RAG (Geração Aumentada de Recuperação) no Azure Cosmos DB
A RAG (Geração Aumentada de Recuperação) combina o poder de LLMs (grandes modelos de linguagem) com sistemas robustos de recuperação de informações para criar respostas mais precisas e contextualmente relevantes. Ao contrário dos modelos generativos tradicionais que dependem exclusivamente de dados pré-treinados, as arquiteturas RAG aprimoram os recursos de um LLM integrando a recuperação de informações em tempo real. Esse aumento garante que as respostas não sejam apenas generativas, mas também fundamentadas nos dados mais relevantes e atualizados disponíveis.
O Azure Cosmos DB, um banco de dados operacional que dá suporte à busca em vetores, destaca-se como uma excelente plataforma para implementar a RAG. Sua capacidade de lidar com cargas de trabalho operacionais e analíticas em um banco de dados individual, juntamente com recursos avançados, como chaves de partição hierárquicas e multilocação, fornece uma base sólida para a criação de aplicativos de IA generativa sofisticados.
Principais vantagens do uso do Azure Cosmos DB
Armazenamento e recuperação de dados unificados
O Azure Cosmos DB permite a integração perfeita dos recursos de busca em vetores em um sistema de banco de dados unificado. Isso significa que seus dados operacionais e dados vetoriais coexistem, eliminando a necessidade de sistemas de indexação separados.
Ingestão e consulta de dados em tempo real
O Azure Cosmos DB dá suporte à ingestão e à consulta em tempo real, tornando-o ideal para aplicativos de IA. Isso é crucial para as arquiteturas RAG, em que a atualização de dados pode afetar significativamente a relevância das respostas geradas.
Escalabilidade e distribuição global
Projetado para aplicativos em grande escala, o Azure Cosmos DB oferece distribuição global e dimensionamento automático instantâneo. Isso garante que seu aplicativo habilitado para RAG possa lidar com grandes volumes de consulta e fornecer um desempenho consistente, independentemente da localização do usuário.
Alta disponibilidade e confiabilidade
O Azure Cosmos DB oferece SLAs abrangentes para taxa de transferência, latência e disponibilidade. Essa confiabilidade garante que seu sistema RAG esteja sempre disponível para gerar respostas com tempo de inatividade mínimo.
Multilocação com chaves de partição hierárquicas
O Azure Cosmos DB dá suporte à multilocação por meio de vários modelos de isolamento de desempenho e segurança, facilitando o gerenciamento de dados para clientes ou grupos de usuários diferentes no mesmo banco de dados. Esse recurso é particularmente útil para aplicativos SaaS em que a separação de dados de locatário é crucial para segurança e conformidade.
Recursos de segurança abrangentes
Com recursos internos, como criptografia de ponta a ponta, RBAC (controle de acesso baseado em função) e integração de VNet (rede virtual), o Azure Cosmos DB garante que seus dados permaneçam seguros. Essas medidas de segurança são essenciais para aplicativos RAG de nível empresarial que lidam com informações confidenciais.
Implementação da RAG com o Azure Cosmos DB
Dica
Para obter exemplos de RAG, visite: AzureDataRetrievalAugmentedGenerationSamples
Aqui está um processo simplificado para a criação de um aplicativo RAG com o Azure Cosmos DB:
- Ingestão de dados: armazene seus documentos, imagens e outros tipos de conteúdo no Azure Cosmos DB. Utilize o suporte do banco de dados para busca em vetores para indexar e recuperar o conteúdo vetorizado.
- Execução de consulta: quando um usuário envia uma consulta, o Azure Cosmos DB pode recuperar rapidamente os dados mais relevantes usando seus recursos de busca em vetores.
- Integração LLM: passe os dados recuperados para uma LLM (por exemplo, OpenAI do Azure) para gerar uma resposta. Os dados bem estruturados fornecidos pelo Cosmos DB aprimoram a qualidade da saída do modelo.
- Geração de resposta: o LLM processa os dados e gera uma resposta abrangente, que é entregue ao usuário.