Estamos na encruzilhada da tecnologia e da inovação, e a responsabilidade de estarmos à frente dos nossos conhecimentos e competências é mais crítica do que nunca. Como analista na Indústria Farmacêutica, esta responsabilidade tem um peso adicional – a necessidade de compreender e aproveitar os mais recentes avanços para a melhoria dos cuidados de saúde. Esta postagem dá continuidade a uma jornada de aprendizado pessoal para explorar o potencial da GenAI - IA Generativa - na transformação da indústria. Esta exploração é um empreendimento pessoal, separado das minhas responsabilidades profissionais e não representa o meu empregador. Espero que a viagem seja informativa e interessante.
Potencializando IA com Dados
O mundo da IA é deslumbrante, mas seu brilho é muitas vezes ofuscado pelo processo menos glamoroso, mas crucial, de conectar seus dados aos modelos.
Durante décadas, contratamos agências de design ou software de design para criar artefatos com design centrado no ser humano. Esses relatórios Fancy Pants podem parecer fantásticos para você e para mim, mas, a menos que estejamos dispostos a começar de novo, temos que considerar como damos sentido a esses dados para potencializar nossos modelos de IA.
Com modelos de IA Generativa como o GPT remodelando a forma como interagimos com os dados, a importância de dados precisos e ricos em contexto nunca foi tão pronunciada . Ferramentas como LangChain, Unstructured.io e Azure AI Document Intelligence podem realizar essa tarefa, mas com lacunas significativas nas capacidades que podem impactar o resultado de seus investimentos em IA.
O papel crucial do RAG e do processamento de dados: O RAG - Retrieval-Augmented Generation - é uma técnica que aprimora os modelos generativos de IA, permitindo-lhes extrair dados externos durante o processo de geração. Essa técnica é amplamente preferida ao treinamento de modelos personalizados porque é barata e permite dados quase em tempo real. O RAG é transformador, mas depende muito de como os dados são ingeridos e pré-processados. O processo envolve extrair conteúdo de arquivos, dividir o texto em segmentos gerenciáveis e garantir que cada bloco retenha contexto suficiente para ser significativo. A escolha de onde agrupar os dados é crítica; a fragmentação incorreta (no meio de uma tabela, por exemplo) pode levar à perda de significado, especialmente se dicas semânticas como cabeçalhos e títulos forem ignorados.
LangChain: Um excelente ponto de partida com limitações: O LangChain, com foco na extração de texto e metadados básicos, representa o ponto de partida nesta jornada. No entanto, as suas limitações tornam-se evidentes quando trata-se de documentos complexos. Ao não capturar toda a gama de elementos de dados, como imagens, tabelas e detalhes de formatação, o LangChain pode deixar de fora o contexto e o significado essenciais, criando lacunas nos dados alimentados nos modelos de IA.
Unstructured.io: Preenchendo algumas lacunas: O Unstructured.io aprimora seu jogo abordando algumas dessas limitações. Ele amplia os recursos para incluir tipos de dados mais complexos, como tabelas e imagens, preservando assim mais integridade do documento. Isso o torna uma opção adequada para experimentação e pode potencializar seus LLMs - Large Language Models (Grandes Modelos de Linguagem) - onde for necessário mais do que apenas texto simples.
O que significa LLM? Um LLM é um tipo avançado de modelo de linguagem que é treinado usando técnicas de aprendizado profundo em grandes quantidades de dados de texto. Esses modelos são capazes de gerar texto semelhante ao humano e executar várias tarefas de Processamento de Linguagem Natural.
Como funciona LLM? Os LLMs são pré-treinados com uma quantidade enorme de dados. Eles são extremamente flexíveis porque podem ser treinados para realizar diversas tarefas, como geração de texto, resumo e tradução. Eles também são escalonáveis porque podem ser ajustados a tarefas específicas, o que pode melhorar o desempenho deles.
Que tipo de dados os modelos de linguagem grandes LLMS usam para treinamento? Os grandes modelos de linguagem (LLM) são modelos de aprendizado profundo muito grandes que são pré-treinados em grandes quantidades de dados. Um transformador é um conjunto de redes neurais em que cada uma consiste em um codificador e um decodificador com recursos de autoatenção.
Azure AI Document Intelligence: A solução abrangente: O Azure AI Document Intelligence oferece uma solução SaaS mais madura, preenchendo as lacunas deixadas pelos seus antecessores. Ele não apenas captura uma ampla variedade de tipos de dados, mas também garante a integridade e segurança dos dados. Isto é particularmente crucial para empresas onde a conformidade e a segurança dos dados não são negociáveis. A capacidade do Document Intelligence de extrair e estruturar com precisão elementos complexos de documentos com segmentação semântica de parágrafos e processamento de imagens de alta resolução o torna uma escolha robusta para aplicações de IA de nível empresarial.
Exemplo 1 – Documentação Técnica: Considere potencializar seu modelo de IA com documentação técnica. O LangChain pode capturar o texto básico, mas perder diagramas e formatações cruciais. Já o Unstructured.io melhoraria isso capturando alguns desses elementos, mas o Azure AI Document Intelligence garantiria que todos os detalhes, desde os rótulos do diagrama até a estrutura das tabelas de dados, fossem ingeridos com precisão, mantendo todo o significado e contexto do documento.
Exemplo 2 – Análise de Políticas: Na análise de documentos de políticas, a estrutura hierárquica, a formatação e os gráficos incorporados são tão importantes quanto o texto. Aqui, novamente, o LangChain pode fornecer uma extração de texto fundamental, mas são os recursos avançados do Azure AI Document Intelligence que garantiria uma compreensão abrangente, crucial para qualquer ferramenta de análise de políticas orientada por IA.
Na jornada dos dados ao conteúdo significativo gerado por IA, a escolha da ferramenta de Ingestão de Dados é fundamental. Embora LangChain ofereça um ponto de partida, são os recursos avançados do Unstructured.io ou os recursos abrangentes do Azure AI Document Intelligence que realmente preenchem a lacuna entre os dados brutos e a produção significativa de IA. Neste processo diferenciado, cada título e formato desempenham um papel crucial, e compreender os pontos fortes e limitações de cada ferramenta pode ser a diferença entre as respostas precisas e imprecisas da IA do seu LLM.
brazilsalesforceeffectiveness@gmail.com
Comente e compartilhe este artigo!
Nenhum comentário:
Postar um comentário