais eficaz e alinhada com a intenção do usuário. Esse resultado demonstra como a diversificação na representação dos dados pode impulsionar a qualidade das respostas geradas pelo modelo.

Re-ranker

O processo de reranking consiste em reordenar os resultados inicialmente recuperados, de modo que aqueles com maior relevância sejam priorizados na geração da resposta final. Essa etapa é realizada com o auxílio de um LLM que avalia os conteúdos recuperados e define uma nova ordem de importância. Dessa forma, o sistema assegura que as informações mais pertinentes sejam destacadas e utilizadas na resposta final.

Entre os itens importantes dessa técnica, estão a execução de uma busca inicial que recupera diversos resultados, o uso de um modelo de linguagem para reordenar esses resultados com base em sua relevância e a formatação da resposta final a partir dos resultados reordenados. Cada uma dessas etapas contribui para aprimorar a qualidade e a coerência da resposta gerada, conferindo um grau extra de refinamento à saída do sistema. O reranking, assim, oferece um controle adicional sobre o processo de seleção das informações.

Os dados relevantes indicam que, com a aplicação do reranking, foi obtida uma pontuação de avaliação de 0.7. Esse resultado ressalta que a utilização de um LLM para priorizar os chunks mais relevantes pode melhorar significativamente a qualidade da resposta final. A técnica comprova sua eficácia ao reorganizar os dados de forma a evidenciar as informações cruciais necessárias para responder à consulta com maior precisão.

RAG Adaptativo

O RAG Adaptativo representa uma abordagem que classifica a consulta realizada e seleciona a estratégia de recuperação mais apropriada para aquele tipo específico de pergunta. Essa técnica se diferencia por sua capacidade de adaptar o método de busca ao conteúdo e à intenção do usuário, aprimorando o processo de geração de respostas. Dessa forma, o sistema se torna mais flexível e inteligente na seleção das informações relevantes.

Entre os itens importantes desta abordagem, destacam-se a classificação do tipo de consulta, a seleção da estratégia de recuperação que melhor se adequa à consulta e a geração da resposta com base na técnica escolhida. Esses passos permitem que o método se ajuste dinamicamente às necessidades apresentadas, otimizando o desempenho da busca. Ao combinar análise de consulta e adaptação de estratégia, o RAG Adaptativo oferece um processamento personalizado e mais assertivo.

Os dados relevantes demonstram que o RAG Adaptativo alcançou a melhor pontuação de avaliação, registrando cerca de 0.86. Esse resultado evidencia que a adaptação do método conforme a natureza da consulta melhora significativamente a qualidade das respostas. Dessa forma, a abordagem adapta-se às variações das perguntas, estabelecendo um novo padrão para sistemas que buscam elevar o desempenho na recuperação de informações.

Conclusão

O presente artigo detalha o teste de 18 técnicas de RAG, destacando como abordagens mais sofisticadas podem superar estratégias mais simples. A análise comparativa evidencia que, embora o RAG simples apresente limitações evidentes, estratégias que enriquecem o contexto e adaptam o processo de recuperação demonstram resultados superiores. Dessa forma, o estudo reforça a importância de se explorar diferentes métodos para maximizar a eficácia dos sistemas de recuperação.

As conexões entre as técnicas analisadas demonstram que a melhoria dos sistemas de RAG pode ser alcançada através da combinação de métodos de chunking, elaboração de cabeçalhos contextuais, inclusão de perguntas geradas e reordenação por meio de LLM. Cada abordagem oferece contribuições específicas, e a integração desses elementos pode resultar em um sistema robusto e mais preparado para lidar com a complexidade das consultas. Essa interligação aponta para a necessidade de um desenvolvimento contínuo e integrado das metodologias.

As implicações futuras apontam para um cenário onde os sistemas de RAG serão cada vez mais adaptativos e contextualmente precisos. Tendências como a incorporação de feedback, o refinamento dos processos de chunking e a utilização de estratégias híbridas demonstram o potencial para aprimorar significativamente a qualidade das respostas geradas. Com avanços tecnológicos e a evolução dos modelos de linguagem, espera-se que sistemas futuros sejam capazes de compreender de maneira mais profunda a intenção do usuário, ajustando dinamicamente a recuperação da informação.

Fonte: Não disponível. “Teste de 18 técnicas de RAG para encontrar a melhor”. Disponível em: Não disponível.