Thread de 宝玉 (@dotey)

Uma explicação simples e fácil de entender sobre as diferenças entre LLM, RAG e Agentes de IA. Segue abaixo a tradução do tweet original: Finalmente entendi a diferença entre agentes LLM, RAG e de IA. Nos últimos dois anos, tenho me dedicado a construir sistemas de IA verdadeiramente práticos. Agora, finalmente entendo: LLM (Large Language Model), RAG (Retrieval Augmentation) e agentes de IA não são tecnologias concorrentes, mas sim três camadas que constituem o mesmo sistema inteligente de IA. Muitas pessoas as utilizam de forma incorreta, tratando-as como ferramentas mutuamente exclusivas. --- O modelo de linguagem abrangente é o "cérebro". O LLM é como o cérebro da IA; ele consegue pensar, escrever e compreender a linguagem. Mas eis o problema: está congelado num determinado ponto no tempo. Por exemplo, o conhecimento do GPT-4 se estende até o dia em que seu treinamento terminou. Se você perguntar a ele o que aconteceu no noticiário ontem, ele simplesmente inventará coisas. Os grandes modelos de linguagem são inteligentes, mas não entendem o que está acontecendo "agora". --- RAG é a "memória" da IA. É aí que entra o RAG (Retrieval-Augmented Generation); é como dar ao cérebro uma "memória externa". Ao fazer uma pergunta, o RAG primeiro pesquisará bancos de dados ou documentos externos para recuperar informações relevantes e, em seguida, as inserirá no modelo de linguagem principal como contexto. Dessa forma, o modelo originalmente estático de repente "ganhou vida": - Dados mais recentes disponíveis - Existem fatos reais - Não há necessidade de treinar o modelo novamente. Mais importante ainda, a precisão melhorou imediatamente. Os grandes modelos de linguagem não dependem mais de palpites baseados na memória; agora, eles realizam o raciocínio com base em informações recuperadas em tempo real. É possível até mesmo rastrear quais documentos foram usados ​​para cada resposta. --- Os agentes de IA são a "força motriz" da IA. Embora os LLMs possam pensar e os RAGs possam fornecer dados atualizados, ambos carecem de capacidades reais de ação. É aí que entram os agentes de IA. Eles criam um circuito de controle em torno do modelo de linguagem principal: - Definir metas - Etapas de planejamento - Execução - Revisão e Reflexão Os agentes de IA não se limitam a responder perguntas; eles podem pesquisar um tópico de forma autônoma, coletar dados, redigir relatórios e até mesmo enviar e-mails para você — tudo em um processo totalmente automatizado. --- A verdadeira IA de nível de produção exige o uso eficaz e simultâneo desses três elementos. Muitas demonstrações impressionantes de IA simplesmente usam o LLM (Modelo de Aprendizagem Limitada) com instruções elaboradas. No entanto, sistemas de IA verdadeiramente práticos geralmente combinam estes três elementos: - O LLM proporciona habilidades de raciocínio e pensamento. A RAG garante que o conhecimento seja preciso e atualizado. Agentes inteligentes de IA fornecem capacidades de ação e tomada de decisão. --- Como escolher entre esses três? - Use somente LLM Se você precisar de tarefas puramente linguísticas, como escrever, resumir ou explicar. - LLM + RAG Se você precisar responder a perguntas que envolvam documentos específicos, manuais técnicos ou conhecimento específico da área, e precisar garantir que suas respostas sejam precisas. - LLM + RAG + Agente inteligente de IA: Se você precisa de uma ação verdadeiramente autônoma, como um sistema que toma suas próprias decisões, executa tarefas e gerencia processos complexos. --- O futuro da IA ​​não se resume a escolher uma única abordagem, mas sim a como construir essas três camadas em conjunto. Lembre-se desta fórmula: - O mestrado em Direito (LLM) é responsável por pensar - A RAG é responsável pelo conhecimento. - Os agentes de IA são responsáveis ​​pela ação Um sistema verdadeiramente inteligente de IA é aquele em que esses três elementos trabalham juntos para formar uma arquitetura inteligente completa.