Inteligência Artificial RAG no RDC-Arq, é possível?

 

🧠 RAG no Coração do RDC-Arq

A Inteligência Artificial (IA) generativa tem transformado rapidamente a gestão da informação, destacando-se pela excelência na criação de respostas textuais detalhadas com base em Modelos de Linguagem Grandes (LLMs). No entanto, esses modelos generalizados são treinados em grandes volumes de dados que podem estar desatualizados ou não incluir informações contextuais e específicas de uma organização. Essa limitação pode levar a respostas incorretas ou inadequadas, prejudicando a confiança na tecnologia.

É nesse cenário que a técnica Geração Aumentada de Recuperação (RAG) surge como uma solução poderosa. Proposta pela primeira vez em 2020, a RAG permite otimizar a saída de um LLM ao alimentá-lo com conhecimento externo e direcionado aos dados da própria organização sem a necessidade de retreinar o modelo subjacente.

Como funciona o sistema RAG?

Um sistema RAG funciona convertendo os dados organizacionais que podem incluir bancos de dados estruturados ou documentos não estruturados em representações numéricas (vetores), armazenadas em um banco de dados vetorial.

Ao receber uma consulta, a RAG busca as informações contextuais relevantes nesse banco para aprimorar a resposta gerada pelo LLM.

Em essência, a RAG dota a IA generativa de atualidade, contexto, precisão e, sobretudo, capacidade de citar fontes baseadas em evidências.

O papel do RDC-Arq

O RDC-Arq é o ambiente fundamental que armazena e preserva documentos arquivísticos nas fases intermediária e/ou permanente, garantindo autenticidade (identidade e integridade), preservação e acesso de longo prazo.

Ele exige que a gestão de documentos e metadados siga práticas e normas arquivísticas, como a descrição arquivística multinível.

A aliança entre RAG e RDC-Arq

Ao aliar a RAG a um RDC-Arq, é possível criar uma Inteligência Artificial especializada, capaz de consultar o conhecimento institucional específico do repositório  o “cérebro especializado” plugado ao LLM  transformando processos técnicos.

O uso da IA já tem sido explorado para auxiliar na classificação documental automatizada, indexação automática, recuperação informacional e identificação de informações sensíveis, sempre em conformidade com as normas arquivísticas.

A RAG aprimora essas operações com maior precisão e contexto profundo, garantindo que as respostas sejam baseadas nas políticas, procedimentos e metadados internos do próprio repositório.

🔍 A Geração Aumentada de Recuperação (RAG)

A RAG é uma técnica que melhora o desempenho dos Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), que, por serem treinados em grandes volumes de dados generalizados ou desatualizados, podem gerar respostas incorretas ou inadequadas.

Mecanismo da RAG

1. Criação do Repositório de Conhecimento: Utiliza dados da própria organização estruturados (bancos de dados) ou não estruturados (documentos, PDFs)  e os armazena em uma biblioteca de conhecimento.

2. Vetorização: Os dados dessa biblioteca são convertidos em representações numéricas (vetores) usando um modelo de linguagem incorporado (embedding) e armazenados em um banco de dados vetorial.

3. Consulta e Aumento: Quando um usuário faz uma consulta (prompt), a pergunta é transformada em vetor e o banco de dados vetorial é consultado para recuperar informações contextuais relevantes.

4. Geração de Resposta: As informações contextuais, junto ao prompt original, são inseridas no LLM, que gera uma resposta mais precisa, atual e contextualizada.

Benefícios-chave da RAG para a Arquivologia e Biblioteconomia

• Contexto e Atualidade: A RAG permite que a IA acesse informações recentes e contextuais — como regras, políticas e acervos internos fundamentais em campos que dependem de acervos específicos.

• Citação de Fontes e Confiabilidade: A RAG pode indicar a fonte exata dos dados citados, o que é essencial na Arquivologia, onde a confiabilidade e a autenticidade da informação são primordiais.

• Correção de Imprecisões: Caso uma imprecisão seja identificada na saída da IA, o documento fonte pode ser localizado e corrigido ou excluído do banco vetorial.

• Aplicações em Q&A e Serviços de Referência: A RAG é ideal para chats e assistentes virtuais, permitindo respostas em linguagem natural que exigem contexto específico.

Em resumo, enquanto a IA geral oferece automação, a RAG torna essa automação especializada e baseada em evidências, conectando o poder dos LLMs ao conhecimento institucional  um verdadeiro “cérebro especializado”.

Isso é vital para instituições de informação, como os Repositórios Arquivísticos Digitais Confiáveis (RDC-Arq), que precisam manter autenticidade e preservação de longo prazo dos documentos digitais.

📚 Relevância da RAG

A relevância da RAG está em sua capacidade de otimizar e refinar a saída dos LLMs, superando limitações dos modelos generalistas e tornando a IA generativa uma ferramenta confiável e baseada em evidências.

Estudos práticos  como a avaliação de diferentes padrões arquiteturais de RAG no domínio jurídico  demonstram seu potencial em sistemas de perguntas e respostas (Q&A).

No futuro, a RAG poderá auxiliar a IA generativa a tomar ações mais sofisticadas baseadas em informações contextuais, indo além da simples geração de respostas.

Em síntese, a RAG atua como uma ponte de confiabilidade, conectando o raciocínio de um LLM generalista à verdade factual e atualizada dos dados de uma organização.

🎓 Por que um aluno ou profissional de Biblioteconomia deve usar software livre?

A RAG é uma técnica de IA relevante para estudantes e profissionais de Biblioteconomia e Ciência da Informação, pois permite que a IA generativa seja confiável, contextualizada e aplicável a acervos e dados específicos um requisito essencial nas unidades de informação.

🏁A RAG como Garantia de Confiabilidade no RDC-Arq

A integração da Geração Aumentada de Recuperação (RAG) em um Repositório Arquivístico Digital Confiável (RDC-Arq) representa um avanço tecnológico essencial para que a IA generativa atenda às exigências do domínio arquivístico.

Os LLMs são poderosos, mas, por serem treinados em dados generalistas, podem gerar respostas sem o contexto necessário. É aqui que a RAG demonstra seu valor máximo.

Ao funcionar como um “cérebro especializado” plugado ao LLM, a RAG permite que a IA:

1. Acesse informações contextuais e atualizadas diretamente do repositório.

2. Forneça respostas baseadas em evidências, com a capacidade de citar suas fontes.

3. Mantenha a confiabilidade e autenticidade dos documentos arquivísticos, princípios centrais do RDC-Arq.

Em última análise, a RAG acelera processos técnicos (como classificação e recuperação da informação) e transforma a IA generativa em uma ferramenta rastreável e auditável.

Trata-se da união entre a vanguarda da Inteligência Artificial e a rigorosa ciência da informação, pavimentando o caminho para a próxima geração de repositórios digitais confiáveis.

Fontes:

https://www.oracle.com/br/artificial-intelligence/generative-ai/retrieval-augmented-generation-rag

https://sol.sbc.org.br/index.php/erigo/article/view/32216

https://www.youtube.com/watch?v=CAReDvqH2c0

https://www.gov.br/conarq/pt-br/legislacao-arquivistica/resolucoes-do-conarq/Diretrizes_certificacao_rdc_arq_2023_12_12.pdf

https://www.scielo.br/j/eb/a/vPNq6VbhZ4gYvSxvbP5KRgm/?format=html&lang=pt

https://portal.febab.org.br/cbbd2024/article/view/3528

https://repositorio.ufpb.br/jspui/bitstream/123456789/28344/1/EQSF08092023.pdf

https://repositorio.bc.ufg.br/riserver/api/core/bitstreams/b3a41812-3493-4581-ae92-d113a6e1f660/content