Aplicação de RAG na Contabilidade: Como o Custom GPT e a Assistant API Otimizam Consultas

Índice

Introdução

Nos últimos anos, a geração aumentada por recuperação (Retrieval-Augmented Generation – RAG) tem revolucionado a forma como sistemas de IA, como o GPT, geram respostas mais precisas e informadas. O RAG combina as capacidades de modelos de linguagem, como o GPT, com mecanismos de recuperação de dados relevantes em tempo real, permitindo que informações mais contextuais sejam trazidas para a resposta. Este processo é essencial em aplicações onde a atualização contínua de informações ou a precisão é crítica, como na criação de conteúdos personalizados e na interação com grandes bases de dados.

Neste artigo, vamos explorar como o RAG é aplicado em dois cenários distintos: o Custom GPT e a Assistant API da OpenAI. Ambos os métodos fazem uso da recuperação de informações para melhorar a geração de respostas, mas com diferentes níveis de controle e personalização. Vamos entender como esses mecanismos funcionam e suas aplicações.

1.1 Apresentação do conceito de RAG (Retrieval-Augmented Generation)

A RAG é uma técnica que combina recuperação de informações com a geração de texto. Em um fluxo típico de RAG, quando uma consulta é feita, o sistema primeiro busca por dados ou documentos relevantes em uma base de conhecimento. Em seguida, esses dados recuperados são integrados ao processo de geração de texto, ajudando o modelo a gerar uma resposta que não se baseia apenas em seu treinamento prévio, mas também em dados contextuais atualizados. Isso permite que o modelo gere respostas mais informadas, confiáveis e precisas.

1.2 Importância da integração de mecanismos de recuperação em modelos de linguagem

A integração de mecanismos de recuperação em modelos de linguagem amplia significativamente a capacidade desses sistemas de gerar respostas úteis. Modelos de linguagem como o GPT são treinados com grandes quantidades de dados, mas têm uma “data de corte”, ou seja, não conseguem acessar informações mais recentes ou específicas que possam surgir após o término de seu treinamento. Ao combinar esses modelos com ferramentas de recuperação, como bases de conhecimento ou APIs de busca, é possível superar essa limitação, oferecendo respostas sempre atualizadas e alinhadas com o contexto da consulta.

O que é RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

2.1 Definição e princípios básicos

O RAG é um processo em duas etapas:

Recuperação: O sistema faz uma busca por documentos ou informações relevantes em uma base de dados ou através de uma API. Esses dados são então filtrados para trazer apenas os trechos mais relevantes.
Geração: Com os dados recuperados em mãos, o modelo de linguagem gera uma resposta que leva em conta tanto os dados recuperados quanto as suas capacidades de geração de linguagem natural. A ideia é combinar o melhor dos dois mundos: a riqueza de informações do processo de recuperação e a fluidez e naturalidade dos grandes modelos de linguagem.

2.2 Benefícios do RAG na geração de respostas mais precisas e contextuais

O principal benefício do RAG é a capacidade de gerar respostas mais precisas e contextualmente relevantes. Isso é especialmente útil em casos onde:

Informações atualizadas são necessárias: Modelos de linguagem não conseguem acessar dados após seu treinamento. Com o RAG, o sistema pode buscar informações novas e integrá-las em suas respostas.
Consultas muito específicas: Muitas vezes, o modelo de linguagem sozinho não tem conhecimento detalhado sobre um assunto específico. O RAG permite que o sistema recupere dados relevantes de uma base de conhecimento ou API externa para melhorar a qualidade da resposta.
Contextualização personalizada: O RAG permite que as respostas sejam altamente adaptadas ao contexto, especialmente quando há uma grande quantidade de dados disponíveis para recuperação.

Esses benefícios tornam o RAG uma técnica poderosa em áreas como atendimento ao cliente, suporte técnico, marketing de conteúdo e sistemas de recomendação, onde a precisão e a relevância da informação são cruciais.

3. Aplicação do RAG no Custom GPT do ChatGPT

3.1 Visão geral do Custom GPT

O Custom GPT é uma ferramenta disponível na plataforma ChatGPT que permite aos usuários personalizarem o modelo GPT, criando uma instância que pode ser ajustada para casos de uso específicos. O diferencial é a possibilidade de incorporar uma base de conhecimento externa, o que facilita o uso de RAG (Retrieval-Augmented Generation). O Custom GPT permite que as respostas do modelo sejam aumentadas com informações de documentos, arquivos ou bases de dados, fornecendo resultados mais precisos e especializados de acordo com o contexto e a necessidade.

Com isso, empresas ou indivíduos podem criar assistentes personalizados, ajustando a forma como o GPT responde e integrando conhecimentos específicos que não fazem parte do treinamento original do modelo. É particularmente útil em cenários que exigem precisão, como suporte técnico, sistemas de recomendação ou produção de conteúdo especializado.

3.2 Funcionamento interno do Custom GPT

O funcionamento do Custom GPT é baseado na capacidade de recuperação e geração de informações. Vamos analisar os mecanismos internos que tornam esse processo possível.

3.2.1 Integração da base de conhecimento

A integração de uma base de conhecimento é um dos pilares do Custom GPT, permitindo que informações externas sejam acessadas para enriquecer as respostas geradas.

a) Upload de dados e formatos suportados:
O usuário pode fazer upload de diferentes tipos de arquivos, como PDFs, documentos de texto ou até planilhas, que compõem a base de conhecimento específica. Esses documentos são processados de maneira que o GPT possa utilizá-los em suas respostas, sendo suportados diversos formatos comuns de conteúdo.
b) Processamento, segmentação e criação de embeddings:
Após o upload, os documentos são divididos em trechos menores e convertidos em embeddings vetoriais. Um embedding é uma representação numérica de um texto, onde palavras ou frases são convertidas em vetores multidimensionais, capturando seus significados de maneira que o modelo possa compará-los e utilizá-los. Esse processo de segmentação é essencial para que o modelo possa encontrar e recuperar trechos relevantes de forma eficaz, sem a necessidade de ler documentos inteiros a cada consulta.

3.2.2 Mecanismo de recuperação de informação

O segundo passo do RAG no Custom GPT envolve a recuperação de informações relevantes a partir da base de conhecimento.

a) Conversão da consulta em embedding:
Quando o usuário faz uma pergunta ou fornece uma instrução, a consulta é convertida em um embedding. Isso significa que a pergunta também é transformada em um vetor, de forma que possa ser comparada aos vetores previamente armazenados dos trechos da base de conhecimento.
b) Busca por similaridade e seleção de trechos relevantes:
O sistema realiza uma busca por similaridade entre o embedding da consulta e os embeddings dos trechos da base de conhecimento. Utilizando técnicas de comparação vetorial, como a distância de cosseno, o modelo identifica quais trechos do documento são mais relevantes para a pergunta feita. Esses trechos selecionados são então recuperados para serem integrados na resposta.

3.2.3 Geração de respostas

Com as informações relevantes recuperadas, o GPT agora pode gerar uma resposta mais rica e precisa.

a) Construção do prompt enriquecido:
Os trechos de texto recuperados da base de conhecimento são combinados à pergunta original em um prompt enriquecido. Esse prompt é uma combinação de contexto relevante com a consulta do usuário, fornecendo ao modelo GPT informações adicionais para elaborar uma resposta precisa.
b) Geração de texto pelo modelo GPT:
O modelo GPT utiliza o prompt enriquecido para gerar a resposta. Com base tanto em seu treinamento original quanto nas informações fornecidas pela base de conhecimento, o modelo é capaz de oferecer uma resposta contextualizada e mais precisa, que responde à consulta do usuário de forma eficaz.

3.3 Vantagens e limitações do Custom GPT

O Custom GPT oferece uma série de vantagens, mas também apresenta algumas limitações que devem ser consideradas.

Vantagens:
- Personalização: A capacidade de personalizar o GPT com uma base de conhecimento externa permite que o modelo seja altamente adaptável a diferentes domínios e necessidades específicas.
- Recuperação de informações específicas: O modelo pode acessar diretamente dados de arquivos relevantes, o que é útil para empresas que precisam de precisão e detalhes em áreas como suporte técnico ou produção de conteúdo.
- Atualização de dados: Ao integrar novas informações via upload de arquivos, o modelo pode fornecer respostas mais atualizadas e pertinentes.
Limitações:
- Dependência do conteúdo da base de conhecimento: A eficácia do Custom GPT depende diretamente da qualidade e da abrangência dos dados fornecidos. Se a base de conhecimento não for completa ou estiver desatualizada, as respostas podem ser limitadas.
- Limitação de tokens: Existe um limite no número de tokens (palavras ou caracteres) que podem ser processados em uma única resposta, o que pode restringir a quantidade de informações recuperadas e utilizadas no prompt.
- Necessidade de manutenção: Para manter a precisão e relevância das respostas, a base de conhecimento precisa ser regularmente atualizada e revisada.

4. Aplicação do RAG na Assistant API com Pesquisa de Arquivos

4.1 Visão geral da Assistant API

A Assistant API da OpenAI permite a integração programática com o modelo GPT para uma ampla variedade de casos de uso. A API oferece maior controle sobre como as consultas são processadas e permite a recuperação de informações de bases de dados ou arquivos externos. Usando o princípio do Retrieval-Augmented Generation (RAG), a Assistant API pode buscar e integrar informações relevantes armazenadas em arquivos e documentos, melhorando a precisão e a contextualização das respostas.

Diferente do Custom GPT, a Assistant API fornece aos desenvolvedores controle granular sobre o pipeline de recuperação e geração de respostas, permitindo ajustes personalizados para atender às necessidades específicas de negócios e aplicações. Essa flexibilidade torna a Assistant API ideal para soluções complexas que exigem um nível maior de customização.

4.2 Funcionamento interno da Assistant API

O funcionamento interno da Assistant API segue uma estrutura de upload, indexação, recuperação e geração. Vamos examinar cada etapa detalhadamente.

4.2.1 Preparação e indexação dos arquivos

Antes de o sistema começar a responder com informações contextuais e precisas, é necessário que os arquivos ou documentos sejam carregados e processados.

a) Upload via API e formatos suportados:
A Assistant API permite o upload de arquivos diretamente via chamadas de API. Esses arquivos podem incluir formatos como PDFs, documentos de texto, ou JSONs, entre outros. A API aceita diversos tipos de arquivos que são relevantes para o processo de recuperação e geração, facilitando a incorporação de dados estruturados ou não estruturados.
b) Processamento e criação de embeddings:
Após o upload, os arquivos são processados, divididos em segmentos menores (geralmente parágrafos ou frases) e transformados em embeddings. Esses embeddings vetoriais são representações numéricas que capturam o significado semântico de cada trecho do texto. O processamento de documentos nesse formato vetorial permite que a API faça buscas eficientes por similaridade quando consultas são feitas.

4.2.2 Fluxo de recuperação e geração

Uma vez que os arquivos foram indexados e seus embeddings criados, a API está pronta para processar as consultas dos usuários e recuperar as informações relevantes.

a) Recebimento e processamento da consulta do usuário:
Quando o usuário envia uma consulta para a Assistant API, a mensagem é convertida em um embedding que representa semanticamente o conteúdo da pergunta. Isso permite que a API trate a consulta como um vetor de significado, comparando-o com os embeddings dos documentos armazenados.
b) Pipeline de recuperação e seleção de trechos:
A API realiza uma busca por similaridade entre o embedding da consulta do usuário e os embeddings dos trechos indexados dos arquivos. Essa busca utiliza métricas como a distância de cosseno para medir a proximidade entre os vetores. Os trechos mais similares e relevantes para a pergunta são recuperados da base de dados vetorial.
c) Construção do prompt e chamada ao modelo GPT:
Com os trechos mais relevantes em mãos, a API então constrói um prompt enriquecido. Esse prompt contém a consulta original do usuário junto com os trechos de texto recuperados. A chamada é feita ao modelo GPT, que utiliza tanto o contexto dos dados recuperados quanto o conteúdo da consulta para gerar uma resposta detalhada e contextualizada.

4.3 Vantagens e limitações da Assistant API

A Assistant API oferece várias vantagens para aqueles que precisam de uma solução robusta e personalizável, mas também apresenta algumas limitações.

Vantagens:
- Controle programático completo: A Assistant API permite que desenvolvedores ajustem cada etapa do processo de recuperação e geração. Isso inclui a capacidade de personalizar a forma como os arquivos são processados, como as consultas são tratadas e como as respostas são geradas.
- Escalabilidade e automação: A API pode lidar com grandes volumes de dados e consultas, sendo adequada para aplicações empresariais que requerem alta escalabilidade e automação. Além disso, a API permite integrações com outras ferramentas e sistemas, criando fluxos de trabalho personalizados.
- Atualização contínua dos dados: Como a base de conhecimento é alimentada via uploads contínuos, os dados podem ser facilmente atualizados e mantidos em dia, garantindo que as respostas geradas reflitam as informações mais recentes.
Limitações:
- Complexidade de implementação: A flexibilidade da Assistant API vem com uma curva de aprendizado mais acentuada. Desenvolvedores precisam ter um bom entendimento dos processos de recuperação e de como trabalhar com embeddings para configurar o sistema corretamente.
- Custo de processamento: A necessidade de processar e buscar em grandes bases de dados pode gerar um custo computacional maior, especialmente em aplicações com alta demanda de consultas e grandes quantidades de documentos a serem indexados.
- Limitação de tokens: Assim como no Custom GPT, existe uma limitação no número de tokens que o modelo pode processar por vez. Isso significa que, em algumas consultas complexas, nem todos os trechos relevantes podem ser incluídos no prompt, resultando em respostas potencialmente incompletas.

5. Comparação entre o Custom GPT e a Assistant API

5.1 Semelhanças nos mecanismos internos

Apesar das diferenças no nível de controle e flexibilidade, tanto o Custom GPT quanto a Assistant API compartilham várias semelhanças no funcionamento interno, especialmente no uso da técnica de Retrieval-Augmented Generation (RAG).

a) Uso de embeddings e busca por similaridade:
Tanto no Custom GPT quanto na Assistant API, a recuperação de informações é baseada no uso de embeddings. Cada trecho da base de conhecimento é convertido em uma representação vetorial, que permite a busca por similaridade semântica. Quando uma consulta é feita, o sistema converte a pergunta do usuário em um embedding e realiza uma busca por trechos relevantes com base na proximidade entre os vetores.
b) Enriquecimento do prompt com contexto relevante:
Em ambos os sistemas, os trechos recuperados a partir da base de conhecimento são usados para enriquecer o prompt enviado ao modelo GPT. Esses trechos fornecem o contexto necessário para que o modelo gere respostas mais precisas e contextualizadas, incorporando informações adicionais provenientes dos documentos ou arquivos fornecidos.

5.2 Diferenças fundamentais

Embora compartilhem processos semelhantes, o Custom GPT e a Assistant API se diferenciam em termos de controle, flexibilidade e integração.

a) Nível de controle e personalização:
O Custom GPT oferece uma experiência mais simplificada e guiada, com menos controle granular sobre o pipeline de recuperação. Já a Assistant API permite um nível muito maior de personalização, onde desenvolvedores podem controlar cada etapa, desde a forma como os documentos são processados até a geração final da resposta. Isso torna a Assistant API mais adequada para projetos com necessidades técnicas específicas e integração em sistemas complexos.
b) Flexibilidade e integração com sistemas externos:
A Assistant API se destaca pela flexibilidade, permitindo a integração com diversos sistemas e fontes de dados externas. Com a API, desenvolvedores podem criar fluxos de trabalho personalizados, conectando a ferramenta a outras APIs, bancos de dados ou sistemas internos. O Custom GPT, por outro lado, tem uma abordagem mais “plug-and-play”, com menos necessidade de desenvolvimento técnico, mas também menos integração externa.
c) Atualizações e manutenção da base de conhecimento:
Ambas as abordagens permitem atualizar a base de conhecimento, mas o processo é diferente. No Custom GPT, a atualização de dados envolve reprocessar arquivos manualmente, enquanto na Assistant API as atualizações podem ser feitas de forma mais automatizada e contínua. A API permite maior controle sobre quando e como os dados são atualizados, o que pode ser crítico em aplicações que demandam informações em tempo real.

6. Considerações Técnicas Importantes

6.1 Gerenciamento de tokens e limites do modelo

Tanto no Custom GPT quanto na Assistant API, há um limite no número de tokens (unidades de texto como palavras ou caracteres) que podem ser processados de uma vez pelo modelo GPT. Isso afeta diretamente o volume de informações que podem ser recuperadas e inseridas no prompt. É crucial gerenciar os tokens eficientemente, priorizando os trechos mais relevantes para que as respostas sejam completas sem exceder esses limites. Desenvolvedores devem monitorar esses limites e, se necessário, otimizar o conteúdo recuperado para se ajustar ao tamanho permitido.

6.2 Desempenho e otimização do processo de recuperação

A otimização do processo de recuperação também é um fator-chave para garantir a qualidade e a eficiência das respostas geradas. Na Assistant API, como há maior controle sobre o pipeline de recuperação, é possível otimizar a busca por similaridade, ajustando a precisão e o tempo de resposta. No Custom GPT, embora esse controle seja menor, boas práticas como garantir que os documentos estejam bem segmentados e indexados ajudam a melhorar a precisão das respostas.

Em ambos os casos, o desempenho pode ser impactado pela quantidade de dados armazenados e pela complexidade das consultas. Documentos grandes e altamente detalhados podem levar mais tempo para serem processados, e consultas complexas podem exigir uma recuperação mais profunda.

7. Conclusão

7.1 Resumo dos pontos principais abordados

Ao longo deste artigo, exploramos como o RAG (Retrieval-Augmented Generation) pode ser aplicado tanto no Custom GPT quanto na Assistant API, destacando os mecanismos internos de ambos e suas diferenças. Ambos os sistemas usam embeddings e busca por similaridade para recuperar informações relevantes, que são então usadas para enriquecer as respostas geradas pelo modelo GPT. Enquanto o Custom GPT oferece uma solução mais acessível e fácil de implementar, a Assistant API se destaca por sua flexibilidade e controle programático.

7.2 Reflexões sobre a escolha entre Custom GPT e Assistant API

A escolha entre o Custom GPT e a Assistant API depende das necessidades específicas de cada cenário. O Custom GPT é ideal para escritórios de contabilidade que buscam uma solução rápida, com pouca necessidade de customização técnica e que desejam automatizar respostas sobre o Simples Nacional com uma base de conhecimento bem estruturada. Por outro lado, a Assistant API é mais adequada para grandes empresas contábeis ou escritórios que necessitam de uma integração mais profunda com sistemas internos e maior controle sobre o fluxo de dados.

8.3 Perspectivas futuras e evolução do RAG em aplicações práticas

O uso de RAG para melhorar a automação de respostas e processos contábeis tende a crescer, especialmente conforme a complexidade das regras fiscais aumenta. No futuro, espera-se que o RAG seja ainda mais integrado a sistemas contábeis, permitindo que contadores não apenas recuperem informações, mas também realizem análises preditivas e gerem recomendações automáticas personalizadas para seus clientes. A evolução de tecnologias como o GPT e a integração mais profunda com dados fiscais atualizados em tempo real abrirão novas possibilidades para a área contábil, tornando os processos mais eficientes e precisos.