Modelagem Semântica

Modelagem Semântica: A Base da Jornada para Consumo de Dados e Documentos Proprietários com IA Generativa.

A modelagem semântica é o nome que tenho usado para trazer uma nova disciplina que merece total atenção, que é o processo de organizar informações para capturar seu significado e contexto sem perder suas referências, ou seja, mitigar alucinações onde a similaridade é alta mas os documentos são distintos, permitindo a recuperação dos dados de forma eficiente e precisa.

Como costumo dizer, tudo se resume ao armazenamento orientado ao consumo, ou seja, modelagem estruturada com foco em técnicas de recuperação.

Em pipelines RAG, RAFT ou TAG, a modelagem semântica é a base para garantir a recuperação de dados relevantes e respostas confiáveis. Quando combinada a técnicas como Retrieval Contextual e late Chunking, além de abordagens como RAG Tradicional, Graph RAG e Agentic RAG, resulta em um pipeline robusto e integrado.
*Logo trago em detalhes cada uma destas abordagens.

1. Modelagem e Armazenamento Orientados ao Consumo
A primeira etapa é organizar os dados para que atendam perguntas frequentes ou "conhecidas" e melhorem a eficiência da recuperação.
• Modelagem orientada ao consumo
• Fonte Única da Verdade: Adapte a modelagem às necessidades de cada cliente ou domínio. https://lnkd.in/ddfYUxBB
• Graph RAG: Para cenários com relações complexas, essa abordagem usa grafos para mapear conexões semânticas, garantindo eficiência e precisão.

2. Geração de Embeddings e Armazenamento Inteligente
Traduzir em representações vetoriais para preservar significado e contexto.
• Embeddings especializados: Use modelos ajustados ao domínio.
• Armazenamento eficiente: Bancos vetoriais, garantem buscas rápidas e precisas.
• MultiLLM: Divida funções entre LLMs especializadas otimizando custo e eficiência. https://lnkd.in/dR79S3X9
• Use TAGs ou Header para a próxima etapa.

3. Recuperação Contextual:
A recuperação conecta os dados às perguntas.
• Filtre o contexto, dados ou documentos da referência antes da busca por similaridade.
• Faça o ranking dos similares com atenção ao corte.

4. Late Chunking:
O late chunking preserva o texto completo até o momento final da recuperação, evitando perda de informações.

5. Automação com Agentes Inteligentes
Para pipelines mais dinâmicos, o Agentic RAG automatiza e otimiza etapas do processo.

6. Configuração da LLM e Controle no Prompt
• Temperatura: Use valores baixos para garantir respostas objetivas, altos para respostas mais criativas..
• Top-k e top-p: Restrinja ou amplie as opções às palavras mais confiáveis.
• Referências explícitas: Inclua no prompt detalhes como “Com base no documento [X]…”

7. Validação e Monitoramento Contínuos
Um pipeline robusto exige validação constante e ajustes contínuos.
• Validação automatizada
• Feedback contínuo