Escolhendo a Estratégia Certa: Como Engenheiros de Inteligência Artificial Decidem entre Prompting, RAGs e Fine-tuning
Entendendo as Opções para Desenvolver Soluções Personalizadas em IA Generativa
No dinâmico campo da inteligência artificial, um dos maiores desafios para os engenheiros de IA é decidir qual técnica
utilizar na criação de soluções personalizadas de IA generativa para seus clientes. Este artigo explora três abordagens
cruciais – Engenharia de Prompt, RAGs (Retrieval-Augmented Generation) e Fine-tuning – e discute como cada uma pode ser
a chave para desenvolver aplicações de IA que não só atendam, mas superem as expectativas dos clientes. Vamos
desmistificar essas técnicas e mostrar como são aplicadas em cenários do mundo real, oferecendo insights valiosos para
os profissionais da área. Se você é um desenvolvedor de IA ou alguém buscando compreender melhor suas nuances, este
artigo serve como um guia para tomar decisões mais estratégicas no desenvolvimento de soluções de IA.
Engenharia de Prompt
A Engenharia de Prompt é uma arte sutil e uma habilidade essencial no campo da IA, onde a forma como se formula um
prompt pode definir o sucesso da interação com um modelo de linguagem. Esta seção mergulha mais fundo nessa técnica,
explorando suas facetas, incluindo abordagens como Zero-shot, few-shot e chain of thought.
1. O Que é Engenharia de Prompt?
A Engenharia de Prompt envolve criar instruções ou questões cuidadosamente elaboradas que direcionam o modelo de IA para
produzir respostas específicas ou abordar tópicos de uma maneira particular. Essencial em extrair informações ou guiar a
resposta do modelo em um estilo específico, esta técnica é um pilar na interação eficiente com os LLMs.
Zero-shot e Few-shot Prompting:
• Zero-shot Prompting: Neste cenário, o modelo é desafiado a realizar uma tarefa sem nenhum exemplo prévio. O modelo
utiliza seu conhecimento pré-treinado para gerar uma resposta, com base na compreensão implícita da tarefa a partir do
prompt fornecido.
• Few-shot Prompting: Aqui, o modelo recebe alguns exemplos (prompts) para orientar sua resposta. Esta abordagem ajuda a
IA a entender melhor o contexto e a natureza da tarefa, levando a respostas mais precisas e contextualizadas. Também
podemos gerar perguntas iniciais que fornecem mais contexto ao modelo, permitindo a geração de respostas mais ricas e
detalhadas.
1. Chain of Thought:
• Esta técnica envolve formular prompts que levam o modelo a ‘pensar em voz alta’, detalhando os passos ou o raciocínio
para chegar a uma conclusão. É particularmente útil para tarefas complexas de raciocínio.
1. Aplicações Práticas:
• Marketing e Publicidade: Geração de conteúdo criativo com prompts cuidadosamente elaborados.
• Suporte ao Cliente: Utilização de prompts para guiar respostas de chatbots.
• Educação: Criação de materiais de estudo e questionários personalizados através de prompts específicos.
1. Dicas para Engenharia de Prompt Eficaz:
• Seja Específico e Claro: A clareza e especificidade do prompt permitem que o modelo entenda melhor o que é esperado
dele, o que resulta em respostas mais precisas e relevantes.
• Iteração e Experimentação: Testar diferentes estilos e formatos de prompts pode levar a resultados surpreendentes e
inovadores.
RAGs (Retrieval-Augmented Generation)
Os RAGs representam uma técnica sofisticada que enriquece as capacidades dos modelos de linguagem de IA com informações
específicas e detalhadas de fontes externas, especialmente úteis em contextos corporativos.
1. Processo Detalhado dos RAGs:
• Preparação dos Dados: Os textos são transformados em vetores (representações numéricas) por meio de uma API da OpenAI
e armazenados em um banco de dados vetorial, com os embeddings servindo como chave.
• Busca de Informações: Quando uma pergunta é feita, ela é convertida em embeddings pela mesma API. O sistema então
compara esses vetores com os armazenados no banco de dados, usando a diferença de cossenos para encontrar os textos mais
relevantes e próximos à pergunta.
1. Exemplo Prático:
• Suponha que um cliente pergunte sobre a tabela de preços. O sistema RAG busca no banco de dados vetorial e encontra a
tabela de preços como o vetor mais próximo à pergunta do cliente. O texto da tabela de preços é então adicionado ao
prompt original, enriquecendo a pergunta com informações específicas e relevantes da empresa.
1. Importância dos RAGs:
• Respostas Personalizadas e Atualizadas: Ao incorporar informações específicas da empresa, como tabelas de preços ou
políticas, os RAGs garantem que as respostas sejam personalizadas e refletem os dados mais atuais.
• Ampla Aplicabilidade: Ideal para organizações que precisam fornecer informações precisas e atualizadas, baseadas em
seus próprios dados internos.
1. Considerações ao Usar RAGs:
• Qualidade dos Dados: A eficácia dos RAGs depende da qualidade e atualização dos dados armazenados no banco de dados
vetorial.
• Integração de Dados: A precisão na combinação dos embeddings com o conhecimento do modelo é crucial para a geração de
respostas úteis e relevantes.
Fine-tuning
Fine-tuning é um processo pelo qual ajustamos e especializamos um modelo de linguagem pré-treinado para tarefas ou
contextos específicos. Esta abordagem permite adaptar o modelo para atender às necessidades particulares de uma
aplicação ou domínio.
1. O Que é Fine-tuning?
No Fine-tuning, um modelo de IA pré-treinado é ajustado com um conjunto de dados específico da tarefa ou do domínio.
Isso aprimora a capacidade do modelo de responder de maneira mais precisa e relevante a perguntas ou situações
específicas.
1. Processo de Fine-tuning:
• Seleção de Dados: Inicialmente, é escolhido um conjunto de dados relevante ao domínio ou à tarefa para o qual o modelo
será especializado.
• Treinamento: O modelo é então treinado (ou ‘fine-tuned’) com esses dados, o que envolve ajustar seus parâmetros
internos para melhor refletir as características e peculiaridades desse conjunto de dados específico.
1. Exemplos Práticos:
• Área Médica: Um modelo de IA pode ser fine-tuned com textos médicos e jornais de saúde para se tornar mais eficiente
em responder perguntas relacionadas à saúde.
• Atendimento ao Cliente: Empresas podem fine-tunar modelos para responder efetivamente às perguntas frequentes dos
clientes, baseando-se em dados de interações anteriores.
1. Benefícios do Fine-tuning:
• Especialização: O modelo se torna mais apto a entender e responder a questões dentro de um domínio específico.
• Precisão: As respostas geradas são mais precisas e contextualmente relevantes para a área de aplicação.
1. Considerações ao Implementar Fine-tuning:
• Qualidade do Conjunto de Dados: A eficácia do fine-tuning depende da relevância e da qualidade do conjunto de dados
utilizado.
• Equilíbrio e Viés: É importante garantir que o conjunto de dados não contenha vieses ou desequilíbrios que possam ser
transferidos para o modelo.
Aplicação
Exploramos três abordagens fundamentais no campo da inteligência artificial generativa: Engenharia de Prompt, RAGs
(Retrieval-Augmented Generation) e Fine-tuning. Cada uma dessas técnicas atende a diferentes necessidades em termos de
conhecimento externo e adaptação do modelo.
• Engenharia de Prompt: É o caminho a seguir quando não há necessidade de conhecimento externo ou de mudanças
significativas no comportamento do modelo. Esta técnica é ideal para extrair respostas precisas e contextuais com base
no conhecimento inerente ao modelo.
• RAGs: Quando a necessidade é por respostas fundamentadas em uma base de conhecimento personalizada, sem alterar o
vocabulário e estilo do modelo, os RAGs são a escolha certa. Eles permitem integrar informações de bancos de dados
externos, mantendo o estilo original do modelo.
• Fine-tuning: Esta técnica é mais sobre mudar a estrutura e o comportamento do modelo do que apenas acrescentar
conhecimento. É ideal para situações em que o modelo precisa se adaptar a um domínio específico, como entender jargões
internos de uma empresa.
• Combinação de Técnicas: Em alguns casos, uma abordagem híbrida, combinando RAGs e Fine-tuning, pode ser necessária.
Isso acontece quando a aplicação requer tanto o conhecimento personalizado quanto mudanças no comportamento do modelo.
Entender esses parâmetros orientadores é crucial para os engenheiros de IA na tomada de decisões estratégicas ao
desenvolver soluções de IA generativa. Seja para atender às necessidades corporativas, médicas, educacionais ou de
atendimento ao cliente, a escolha da técnica apropriada pode significar a diferença entre uma solução padrão e uma
altamente eficaz e personalizada.
Limitações e aplicações das abordagens
Além das vantagens apresentadas no artigo, cada abordagem também tem suas limitações e aplicações específicas.
Engenharia de prompt
A engenharia de prompt é uma abordagem poderosa, mas pode ser limitada pela capacidade do modelo de entender o prompt.
Se o prompt não for claro ou específico o suficiente, o modelo pode gerar respostas imprecisas ou irrelevantes. Além
disso, a engenharia de prompt pode ser um processo demorado e trabalhoso, pois requer que o engenheiro de IA crie
prompts personalizados para cada tarefa.
Aplicações:
- Criação de conteúdo criativo para marketing, como anúncios, landing pages e e-mail marketing.
- Geração de perguntas e respostas para chatbots.
- Criação de conteúdo personalizado para educação e treinamento.
RAGs
Os RAGs são uma abordagem eficaz para integrar informações externas ao modelo, mas podem ser limitados pela qualidade
dos dados utilizados. Se os dados estiverem incorretos ou desatualizados, o modelo pode gerar respostas imprecisas ou
irrelevantes. Além disso, os RAGs podem ser uma abordagem complexa de implementar, pois requer que o engenheiro de IA
prepare os dados de forma adequada e combine os dados com o conhecimento do modelo.
Aplicações:
- Fornecimento de suporte ao cliente personalizado, fornecendo respostas que são relevantes para o contexto da
consulta do cliente.
- Geração de relatórios personalizados.
- Criação de conteúdo criativo, como histórias e poemas.
Fine-tuning
O fine-tuning é uma abordagem eficaz para adaptar o modelo a um domínio específico, mas pode ser limitado pela qualidade
do conjunto de dados utilizado. Se o conjunto de dados não for representativo do domínio, o modelo pode gerar respostas
imprecisas ou irrelevantes. Além disso, o fine-tuning pode ser um processo demorado e computacionalmente intensivo, pois
requer que o modelo seja treinado com um conjunto de dados de grande porte.
Aplicações:
- Treinamento de modelos de linguagem médica, capazes de gerar diagnósticos e recomendações precisas.
- Treinamento de modelos de linguagem jurídica, capazes de gerar documentos legais precisos e completos.
Conclusão
Este guia visa fornecer uma base sólida para aqueles que buscam aprimorar suas habilidades e compreensão no campo da IA
generativa, abrindo caminho para inovações futuras.
