Automação Cognitiva: RAG, LLMs e Orquestração com Marvin

A automação evoluiu significativamente, passando de tarefas repetitivas baseadas em regras para processos complexos impulsionados por Inteligência Artificial (IA). A automação cognitiva representa a próxima fronteira, permitindo que sistemas automatizados realizem tarefas que exigem compreensão, raciocínio e aprendizado. Este artigo explora a combinação poderosa de Retrieval-Augmented Generation (RAG), Large Language Models (LLMs) e a ferramenta de orquestração Marvin para criar soluções de automação cognitiva eficazes.

O que é Automação Cognitiva?

Automação cognitiva refere-se à utilização de tecnologias de IA, como processamento de linguagem natural (NLP), machine learning (ML) e visão computacional, para automatizar tarefas que tradicionalmente exigem a inteligência humana. Exemplos incluem:

Extração de informações de documentos não estruturados
Tomada de decisões complexas baseadas em dados
Geração de conteúdo personalizado
Interação com clientes em linguagem natural

Retrieval-Augmented Generation (RAG): A Base do Conhecimento

RAG é uma técnica que aprimora a capacidade de LLMs, como o GPT-3 ou o PaLM, ao fornecer-lhes informações contextuais relevantes durante a geração de texto. Em vez de depender apenas do conhecimento pré-treinado do modelo, o RAG permite que ele consulte uma base de conhecimento externa (como um banco de dados vetorial) para recuperar informações relevantes antes de gerar uma resposta.

O processo RAG envolve:

Consulta: O usuário faz uma pergunta ou fornece uma entrada.
Recuperação: Um sistema de recuperação de informações (por exemplo, usando embeddings e similaridade de cossenos) busca documentos ou fragmentos relevantes na base de conhecimento.
Aumento: A entrada original do usuário é combinada com as informações recuperadas.
Geração: O LLM usa a entrada aumentada para gerar uma resposta.

Ferramentas como Pinecone e Milvus são populares para construir bancos de dados vetoriais para RAG.

Large Language Models (LLMs): O Cérebro da Automação

LLMs são modelos de linguagem treinados em grandes quantidades de dados de texto, capazes de gerar texto coerente e relevante em uma variedade de estilos e formatos. Eles são a espinha dorsal da automação cognitiva, fornecendo a capacidade de entender a linguagem natural, gerar respostas e executar tarefas complexas.

Exemplos de LLMs populares incluem:

GPT-3 e GPT-4 (OpenAI)
PaLM (Google)
Llama 2 (Meta)
Cohere

A escolha do LLM depende dos requisitos específicos da aplicação, como tamanho do modelo, custo e desempenho.

Marvin: Orquestrando a Automação Cognitiva

Marvin é uma biblioteca Python que simplifica a criação de fluxos de trabalho de automação cognitiva usando LLMs. Ela permite que os desenvolvedores definam funções Python que são automaticamente executadas por um LLM, com a capacidade de especificar tipos de entrada e saída, validar resultados e integrar-se com outras ferramentas e serviços.

As principais características do Marvin incluem:

Inferência de tipo: Marvin infere automaticamente os tipos de entrada e saída das funções Python, simplificando a definição de tarefas.
Validação de resultados: Marvin pode validar os resultados gerados pelo LLM, garantindo que eles atendam aos critérios especificados.
Integração com outras ferramentas: Marvin pode ser integrado com outras ferramentas e serviços, como bancos de dados, APIs e sistemas de mensagens.
Observabilidade: Marvin oferece recursos de observabilidade para monitorar e depurar fluxos de trabalho de automação.

Exemplo Prático: Chatbot de Suporte ao Cliente com RAG e Marvin

Vamos criar um chatbot de suporte ao cliente que usa RAG para recuperar informações relevantes de uma base de conhecimento e Marvin para orquestrar o fluxo de trabalho.

from marvin import ai_fn
from typing import List
import pinecone
Configurar o cliente Pinecone (substitua com suas credenciais)
pinecone.init(api_key="YOUR_PINECONE_API_KEY", environment="YOUR_PINECONE_ENVIRONMENT")
index = pinecone.Index("customer-support-index")
@ai_fn
def get_relevant_documents(query: str) -> List[str]:
"""Recupera documentos relevantes da base de conhecimento usando Pinecone."""
xq = openai.Embedding.create(input=[query], engine="text-embedding-ada-002")['data'][0]['embedding']
res = index.query([xq], top_k=3, include_metadata=True)
return [match['metadata']['text'] for match in res['matches']]
@ai_fn
def answer_question(question: str, context: str) -> str:
"""Responde à pergunta do usuário usando o contexto fornecido."""
return f"Com base no seguinte contexto:
{context}
A resposta para sua pergunta: {question} é..."
def chat(user_query: str) -> str:
relevant_documents = get_relevant_documents(user_query)
context = "
".join(relevant_documents)
answer = answer_question(question=user_query, context=context)
return answer
Exemplo de uso
user_query = "Como faço para redefinir minha senha?"
response = chat(user_query)
print(response)

Neste exemplo, a função get_relevant_documents usa Pinecone para recuperar documentos relevantes da base de conhecimento. A função answer_question usa um LLM (implícito em @ai_fn) para gerar uma resposta com base no contexto fornecido. A função chat orquestra o fluxo de trabalho, combinando os resultados das duas funções.

Benefícios da Automação Cognitiva com RAG, LLMs e Marvin

A combinação de RAG, LLMs e Marvin oferece vários benefícios:

Melhor precisão: RAG fornece informações contextuais relevantes para o LLM, resultando em respostas mais precisas e relevantes.
Maior flexibilidade: Marvin simplifica a criação de fluxos de trabalho de automação complexos, permitindo que os desenvolvedores se concentrem na lógica de negócios em vez da infraestrutura.
Redução de custos: A automação cognitiva pode reduzir os custos operacionais, automatizando tarefas que tradicionalmente exigem intervenção humana.
Escalabilidade: Os sistemas de automação cognitiva podem ser facilmente escalados para lidar com grandes volumes de dados e solicitações.

Desafios e Considerações

Embora a automação cognitiva ofereça muitos benefícios, também apresenta alguns desafios:

Qualidade dos dados: A precisão e a relevância das informações recuperadas pelo RAG dependem da qualidade da base de conhecimento.
Viés do modelo: Os LLMs podem ser influenciados por vieses presentes nos dados de treinamento, o que pode levar a resultados injustos ou discriminatórios.
Segurança: É importante garantir a segurança dos dados e dos sistemas de automação cognitiva, protegendo-os contra acesso não autorizado e ataques cibernéticos.
Custo: O custo de treinar e implantar LLMs pode ser significativo, especialmente para modelos grandes.

Ferramentas e Frameworks Adicionais

Além de Marvin, existem outras ferramentas e frameworks que podem ser usados para construir sistemas de automação cognitiva:

LangChain: Um framework para construir aplicações impulsionadas por LLMs.
Haystack: Um framework para construir sistemas de busca e resposta a perguntas.
Transformers (Hugging Face): Uma biblioteca para trabalhar com modelos de linguagem pré-treinados.
Vector Databases (Qdrant, Weaviate): Bancos de dados otimizados para armazenar e consultar embeddings vetoriais.

Conclusão

A automação cognitiva com RAG, LLMs e Marvin representa um avanço significativo na capacidade de automatizar tarefas complexas e inteligentes. Ao combinar a capacidade de recuperação de informações do RAG, o poder de geração de linguagem dos LLMs e a simplicidade de orquestração do Marvin, os desenvolvedores podem criar soluções de automação que impulsionam a eficiência, a precisão e a escalabilidade. À medida que a tecnologia continua a evoluir, a automação cognitiva se tornará cada vez mais importante para empresas que buscam obter uma vantagem competitiva.

Automação Cognitiva: RAG, LLMs e Orquestração com Marvin

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