Nos últimos anos, a evolução da inteligência artificial e das tecnologias de busca têm transformado a forma como interagimos com sistemas computacionais. A recente introdução da recuperação agentiva no Azure AI Search pela Microsoft promete não apenas melhorar a relevância das respostas em inteligência conversacional, mas também abrir novas possibilidades para desenvolvedores e arquitetos de software que buscam criar experiências mais ricas e eficientes. Neste artigo, vamos explorar o que essa novidade significa e como podemos tirar proveito dela na construção de soluções escaláveis.
O que é a Recuperação Agentiva?
A recuperação agentiva é uma nova abordagem desenvolvida pela Microsoft que permite ao Azure AI Search planejar e executar estratégias de recuperação de forma autônoma para questões complexas. Ao utilizar a história da conversa e o poder dos modelos de linguagem da Azure OpenAI, o sistema é capaz de quebrar consultas em subconsultas mais focadas, que são executadas em paralelo. Essa técnica promete aumentar a relevância das respostas em até 40% em comparação aos métodos tradicionais de Recuperação Aumentada por Geração (RAG).
Como Funciona?
O processo de recuperação agentiva se desdobra em várias etapas:
- Um modelo de linguagem grande (LLM) analisa o histórico da conversa para identificar as informações centrais.
- As consultas são divididas em subconsultas que podem ser tratadas de forma independente.
- Essas subconsultas são executadas em paralelo utilizando embeddings de texto e vetores.
Essa abordagem não apenas melhora a precisão das respostas, mas também permite uma interação mais dinâmica e fluida com os usuários.
Implementando a Recuperação Agentiva
Para que possamos utilizar essa nova funcionalidade em nossos projetos, é importante entender como integrá-la em nossas aplicações. A Microsoft disponibilizou um novo objeto Knowledge Agents na API REST do Azure, que pode ser acessado através do SDK. Aqui está um exemplo prático em C# que ilustra como configurar e utilizar a recuperação agentiva:
using Azure;
using Azure.AI.Search.Documents;
using Azure.AI.Search.Documents.Models;
var searchClient = new SearchClient(new Uri("https://.search.windows.net/"), new AzureKeyCredential(""));
var query = "Qual é a capital da França?";
var response = await searchClient.SearchAsync(query, new SearchOptions
{
Filter = "language eq 'pt'",
Select = { "capital" }
});
await foreach (var result in response.Value.GetResultsAsync())
{
Console.WriteLine($"Resposta: {result.Document["capital"]}");
}
Esse código inicializa um cliente de busca e realiza uma consulta simples, retornando a capital da França. A partir daí, você pode expandir a lógica para incluir o uso de subconsultas e integrar a recuperação agentiva.
Dicas Avançadas para Maximizar a Eficácia
Para aproveitar ao máximo a recuperação agentiva em suas aplicações, considere as seguintes dicas:
- Histórico de Conversa: Mantenha um registro eficaz do histórico de interações do usuário. Isso pode ajudar o LLM a oferecer respostas mais contextualizadas.
- Subconsultas Inteligentes: Estruture suas consultas de forma que elas possam ser naturalmente divididas em subconsultas, aumentando a eficiência do sistema.
- Testes A/B: Realize testes para comparar a eficácia da recuperação agentiva com métodos tradicionais, ajustando suas estratégias conforme necessário.
Conclusão
A introdução da recuperação agentiva no Azure AI Search representa um avanço significativo na forma como interagimos com sistemas de inteligência conversacional. Como arquitetos e desenvolvedores de software, temos a oportunidade de utilizar essa nova tecnologia para criar experiências mais envolventes e relevantes para os usuários. À medida que continuamos a explorar e implementar essas inovações, será fundamental manter um foco na usabilidade e na eficácia das soluções que desenvolvemos.
Recomendo que você comece a experimentar com a API do Azure e explore suas capacidades. A integração da recuperação agentiva pode ser o diferencial que sua aplicação precisa para se destacar no mercado.