Aproveitar o potencial da gestão do conhecimento empresarial com a tecnologia RAG e o modelo ChatGPT
A gestão do conhecimento empresarial é um elemento chave para o sucesso de qualquer empresa moderna. Um conhecimento bem estruturado, acessível e fiável pode fazer a diferença entre uma empresa que prospera e uma que luta para se manter competitiva.
Neste artigo, exploraremos uma solução inovadora baseada na tecnologia RAG (Geração Aumentada por Recuperação) e no modelo ChatGPT, que promete revolucionar a gestão das relações entre o conhecimento empresarial e os utilizadores internos e externos.
A Base: O que é o Modelo ChatGPT?
O coração desta solução é o modelo ChatGPT, um membro da família GPT (Generative Pre-trained Transformer). Estes modelos de inteligência artificial demonstraram ser extraordinariamente capazes na compreensão de um pedido e na geração de texto coerente para responder a perguntas com base no contexto fornecido. O modelo ChatGPT foi treinado especificamente com milhares de GB de conhecimento adquirido de tudo o que era acessível digitalmente.
Mas o que torna esta solução realmente única? Vamos ver algumas das suas características distintivas.
O Poder dos Bancos de Dados Vetoriais
No centro desta solução está o uso de uma base de dados vetorial. Esta base de dados representa palavras e frases como pontos num espaço multidimensional. Por que é tão importante? Permite ao modelo ChatGPT calcular a semelhança entre vetores de palavras e selecionar as palavras mais adequadas para responder a uma pergunta. Imagine ter que encontrar informações específicas num vasto oceano de dados textuais; a base de dados vetorial funciona como uma bússola, guiando-o para as respostas desejadas.
Pesquisa por Semelhança: Encontrar a Agulha no Palheiro
Uma das tarefas mais importantes desta solução é a pesquisa por semelhança. Esta funcionalidade permite ao modelo ChatGPT encontrar palavras ou frases semelhantes com base na entrada fornecida pelo utilizador. Imagine procurar uma agulha num palheiro virtual de informações empresariais. A pesquisa por semelhança é como um íman que atrai a agulha, ajudando-o a identificar facilmente as informações relevantes.
A construção do contexto através dos prompts
Outro elemento crucial é a construção do contexto através dos prompts. O utilizador fornece um prompt ou uma pergunta, e o modelo ChatGPT utiliza esta entrada para gerar uma resposta. O contexto fornecido pelo utilizador desempenha um papel fundamental na determinação da resposta gerada pelo modelo. Isto significa que a formulação de prompts claros e específicos é fundamental para obter resultados precisos.
Dados de Alta Qualidade: A Pedra Angular do Conhecimento
A qualidade e a quantidade de dados disponíveis são fundamentais para o sucesso do modelo ChatGPT. Imagine construir uma casa: dados de alta qualidade são a pedra angular sobre a qual tudo se baseia. Um banco de dados vetorial, povoado com informações estruturadas, é a chave para obter resultados precisos e confiáveis.
Diferenças entre basear-se em conhecimento genérico e nos seus próprios dados empresariais: o modelo RAG
O Retrieval Augmented Generation (RAG) representa uma solução chave para enfrentar dois aspetos cruciais na gestão da informação empresarial e na qualidade da resposta.
a proteção de dados sensíveis
o fornecimento de respostas precisas e exatas sem o risco de “alucinações”.
Proteção de dados empresariais: Um aspeto fundamental da gestão do conhecimento empresarial é a proteção dos dados sensíveis ou confidenciais da empresa. Com o uso de modelos de inteligência artificial como o Chat GPT da OpenAI, há a preocupação de que as informações empresariais possam ser expostas ou partilhadas com terceiros. O RAG resolve este problema, uma vez que mantém o controlo total dos dados empresariais. Em particular, a base de dados vetorial, que contém as informações estruturadas da empresa, é alojada internamente (“on premise”), garantindo que os dados empresariais permaneçam seguros e não sejam partilhados com fornecedores externos ou plataformas de terceiros.
Fornecimento de respostas exatas sem alucinações: Outro aspeto crucial é garantir que as respostas fornecidas aos funcionários ou clientes empresariais sejam exatas e isentas de erros ou “alucinações”. O RAG enfrenta este desafio através de um processo rigoroso. Quando um utilizador coloca uma pergunta, o sistema utiliza um motor de definição de intenções e compara a pergunta com a base de dados vetorial. Esta comparação baseia-se na lógica de pesquisa por similaridade, o que significa que as respostas são selecionadas com base na sua semelhança com as informações presentes na base de dados estruturada da empresa. Isto assegura que as respostas são precisas e pertinentes às informações empresariais, minimizando o risco de respostas erradas ou enganosas.
Além disso, o RAG permite aproveitar ao máximo o conhecimento empresarial estruturado da EKR, o mesmo anteriormente utilizado para criar documentos tradicionais, como catálogos, listas de preços, fichas técnicas, manuais e resolução de problemas. Estes dados estruturados são fundamentais para o processo de resposta gerada pela IA, pois fornecem a base para a construção de respostas precisas e contextualmente relevantes. Utilizando estas informações já vetorizadas e organizadas pela base de conhecimento estruturada da empresa, o sistema pode gerar respostas precisas e coerentes que refletem fielmente as informações empresariais.
Aproveitando bases de dados vetoriais, pesquisa por similaridade, prompts bem construídos e dados de alta qualidade, as empresas podem obter respostas precisas e confiáveis às suas perguntas colocadas à IA, como se fossem feitas a um ESPECIALISTA DIGITAL.
Mas lembrem-se, o conhecimento é a chave, e o caminho para o sucesso empresarial passa pela gestão inteligente do conhecimento. A EKR ajuda há 15 anos as empresas a gerir o conhecimento de forma estruturada com o método EKR Orchestra.
