Um guia prático de como implementar o RAG

Vamos ser honestos, recém-saídos da caixa, os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) são brilhantes, mas não têm ideia sobre sua empresa. Eles não conhecem seus produtos, suas políticas ou os problemas comuns dos seus clientes. Quando tentam responder a perguntas de suporte, muitas vezes estão apenas adivinhando. Isso pode levar a respostas vagas ou, pior ainda, "alucinações" onde a IA simplesmente inventa coisas.

É aqui que entra a Geração Aumentada por Recuperação (RAG). Pense na RAG como dar ao seu AI um cartão de biblioteca para a coleção privada da sua empresa, todo o seu conhecimento interno, para que ele possa procurar a resposta certa antes de falar.

Este guia irá guiá-lo através das etapas reais de uma implementação de RAG, desde conectar suas fontes de dados até gerar respostas precisas e úteis. Vamos descomplicar os conceitos técnicos em linguagem simples e mostrar como evitar armadilhas comuns, seja construindo você mesmo ou usando uma plataforma para fazer isso mais rápido.

O que você precisará para uma implementação de RAG bem-sucedida

Antes de começar, é útil conhecer as principais partes de um sistema RAG. Mesmo que você use uma plataforma como eesel AI que cuida de tudo isso para você, entender as peças móveis torna claro o que está acontecendo nos bastidores.

• Fontes de Conhecimento: Isso é tudo o que sua empresa sabe. Estamos falando de artigos do centro de ajuda, tickets de suporte passados, wikis internos como Confluence ou Notion, Google Docs, e até informações de produtos da sua loja Shopify.

• Um Modelo de Embedding: Pense nisso como um tradutor. Ele transforma todo o seu conhecimento baseado em texto em um formato numérico especial (chamado vetores). Isso permite que um computador compreenda o significado e o contexto dos seus documentos, não apenas as palavras-chave.

• Um Banco de Dados de Vetores: Este é um tipo especial de banco de dados construído para armazenar e pesquisar através desses vetores numéricos. É o que permite ao sistema encontrar o trecho perfeito de informação para responder a uma pergunta num piscar de olhos.

• Um Modelo de Linguagem de Grande Escala (LLM): Esta é a parte do sistema que faz a "conversa." Ele pega a pergunta do usuário e a informação encontrada pelo banco de dados de vetores e cria uma resposta natural, semelhante à humana.

• Uma Camada de Orquestração: Este é o controlador de tráfego que dirige tudo. Ele gerencia todo o processo desde o momento em que uma pergunta chega, até encontrar a informação certa, enviá-la para o LLM e entregar a resposta final de volta ao usuário.

Um guia passo a passo para sua implementação de RAG

Montar um sistema RAG segue uma sequência bastante lógica. Veja como funciona, com uma visão dos desafios de fazer isso sozinho versus como uma plataforma especializada pode facilitar sua vida.

Passo 1: Prepare e conecte suas fontes de conhecimento

Primeiro de tudo, você precisa reunir todas as informações das quais deseja que sua IA aprenda. Isso significa apontá-la para todos os seus diferentes pontos de conhecimento.

O processo:

Você precisará extrair dados de todos os lugares. Por exemplo, pode ser necessário conectar-se à sua API do Zendesk ou Freshdesk para tickets antigos, raspar seu centro de ajuda público e configurar conexões para documentos internos no Confluence ou Google Docs. Você também precisa de uma maneira de manter esses dados sincronizados, caso contrário, a IA estará fornecendo informações desatualizadas.

O desafio:

É aqui que as coisas podem ficar complicadas, rapidamente. Cada fonte de dados tem sua própria API e formato, o que significa escrever código personalizado para cada uma apenas para extrair as informações e limpá-las. Construir um pipeline de dados que mantenha tudo sincronizado de forma confiável não é um projeto de fim de semana; pode facilmente ocupar um engenheiro por semanas ou meses.

A vantagem do eesel AI:

É aqui que você pode reduzir esse cronograma de meses para minutos. O eesel AI oferece mais de 100 integrações com um clique. Em vez de ter um engenheiro construindo conectores personalizados, você apenas faz login nas suas contas. Ele automaticamente importa e aprende com seus tickets passados, artigos de ajuda e wikis, criando um cérebro central que está sempre atualizado. Você pode realmente ter um agente de IA inteligente funcionando em poucos minutos.

Passo 2: Divida e incorpore seus dados

Depois de ter todos os seus dados, você não pode simplesmente despejá-los no LLM. Você tem que dividi-los em pedaços menores e lógicos (ou "chunks") e depois passá-los pelo modelo de embedding para transformá-los em vetores.

O processo:

Você terá que decidir sobre uma estratégia de divisão. Você divide seus documentos por parágrafo? Por um certo número de palavras? Ou um método mais complexo? Depois de ter cortado tudo, você alimenta o texto para um modelo de embedding e armazena os vetores que ele gera em seu banco de dados de vetores.

O desafio:

Quão bem você divide seus dados tem um grande efeito nos seus resultados. Se você fizer isso mal, a IA pode puxar trechos que estão faltando contexto chave ou são simplesmente irrelevantes. Gerenciar todo o processo de embedding e manter o banco de dados de vetores funcionando também exige algumas habilidades técnicas específicas.

A vantagem do eesel AI:

eesel AI cuida de tudo isso para você. Ele divide inteligentemente seus documentos usando um método que já foi ajustado para suporte ao cliente e conhecimento interno, garantindo que a IA encontre as informações mais úteis para dar uma resposta completa e precisa.

Passo 3: Configure o processo de recuperação

Esta é a parte de "recuperação" do RAG. Quando um usuário faz uma pergunta, o sistema transforma a pergunta em um vetor e pesquisa no banco de dados os pedaços de texto com os vetores mais semelhantes. Estes são os pedaços de informação mais relevantes.

O processo:

Você tem que construir uma função de busca que possa pegar a pergunta de um usuário, incorporá-la e então executar uma busca de similaridade em seu banco de dados de vetores. Esta função deve então puxar os poucos documentos mais relevantes para usar como contexto para a resposta.

O desafio:

Ajustar o sistema de recuperação corretamente é tanto uma arte quanto uma ciência. Você pode acabar puxando o manual errado ou um ticket desatualizado se não for cuidadoso. Muitas vezes, leva muito tentativa e erro, e talvez até algum conhecimento de ciência de dados, para obter a precisão da busca onde ela precisa estar.

A vantagem do eesel AI:

O sistema de recuperação no eesel AI já está construído e otimizado para suporte e gestão de serviços de TI. Ele é projetado para encontrar e priorizar as informações mais úteis, para que você não precise fazer nenhum ajuste manual.

Passo 4: Configure a geração e o fluxo de trabalho

Agora que você tem o contexto certo, o passo final é entregá-lo ao LLM, junto com a pergunta original, para gerar a resposta final. É aqui que você ensina a IA como se comportar e o que ela está autorizada a fazer.

O processo:

É aqui que você usará a engenharia de prompts, basicamente, escrevendo instruções para o LLM. Você dirá a ele qual tom de voz usar, ordenará que se atenha às informações fornecidas e criará regras para quando ele deve desistir e escalar para um humano. Você também pode querer construir um fluxo de trabalho que permita à IA fazer coisas, como adicionar uma tag a um ticket ou verificar o status de um pedido.

O desafio:

Escrever bons prompts e construir um motor de fluxo de trabalho flexível é difícil. É difícil acertar a personalidade da IA enquanto coloca as barreiras necessárias. E se você quiser que ela execute ações personalizadas, isso geralmente significa muito mais trabalho de desenvolvimento. A maioria das IAs de helpdesk embutidas oferece muito pouco controle aqui, prendendo você ao jeito delas de fazer as coisas.

A vantagem do eesel AI:

eesel AI oferece um motor de fluxo de trabalho totalmente personalizável com um editor de prompts poderoso. Você pode definir a persona da sua IA, definir regras de automação muito específicas e configurar ações personalizadas que podem interagir com outros sistemas ou atualizar detalhes de tickets, tudo sem escrever uma linha de código.

Dica Pro: Com uma ferramenta como o eesel AI, você não precisa ferver o oceano. Comece automatizando respostas para um ou dois tipos de tickets simples e comuns. Uma vez que você veja funcionando e se sinta confortável, pode expandir lentamente o que a IA lida. É uma maneira muito mais suave de implementá-la.

Passo 5: Teste e implemente com confiança

Você não gostaria que um funcionário não treinado falasse com seus clientes, e o mesmo vale para uma IA. Você precisa ter certeza de que ela realmente funciona antes de colocá-la ao vivo.

O processo:

Se você estiver construindo isso sozinho, precisará de um ambiente de teste separado. Você teria que montar um monte de perguntas de teste para ver como a IA se sai, o que pode ser um processo lento e manual. E não há realmente uma maneira de saber se seus testes cobrem todas as maneiras estranhas e maravilhosas que seus clientes pedem ajuda.

O desafio:

Como você sabe se seus casos de teste são bons? É realmente difícil prever quanto tempo e dinheiro a IA realmente economizará antes de você ativá-la.

A vantagem do eesel AI:

eesel AI tem um recurso interessante para isso: seu modo de simulação. Ele permite que você teste sua configuração de IA em milhares de seus tickets de suporte passados em um ambiente seguro. Você pode ver exatamente como ela teria respondido a cada um, obter uma previsão sólida da sua taxa de desvio, e ajustar seu comportamento antes que um único cliente fale com ela. Isso tira a adivinhação e o risco da equação.

Armadilhas comuns na implementação de RAG (e como evitá-las)

Um sistema RAG pode ser uma grande ajuda, mas há alguns problemas comuns que podem te atrapalhar. Aqui está o que procurar.

• Lixo entra, lixo sai: Sua IA é tão inteligente quanto a informação que você dá a ela. Se seus documentos de ajuda estiverem errados, desatualizados ou simplesmente confusos, a IA dará respostas ruins.

• Como evitar: Crie o hábito de auditar e limpar sua base de conhecimento. Algumas ferramentas podem até ajudar com isso. Por exemplo, o eesel AI pode automaticamente redigir novos artigos de base de conhecimento com base em como agentes humanos resolveram tickets com sucesso, ajudando você a preencher as lacunas com soluções comprovadas.

• Informação desatualizada: As coisas mudam rapidamente. Se seu sistema RAG não estiver constantemente sincronizando com seus documentos mais recentes, ele começará a fornecer informações antigas e causar confusão.

• Como evitar: Certifique-se de que sua sincronização de dados seja automatizada. Plataformas como o eesel AI são construídas para isso; elas mantêm constantemente o conhecimento da IA atualizado sem que você precise mover um dedo.

• Falhas de segurança e privacidade: Você está alimentando o sistema com dados privados da sua empresa. Você precisa ter absoluta certeza sobre como esses dados são armazenados, quem pode vê-los e que não estão sendo usados para treinar o modelo de IA de outra empresa.

• Como evitar: Opte por uma solução que leve a segurança a sério. eesel AI garante que seus dados nunca sejam usados para treinar modelos gerais, oferece residência de dados na UE e trabalha com parceiros certificados SOC 2 Tipo II.

• Cuidado com custos surpresa: Uma implementação de RAG DIY pode vir com algumas contas assustadoras. Você tem que pagar por chamadas de API de LLM, hospedagem de banco de dados de vetores e toda a potência computacional necessária para o sistema funcionar. Esses custos podem aumentar inesperadamente, especialmente se você estiver trabalhando com um fornecedor que cobra toda vez que a IA resolve um ticket com sucesso.

• Como evitar: Escolha uma plataforma com preços claros e previsíveis. Os planos do eesel AI são baseados em uma taxa mensal fixa para um certo volume de interações de IA. Não há taxas por resolução, então você sempre sabe exatamente o que estará pagando.

Guia passo a passo para construir RAG

A implementação não precisa ser um projeto de meses

Então, esse é o roteiro para colocar um sistema RAG em funcionamento. É uma tecnologia que pode transformar um chatbot genérico em um assistente especialista que realmente entende seu negócio. Embora construí-lo você mesmo seja possível, é um grande projeto que requer habilidades especializadas em engenharia de dados, aprendizado de máquina e segurança.

Mas você não precisa de uma equipe inteira de IA para obter todos os benefícios. Plataformas como eesel AI são projetadas para lidar com toda essa complexidade para você. Elas fornecem uma maneira simples e autônoma de entrar em operação em minutos, não meses. Ao cuidar de tudo, desde conexões de dados e divisão até testes e fluxos de trabalho, o eesel permite que você se concentre no que faz de melhor: oferecer um ótimo suporte.

Comece sua implementação de RAG em minutos

Pronto para ver o que um agente de IA com RAG pode fazer pelo seu negócio?

1. Conecte Seu Conhecimento: Inscreva-se no eesel AI e conecte seu help desk e fontes de conhecimento em apenas alguns cliques.

2. Simule o Desempenho: Execute uma simulação em seus tickets passados para ver exatamente quantas consultas você pode automatizar.

3. Entre em Operação: Lance seu agente de IA e comece a economizar tempo e a deixar os clientes mais felizes hoje.