Implementando Geração Aumentada por Recuperação (RAG): Um Guia Passo a Passo

A Geração Aumentada por Recuperação (RAG) é uma técnica poderosa que combina recuperação de informações com geração de texto. É particularmente útil para gerar respostas com base em um contexto específico extraído de um conjunto de documentos. Este artigo fornece um guia passo a passo para entender e implementar RAG usando Python, OpenAI e outras bibliotecas essenciais.

Para começar a implementar o RAG, você precisa configurar seu ambiente de trabalho com as bibliotecas necessárias. As principais bibliotecas requeridas são OpenAI para interações com o modelo de linguagem, PyMuPDF para manipulação de PDFs, FAISS para busca de similaridade eficiente e Scikit-learn para pré-processamento de dados. Essas podem ser instaladas usando pip em um ambiente Python como o Google Colab.

O primeiro passo no processo de RAG envolve extrair texto de arquivos PDF para usar como fonte de contexto. Isso é alcançado usando a biblioteca PyMuPDF. Uma função é criada para extrair texto de cada página de um PDF e concatená-lo em uma única string. O texto extraído de todos os arquivos PDF carregados é então armazenado em um dicionário para processamento posterior.

Para permitir buscas eficientes, os dados de texto extraídos precisam ser convertidos em vetores numéricos. Isso é feito usando o vetor TF-IDF (Frequência de Termo - Frequência Inversa de Documento) da Scikit-learn. Após a vetorização, o FAISS é usado para criar um índice para buscas rápidas de vetores. Os vetores TF-IDF são adicionados ao índice FAISS, criando um banco de dados pesquisável de vetores de documentos.

Com os dados de texto vetorizados e indexados, uma função de busca é implementada para encontrar os documentos mais relevantes com base em uma consulta. A função converte a consulta em um vetor TF-IDF e usa o índice FAISS para encontrar os vetores de documentos correspondentes mais próximos. Esta etapa permite a recuperação eficiente de contexto relevante para o processo de RAG.

A etapa final combina o contexto recuperado com o GPT-4 para gerar respostas aumentadas. Uma função é criada que primeiro recupera documentos relevantes usando a função de busca, e então combina esse contexto com a consulta do usuário em um prompt. Este prompt é enviado para a API da OpenAI, que usa o GPT-4 para gerar uma resposta com base tanto na consulta quanto no contexto recuperado, resultando em respostas mais precisas e relevantes.

O artigo conclui resumindo as etapas principais na implementação de um sistema RAG básico: configurando o ambiente, extraindo texto de PDFs, vetorizando texto, criando um índice FAISS, buscando no índice e gerando respostas aumentadas com a API da OpenAI. Esta abordagem fornece uma base para aprimorar tarefas de geração de texto com contexto relevante de documentos, que pode ser expandida e escalada para aplicações mais complexas.