O que é a abordagem de ponta de hoje pode rapidamente tornar-se o sistema legado de amanhã. As organizações que investem em soluções SaaS baseadas em inteligência artificial são confrontadas com uma questão crucial: como podemos garantir que os sistemas implementados hoje não se tornam a dívida técnica de amanhã?

‍

A resposta não está na seleção da tecnologia mais avançada do momento, mas na escolha de plataformas construídas com base em arquitecturas flexíveis e adaptáveis, capazes de evoluir juntamente com as capacidades emergentes da IA. Este artigo analisa diferentes implementações de arquitecturas modulares no domínio da IA, com destaque para a Geração Aumentada por Recuperação (RAG), e compara as diferentes abordagens arquitectónicas.

‍

O risco oculto das implementações rígidas de IA

Muitas organizações escolhem soluções de IA baseadas principalmente nas capacidades actuais, concentrando-se na funcionalidade imediata e negligenciando a arquitetura subjacente que determina a adaptabilidade a longo prazo. Esta abordagem cria vários riscos significativos:

Obsolescência tecnológica

O ritmo da inovação da IA continua a acelerar, com avanços fundamentais a surgirem em prazos cada vez mais curtos. Os sistemas rígidos construídos em torno de abordagens específicas à IA têm muitas vezes dificuldade em incorporar estes avanços, resultando em lacunas de capacidade em relação a soluções mais recentes.

Alteração dos requisitos comerciais

Mesmo que a tecnologia permaneça estática (e não permanecerá), os requisitos comerciais evoluirão. As organizações descobrem frequentemente casos de utilização valiosos para a inteligência artificial que não estavam previstos durante a implementação inicial. As plataformas inflexíveis têm frequentemente dificuldade em ultrapassar os seus parâmetros de conceção originais.

Evolução do ecossistema de integração

As aplicações, fontes de dados e sistemas que rodeiam a solução de IA irão mudar ao longo do tempo através de actualizações, substituições e novas adições. As plataformas rígidas de IA tornam-se frequentemente estrangulamentos de integração, exigindo soluções alternativas dispendiosas ou limitando o valor de outros investimentos em tecnologia.

Alterações regulamentares e de conformidade

Os requisitos de governação da IA continuam a evoluir a nível mundial, com o surgimento de novos regulamentos que impõem requisitos de explicabilidade, avaliação da equidade e documentação. Os sistemas sem flexibilidade arquitetónica têm frequentemente dificuldades em adaptar-se a estes requisitos de conformidade em constante mudança.

‍

O paradigma RAG: um estudo de caso de arquitetura modular

A Retrieval-Augmented Generation (RAG) representa um excelente exemplo de uma arquitetura modular que está a revolucionar a forma como os sistemas de IA são concebidos e implementados. A AWS define-a como "o processo de otimização dos resultados de um modelo de linguagem de grande dimensão (LLM) que faz referência a uma base de conhecimentos autorizada externa às suas fontes de dados de formação antes de gerar uma resposta".

A implementação do AWS RAG

A AWS desenvolveu uma arquitetura de nuvem RAG que exemplifica os princípios de modularidade e flexibilidade. Tal como referido por Yunjie Chen e Henry Jia no blogue do Setor Público da AWS, esta arquitetura é composta por quatro módulos distintos:

‍

1. Módulo de interface do utilizador: Interage com os utilizadores finais através do Amazon API Gateway
2. Módulo de orquestração: Interage com vários recursos para garantir que a aquisição de dados, a solicitação e a geração de respostas fluam sem problemas
3. Módulo de incorporação: dá acesso a vários modelos de fundação
4. Módulo de armazenamento de vectores: gere o armazenamento de dados incorporados e a execução de pesquisas vectoriais

O fluxo de processamento segue dois caminhos principais:

Para carregar dados:

1. Os documentos armazenados em buckets do Amazon S3 são processados por funções AWS Lambda para divisão e fragmentação
2. Os segmentos de texto são enviados para o modelo de incorporação para serem convertidos em vectores
3. Os embeddings são armazenados e indexados na base de dados vetorial escolhida

Para a geração de respostas:

1. O utilizador envia uma mensagem
2. O pedido é entregue a um modelo de incorporação
3. O modelo converte o pedido num vetor para pesquisa semântica em documentos arquivados
4. Os resultados mais relevantes são devolvidos ao LLM
5. O LLM gera a resposta considerando os resultados mais semelhantes e os prompts iniciais
6. A resposta gerada é entregue ao utilizador

Vantagens da arquitetura AWS RAG

A AWS destaca várias vantagens importantes desta arquitetura modular:

• Modularidade e escalabilidade: "A natureza modular da arquitetura RAG e a utilização da infraestrutura como código (IaC) facilitam a adição ou remoção de serviços AWS conforme necessário. Com o AWS Managed Services, esta arquitetura ajuda a gerir o aumento do tráfego e os pedidos de dados de forma automática e eficiente, sem provisionamento prévio."
• Flexibilidade e agilidade: "A arquitetura modular RAG permite a implementação de novas tecnologias e serviços de forma mais rápida e fácil, sem ter de revolucionar completamente a estrutura da arquitetura da nuvem. Isto permite-nos ser mais ágeis na resposta à evolução das necessidades do mercado e dos clientes."
• Adaptação às tendências futuras: "A arquitetura modular separa a orquestração, os modelos de IA generativa e os armazenamentos vectoriais. Individualmente, estes três módulos são áreas de investigação ativa e de melhoria contínua."

Tecnologia Vetorial: O Coração da Arquitetura RAG

Um elemento crucial da arquitetura RAG é a base de dados vetorial. A AWS salienta que "uma vez que todos os dados (incluindo texto, áudio, imagens ou vídeo) têm de ser convertidos em vectores de incorporação para que os modelos generativos possam interagir com eles, as bases de dados vectoriais desempenham um papel essencial nas soluções generativas baseadas em IA".

O AWS suporta esta flexibilidade oferecendo várias opções de bases de dados de vectores:

• Bases de dados tradicionais, como OpenSearch e PostgreSQL, com funcionalidades vectoriais adicionais
• Bases de dados vectoriais de código aberto dedicadas, como ChromaDB e Milvus
• Soluções AWS nativas, como o Amazon Kendra

A escolha entre estas opções "pode ser orientada pelas respostas a perguntas como a frequência com que são adicionados novos dados, quantas consultas são enviadas por minuto e se as consultas enviadas são muito semelhantes".

‍

Arquitecturas de IA integradas em modelos: a abordagem neural

Enquanto a arquitetura AWS RAG é implementada como um sistema distribuído em vários serviços de nuvem, outros sistemas de IA adoptam uma abordagem mais integrada, em que os princípios de modularidade existem numa arquitetura neural unificada.

O caso dos assistentes avançados de AI

Os assistentes avançados de IA, como os baseados nos modelos LLM mais recentes, utilizam princípios semelhantes aos do RAG, mas com algumas diferenças arquitectónicas significativas:

1. Integração neuronal: os componentes funcionais (compreensão da consulta, recuperação de informações, geração de respostas) estão integrados na arquitetura neuronal, em vez de estarem distribuídos por serviços separados.
2. Modularidade concetual: A modularidade existe a um nível concetual e funcional, mas não necessariamente como componentes fisicamente separados e substituíveis.
3. Otimização unificada: todo o pipeline de processamento é optimizado durante a fase de formação e desenvolvimento, em vez de ser configurável pelo utilizador final.
4. Integração profunda entre recuperação e geração: O sistema de recuperação está mais profundamente integrado no processo de geração, com feedback bidirecional entre componentes, em vez de ser um processo sequencial rígido.

Apesar destas diferenças de implementação, estes sistemas partilham os princípios fundamentais do RAG: enriquecer um modelo linguístico com informações externas relevantes para aumentar a precisão e reduzir as alucinações, criando uma arquitetura que separa (pelo menos concetualmente) as diferentes fases de processamento.

‍

Princípios de conceção para arquitecturas de AI flexíveis

Independentemente da abordagem específica, existem princípios universais de conceção que promovem a flexibilidade nas arquitecturas de IA:

Conceção modular

As plataformas de inteligência artificial verdadeiramente flexíveis utilizam arquitecturas modulares em que os componentes podem ser actualizados ou substituídos de forma independente, sem que seja necessário alterar todo o sistema. Tanto a abordagem AWS como a abordagem dos sistemas integrados de IA seguem este princípio, embora com implementações diferentes.

Abordagem de diagnóstico de modelos

As plataformas flexíveis mantêm a separação entre a lógica empresarial e a implementação de IA subjacente, permitindo que os componentes de IA subjacentes sejam alterados à medida que a tecnologia evolui. Isto é particularmente evidente na arquitetura AWS, onde os modelos podem ser facilmente substituídos.

Conceção API-First

Os sistemas de inteligência artificial mais adaptáveis dão prioridade à acessibilidade programática através de APIs abrangentes, em vez de se concentrarem exclusivamente em interfaces de utilizador predefinidas. Na arquitetura AWS, cada componente expõe interfaces bem definidas, facilitando a integração e a atualização.

Infraestrutura de distribuição contínua

As arquitecturas flexíveis exigem uma infraestrutura concebida para permitir actualizações frequentes sem interrupções do serviço. Este princípio é aplicado tanto em sistemas distribuídos, como a arquitetura AWS, como em modelos integrados de IA, embora com mecanismos diferentes.

Quadro de extensibilidade

As plataformas verdadeiramente flexíveis fornecem quadros para extensões específicas do cliente sem necessidade de intervenção do fornecedor. Isto é mais evidente nos sistemas distribuídos, mas os modelos de IA incorporados também podem oferecer formas de personalização.

O equilíbrio entre adaptabilidade e estabilidade

Ao mesmo tempo que se dá ênfase à flexibilidade arquitetónica, é essencial reconhecer que os sistemas empresariais também exigem estabilidade e fiabilidade. Para equilibrar estas exigências aparentemente contraditórias, é necessário

Contratos de interface estáveis

Embora as implementações internas possam mudar com frequência, é crucial manter garantias rigorosas de estabilidade para as interfaces externas, com políticas formais de suporte e de controlo de versões.

Melhoria progressiva

Sempre que possível, as novas funcionalidades devem ser introduzidas através de alterações aditivas em vez de substituições, permitindo que as organizações adoptem as inovações ao seu próprio ritmo.

Cadência de atualização controlada

As actualizações devem seguir um calendário previsível e controlado que equilibre a inovação contínua com a estabilidade operacional.

Convergência futura: rumo a arquitecturas híbridas

É provável que o futuro das arquitecturas de IA assista a uma convergência entre a abordagem distribuída exemplificada pelo AWS RAG e a abordagem integrada dos modelos avançados de IA. Já estão a surgir tendências significativas:

Convergência multimodal

A inteligência artificial está a passar rapidamente do processamento de modo único para modelos unificados que funcionam sem problemas em todos os modos (texto, imagem, áudio, vídeo).

Proliferação de modelos especializados

Embora os modelos gerais continuem a avançar, há também um aumento no desenvolvimento de modelos especializados para domínios e tarefas específicos, exigindo arquitecturas que possam orquestrar e integrar diferentes modelos.

Continuum Edge-Cloud

O processamento da inteligência artificial está cada vez mais distribuído num continuum desde a nuvem até à periferia, com modelos distribuídos em que os requisitos de desempenho, custo e dados podem ser equilibrados de forma mais eficaz.

Harmonização regulamentar

À medida que os regulamentos globais de IA amadurecem, prevemos uma maior harmonização dos requisitos entre jurisdições, potencialmente acompanhada por quadros de certificação.

‍

Conclusão: O imperativo do futuro

Num domínio em rápida evolução como o da inteligência artificial, a caraterística mais importante de uma plataforma não são as suas capacidades actuais, mas a sua capacidade de adaptação a futuros avanços. As organizações que escolhem soluções baseadas principalmente nas capacidades actuais acabam muitas vezes por limitar as possibilidades do futuro.

‍

Ao dar prioridade à flexibilidade da arquitetura através de princípios como o design modular, abordagens agnósticas de modelos, pensamento API-first, infraestrutura de implementação contínua e extensibilidade robusta, as organizações podem criar capacidades de IA que evoluem com os avanços tecnológicos e as necessidades empresariais.

Como afirma a AWS, "o ritmo de evolução da IA generativa não tem precedentes" e apenas arquitecturas verdadeiramente modulares e flexíveis podem garantir que os investimentos de hoje continuam a gerar valor no cenário tecnológico em rápida evolução de amanhã.

‍

Talvez o futuro pertença não só àqueles que conseguem prever melhor o que está para vir, mas também àqueles que constroem sistemas que se podem adaptar ao que quer que surja.