Já confiou em um GPS antigo que não sabia sobre o novo desvio da rodovia ou um fechamento repentino da estrada? Pode levá-lo ao seu destino, mas não da maneira mais eficiente ou precisa.
Os agentes de IA enfrentam um desafio semelhante: eles geralmente dependem de dados de treinamento estáticos. Esses dados são corrigidos em um determinado momento, embora estivessem atualizados quando criados, podem ficar desatualizados rapidamente. Essa limitação pode causar problemas no uso no mundo real:
- Alucinações: Os agentes podem gerar fatos incorretos que parecem críveis.
- Informações Obsoletas: Eles não podem acessar os dados mais recentes ou atualizações em tempo real.
- Lacunas de Conhecimento: Eles podem carecer de informações específicas, privadas ou emergentes.
- Segurança: as permissões de dados podem mudar com o tempo ou os dados disponíveis anteriormente podem se tornar confidenciais.
Agora, imagine um GPS que atualiza em tempo real, sabendo instantaneamente sobre cada nova estrada, cada engarrafamento e cada atalho. Esse é o poder do conhecimento dinâmico para agentes de IA e está revolucionando a forma como a IA pode responder ao nosso mundo em constante mudança.
Os Agentes de IA Precisam de Acesso ao Conhecimento Dinâmico
Além de simples chatbots, os agentes de IA são sistemas sofisticados de IA projetados para operar por conta própria. Como descreveu o CEO da NVIDIA, Jensen Huang, os agentes de IA são “robôs de informação” que “percebem, raciocinam, planejam e agem”. Eles são construídos para entender problemas, fazer planos, usar várias ferramentas e até entender diferentes tipos de informações, como texto e imagens.
Os principais recursos de um agente de IA incluem:
- Percepção: Compreender o ambiente e o contexto de uma situação.
- Raciocínio: Quebrar problemas complexos e criar estratégias para soluções.
- Planejamento: Criação de ações passo a passo para atingir seus objetivos.
- Atuação: Execução de tarefas, muitas vezes usando várias ferramentas digitais.
Desde a pesquisa de documentos internos da empresa até bancos de dados externos, a geração aumentada por recuperação (RAG) permite que um agente de IA encontre e use conhecimento dinâmico (dados que estão em constante mudança). Usando um mecanismo de consulta de IA, você pode dar aos seus agentes acesso a dados em constante mudança, tanto internos quanto externos, e usar o raciocínio para aumentar a precisão e a tomada de decisões dos agentes, ajudando-os a executar tarefas complexas de forma confiável.
Qual É a Diferença Entre RAG e Agente de RAG?
RAG é uma técnica em que um modelo de IA recupera informações de uma base de conhecimento antes de gerar sua resposta. Essa recuperação aumenta o processo de geração. RAG tradicional é como uma pesquisa rápida. A IA consulta uma base de conhecimento, recupera informações e gera uma resposta.
O Agente de RAG é mais dinâmico. Aqui, o agente de IA gerencia ativamente como obtém informações, integrando o RAG em seu processo de raciocínio. Não é apenas recuperar; está refinando suas consultas usando o raciocínio, transformando o RAG em uma ferramenta sofisticada e gerenciando informações ao longo do tempo. Essa abordagem inteligente permite que os agentes de IA se adaptem muito melhor às situações em constante mudança.
Principais diferenças:
- RAG Tradicional: Simples para consultar, recuperar, gerar. Normalmente mais rápido e menos caro.
- Agente de RAG: Dinâmico, pois o agente consulta, refina, usa RAG como ferramenta, gerencia o contexto ao longo do tempo. Funciona bem para tarefas assíncronas, incluindo pesquisa, resumo e correção de código.
Como os Mecanismos de Consulta Permitem o Aprendizado Contínuo para Agentes de IA
No centro desse sistema de conhecimento dinâmico estão os mecanismos de consulta de IA. Essas não são apenas ferramentas básicas de pesquisa, são sistemas poderosos que conectam agentes de IA a fontes de dados massivas, diversificadas e constantemente atualizadas. Eles atuam como uma ponte crítica entre a necessidade de informações de um agente e a extensa e dinâmica base de conhecimento de uma empresa distribuída por toda a empresa.
Os mecanismos de consulta de IA podem:
- Lida com Grandes Quantidades de Dados: ingere e organiza grandes quantidades de informações de fontes públicas e privadas, incluindo texto, imagens, vídeo e dados estruturados, e criado para lidar com atualizações contínuas.
- Recupera com Precisão: usando técnicas avançadas como incorporações multimodais, pesquisa vetorial e reclassificação para encontrar o conhecimento mais atual e relevante.
- Habilita Aprendizado Contínuo: suporte a ciclos de feedback em que as ações ou insights do agente de IA podem atualizar a base de conhecimento, criando um ciclo de melhoria contínua.
- Compreende: eles ajudam os agentes a interpretar consultas de linguagem natural pouco claras para encontrar informações relevantes em diferentes tipos de dados.
Os mecanismos de consulta de IA são fundamentais para o RAG. Eles garantem que os agentes de IA sempre acessem as informações mais recentes e relevantes para a tomada de decisões complexas, levando a uma maior precisão em tempo real.
Projetando Um Sistema de Agente de RAG com Raciocínio
Esse processo combina o raciocínio do agente de IA com o acesso a dados do mecanismo de consulta de IA.
O workflow de um agente de RAG é:
- O Agente Precisa de Dados: um agente de IA identifica uma tarefa que requer informações atuais (por exemplo, uma análise de mercado em tempo real).
- Geração de Consulta: o agente cria uma consulta específica e a envia para o mecanismo de consulta de IA.
- Recuperação Dinâmica de Conhecimento: O mecanismo de consulta de IA pesquisa sua base de conhecimento constantemente atualizada. Ele extrai informações relevantes (texto, imagens, áudio, dados estruturados) e as prioriza para fornecer as informações mais relevantes.
- Aumento de Contexto: essas informações atualizadas recuperadas são adicionadas ao prompt atual do agente. Isso cria um contexto mais rico para o LLM.
- Decisão e Ação Aprimoradas: O LLM, com esse contexto novo e atualizado, fornece uma resposta mais precisa, forma um plano melhor ou toma uma decisão mais informada.
Quais São os Benefícios do RAG para Agentes de IA?
O RAG e os poderosos mecanismos de consulta de IA melhoram significativamente os recursos do agente de IA, especialmente ao lidar com informações dinâmicas.
- Precisão Aprimorada: os agentes fornecem informações confiáveis porque suas respostas são baseadas em dados verificados e atuais. A precisão também é aprimorada porque não é apenas uma consulta única, um agente pode usar um modelo de raciocínio para verificar a relevância de uma resposta e reescrever a consulta, iterando até que a melhor resposta seja alcançada.
- Relevância em Tempo Real: o acesso às informações mais recentes significa que os agentes operam com conhecimento atualizado.
- Compreensão Contextual Aprimorada: Uma compreensão mais profunda das consultas leva a respostas mais precisas e úteis.
- Maior Adaptabilidade: os agentes podem ajustar estratégias em tempo real com base em dados novos e em tempo real, tornando-os mais flexíveis.
- Alucinações Reduzidas: O uso de dados externos verificáveis reduz a chance de gerar informações incorretas ou inventadas.
- Conhecimento Escalável: os agentes podem acessar fontes de dados vastas, diversificadas e constantemente atualizadas, expandindo seu escopo operacional.
- Multimodalidade: descubra insights ocultos em gráficos, tabelas e imagens usando RAG para extrair informações.
- Segurança Aprimorada: usando o RAG para extrair dados de fontes privadas e selecionadas, onde as permissões de acesso podem ser gerenciadas centralmente.
Impulsionando o Ecossistema de Desenvolvimento de Agentes de IA
A NVIDIA fornece infraestrutura acelerada e ferramentas de software para acelerar agentes de IA baseados em RAG e seus mecanismos de consulta de IA subjacentes.
- Blueprint AI-Q NVIDIA: um exemplo de referência de software livre para criar agentes de IA seguros, escalonáveis e de alto desempenho que usam dados dinâmicos. Ele integra várias tecnologias NVIDIA, incluindo os modelos de raciocínio Nemotron e NeMo Retriever, e o NeMo Agent Toolkit.
- NVIDIA AI Blueprint for RAG: Incluído no blueprint AI-Q, o blueprint RAG fornece uma receita para criar pipelines escaláveis de extração e recuperação usando frameworks comuns de programação de agentes, como LangChain, LlamaIndex e CrewAI. Ele oferece suporte a dados multimodais, pesquisa semântica e recursos multilíngues, projetados para fontes de conhecimento constantemente atualizadas. O blueprint RAG usa conectores ChatNVIDIA LangChain para acessar e usar rapidamente modelos otimizados da NVIDIA por meio de uma interface LangChain padrão.
- NVIDIA NeMo Retriever: Microsserviços para RAG. Componentes principais para extração, incorporação e reclassificação de dados de alta precisão em mecanismos de consulta de IA. Eles são otimizados para GPUs NVIDIA, acelerando o acesso aos dados em até 15 vezes, fornecendo precisão 50% melhor e eficiência de armazenamento 35 vezes melhor.
- NVIDIA NeMo Agent Toolkit: Uma biblioteca de código aberto que simplifica a criação e a melhoria de sistemas em que vários agentes de IA trabalham juntos. Ele atua como um conector universal que permite que os desenvolvedores misturem diferentes frameworks de agentes, como LangChain, CrewAI ou código personalizado, ao mesmo tempo em que fornece rastreamento de desempenho detalhado para corrigir gargalos e reduzir custos.
A NVIDIA também contribui no nível da infraestrutura com a NVIDIA AI Data Platform. Esse design de referência personalizável ajuda os provedores de armazenamento, incluindo Dell, NetApp, IBM e VAST Data, a criar sistemas de nível empresarial para mecanismos de consulta de IA. Ele usa computação acelerada NVIDIA (como GPUs Blackwell), rede de alto desempenho (Spectrum-X) e software para garantir que os agentes de IA possam acessar e processar rapidamente vastos conjuntos de dados para obter insights em tempo real a partir de informações dinâmicas.
Projetando Agentes de IA para um Mundo Dinâmico
A combinação de RAG, mecanismos de consulta de IA robustos e agentes de IA sofisticados marca uma evolução significativa na IA. Essa integração move os sistemas de IA além das limitações estáticas, permitindo que eles:
- Acesse e use informações de diversas fontes em tempo real, tanto privadas quanto públicas.
- Adapte-se perfeitamente a informações e situações em constante mudança.
- Tome decisões mais informadas, precisas e confiáveis com base nos dados mais recentes disponíveis.
- Colabore de forma autônoma, aprendendo e melhorando por meio da interação contínua com informações dinâmicas.
Embora a criação desses agentes avançados de IA venha com seu próprio conjunto de desafios, as ferramentas e estruturas estão amadurecendo rapidamente. Ao aproveitar os mecanismos de consulta RAG e IA para aproveitar o conhecimento dinâmico, os desenvolvedores podem criar agentes de IA com inteligência e autonomia sem precedentes em todos os setores.
Explore os microsserviços NVIDIA NeMo Retriever para potencializar seus mecanismos de consulta de IA com recuperação de dados rápida e precisa. Conecte-se com um parceiro NVIDIA para obter ajuda na implantação de uma Plataforma de Dados de IA que encontre o significado em seus dados. Ou comece a criar seus próprios agentes de IA e sistemas RAG de ponta hoje usando os blueprints AI-Q e RAG no build.nvidia.com.