Integração de Modelos de Linguagem e RAG na Criação de Chatbots Oftalmológicos

Abstract

A acessibilidade aos serviços oftalmológicos é um fator importante para determinar a saúde ocular, sendo influenciada pelo estado socioeconômico dos indivíduos. Para facilitar o acesso às informações sobre saúde ocular, trabalhos recentes na área focam em utilizar modelos de língua já consolidados de mercado ou com ajuste fino, ambas as abordagens apresentam custos extras, seja financeiro, necessidade de base de dados ou complexidade. Este estudo propõe o desenvolvimento de um chatbot utilizando modelos de linguagem de código aberto e técnicas de retrieval augmented generation (RAG), sem ajuste fino. Três técnicas foram avaliadas, naive RAG, HYDE e Rewrite-Retrieve-Read. A avaliação do sistema RAG, foi realizada utilizando o ChatGPT como modelo crítico, por meio do framework Ragas. Os resultados indicam que é possível superar a performance base do GPT-3.5 com as técnicas propostas, reduzindo custos e atestando a viabilidade de projetos similares.

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