O artigo explora o conceito de Retrieval Augmented Generation (RAG), que se destaca na construção de sistemas confiáveis de perguntas e respostas ao integrar informações relevantes de bases de conhecimento. Esse método não apenas aprimora a confiabilidade das respostas, mas também propicia dados específicos de domínio de forma mais eficiente e a um custo reduzido, eliminando a necessidade de modelos de linguagem pós-treinamento.

Para melhorar a qualidade das respostas geradas, é crucial ter modelos de recuperação e reclassificação de alto desempenho. A proposta apresentada no artigo é utilizar dados sintéticos para o fine-tuning desses modelos, permitindo que mesmo na escassez de dados reais, o desempenho possa ser otimizado. O foco é em um sistema RAG que responde a questões sobre documentos legais relacionados a direitos humanos.

O processo é dividido em etapas, começando por gerar dados sintéticos, configurando o gerador, e, por fim, treinando os modelos. As etapas incluem a seleção de dados de entrada, a configuração dos parâmetros do gerador e a geração do dataset completo. Em seguida, os modelos são treinados utilizando a biblioteca Sentence Transformers, onde um bi-encoder é aprimorado para recuperação e um cross-encoder para reclassificação.

1. Selecionar os dados de entrada, que podem ser documentos ou descrições.

2. Configurar o gerador para otimizar a criação de dados sintéticos.

3. Gerar o dataset sintético usando o Synthetic Data Generator.

4. Pré-processamento dos dados gerados para treinamento.

5. Treinamento do bi-encoder para recuperação.

6. Treinamento do cross-encoder para reclassificação.

Ao final do processo, um pipeline RAG é desenvolvido utilizando a framework Haystack, integrando o modelo de recuperação (bi-encoder) e de reclassificação (cross-encoder), permitindo consultas em sistemas de perguntas e respostas. O artigo demonstra que, ao utilizar dados sintéticos, é possível melhorar significativamente a performance dos sistemas mesmo em domínios com escassez de dados.

Em resumo, a combinação de dados sintéticos com técnicas de fine-tuning oferece uma nova abordagem promissora para o aprimoramento de sistemas de pergunta-resposta, especialmente em contextos legais onde os dados podem ser limitados. Para mais insights sobre tecnologias emergentes e práticas recomendadas, os leitores são incentivados a assinar a nossa newsletter e acompanhar conteúdos atualizados diariamente.

FONTES:

1. Synthetic Data Generator - Hugging Face

2. Introdução ao Synthetic Data Generator

3. Exemplo de Fine-tuning com ModernBERT

4. Haystack - Framework de LLM

5. Sentence Transformers