RAG na Era dos LLMs com 10 Milhões de Tokens Context Windows
A Meta revelou recentemente o rebanho Llama 4 de LLMs — prévia de Scout, Maverick e Behemoth — apresentando uma janela de contexto de 10 milhões de tokens com Scout. Logo depois, no X, LinkedIn e outros fóruns, comentários sobre a obsolescência da geração aumentada de recuperação (RAG) estavam ganhando força, sugerindo que uma janela de contexto tão ampla poderia tornar a RAG inútil. No entanto, acreditamos que o RAG continuará sendo um padrão fundamental de design de IA generativa, dadas as nuances das janelas de contexto, dados corporativos em constante mudança, armazenamentos de dados distribuídos, preocupações regulatórias, desempenho do modelo e a relevância de applications de IA em escala empresarial.
RAG é uma arquitetura crítica para empresas
Apesar da conquista do Llama 4 em oferecer suporte a 10 milhões de janelas de contexto de token, o RAG continua sendo um componente crítico em applications de IA empresarial. As empresas geralmente operam com conjuntos de dados dinâmicos e em constante mudança, armazenados em sistemas distribuídos. O RAG permite que os modelos busquem e incorporem as informações mais atuais e relevantes desses vastos armazenamentos de dados em tempo real, garantindo que as saídas de IA sejam precisas e contextualmente relevantes, o que é extremamente exclusivo dependendo da organização, equipe ou usuário. A recuperação em tempo real é vital para applications que exigem conhecimento atualizado, como suporte ao cliente, análise de mercado e bases de conhecimento.
Depender apenas de grandes janelas de contexto sem recuperação externa pode ser ineficiente e uma responsabilidade de segurança. Quando os dados são continuamente inseridos em um modelo, fica mais difícil controlar quem pode acessar esses dados, se eles estão armazenados com segurança e como podem ser expostos inadvertidamente por meio de logs ou saídas do modelo. Ameaças internas, avisos maliciosos ou vazamentos acidentais se tornam mais prováveis à medida que o volume de dados cresce, e as organizações correm o risco de violar mandatos de privacidade ou conformidade se registros confidenciais forem maltratados.
Ao adotar o RAG, as empresas podem recuperar apenas os dados mais pertinentes para cada consulta, alinhando-se às restrições regulatórias regionais e específicas do setor que geralmente exigem seleção de dados altamente correlacionados. Essa abordagem reduz a superfície de ataque ao mesmo tempo em que garante a aplicação consistente de políticas como controles de acesso baseados em funções, criptografia em trânsito e mecanismos de auditoria detalhados. Essa recuperação seletiva não apenas reduz a sobrecarga computacional, mas também impõe uma postura de segurança robusta ao limitar a exposição de ativos confidenciais precisamente ao que é necessário no momento da inferência.
Janelas de contexto e implicações
Em LLMs, a janela de contexto denota o número máximo de tokens que o modelo pode processar em uma única entrada. Expandir essa janela permite que o modelo considere informações mais abrangentes simultaneamente, resultando em conversas mais detalhadas, análises mais abrangentes e personalização aprimorada. Para efeito de comparação, o texto bruto composto por 100.000 tokens tem aproximadamente 325 KB de tamanho; um contexto de 10 milhões de tokens equivaleria a aproximadamente 32 MB de dados de texto. Essa capacidade permite que o Llama 4 Scout manipule grandes quantidades de informações em uma única consulta.
Embora uma janela de contexto estendida ofereça a vantagem de processar mais dados de uma só vez, ela introduz desafios relacionados ao desempenho, precisão e eficiência do modelo. O processamento de milhões de tokens exige recursos computacionais substanciais, o que leva ao aumento da latência e a custos operacionais mais altos. À medida que o comprimento do contexto aumenta, os modelos podem ter dificuldades em manter a atenção e a relevância em toda a entrada, o que pode impactar a qualidade das saídas da IA. Sobre este tópico, Andriy Burkov, Ph.D., autor e reconhecido especialista em IA, escreveu no X : “O contexto declarado de 10M é virtual porque nenhum modelo foi treinado em prompts maiores que 256 mil tokens. Isso significa que se você enviar mais de 256 mil tokens para ele, você obterá resultados de baixa qualidade na maioria das vezes.”
Embora janelas de contexto maiores apresentem novas oportunidades, a necessidade de equilibrar desempenho e utilização de recursos é crítica. O cenário ideal é apresentar todas as informações relevantes, mas nada que não seja necessário. De fato, alguns estudos parecem indicar que, assim como acontece com os humanos, fornecer muita informação a um LLM o impede de identificar e se concentrar. Para os interessados, o white paper, Lost in the Middle: Como os modelos de linguagem usam contextos longos, explora esse tópico em profundidade.
Considerações de infraestrutura para implantação de modelos avançados de IA
Muitas empresas acham difícil conectar com segurança centenas ou milhares de armazenamentos de dados amplamente dispersos para RAG sem comprometer o desempenho ou a segurança dos dados em trânsito. O desafio de consolidar locais de armazenamento locais, híbridos e baseados em multinuvem exige uma estrutura de interconexão global de alto desempenho, como a fornecida pela F5 Distributed Cloud Services . Ao garantir que apenas endpoints LLM autorizados possam acessar os dados usando um WAF integrado e controles baseados em políticas, as empresas reduzem drasticamente os riscos e a sobrecarga associados ao gerenciamento de vários gateways ou VPNs.
Ao fornecer uma abordagem unificada para rede e segurança, o F5 Distributed Cloud Network Connect simplifica as implementações de RAG, permitindo que as organizações conectem perfeitamente fontes de dados distribuídas para obter resultados mais precisos e oportunos, orientados por LLM. Além disso, com o F5 AI Gateway , as organizações podem se proteger contra ataques de injeção rápida que podem violar os limites de segurança de dados para garantir uma abordagem de defesa em profundidade no momento da inferência.
A implantação de modelos como o Llama 4 Scout, com sua ampla janela de contexto, exige uma infraestrutura robusta e eficiente. Proxies de alto desempenho capazes de gerenciar uma taxa de transferência de dados substancial são essenciais para manter baixa latência e garantir uma operação perfeita. O F5 BIG-IP Next para Kubernetes implantado em DPUs NVIDIA BlueField-3 oferece uma solução atraente neste contexto, fornecendo gerenciamento de tráfego de alto desempenho e segurança personalizados para infraestrutura de IA em escala de nuvem e fábricas de IA .
Ao transferir tarefas com uso intensivo de dados para DPUs , os recursos da CPU são liberados para os principais processos de application , melhorando a eficiência geral do sistema. Com suporte a multilocação, diversas cargas de trabalho de IA podem operar com segurança e eficiência dentro da mesma infraestrutura, o que se alinha bem com nuvens de IA, hiperescaladores e provedores de serviços. Esses recursos são indispensáveis para fábricas de IA que buscam alavancar modelos com amplas janelas de contexto, mantendo desempenho e segurança ideais.
Outra consideração importante é que janelas de contexto grandes e altamente variáveis podem gerar flutuações significativas no consumo de recursos. Isso coloca maior ênfase no balanceamento inteligente de solicitações recebidas para corresponder à capacidade de computação disponível. Soluções avançadas e adaptáveis de balanceamento de carga ajudam a distribuir essas grandes consultas em vários clusters ou regiões, mitigando gargalos e mantendo o desempenho geral em implantações complexas de IA, mesmo que não reduzam diretamente os custos de computação.
RAG ainda está aqui para ficar
O RAG é tão relevante hoje quanto sempre foi, por razões que vão além do dimensionamento de janelas de contexto. Um dos principais benefícios é a capacidade de personalizar a recuperação de dados com base nos direitos de acesso do usuário. Outra é sua capacidade de incorporar informações oportunas sem exigir retreinamento ou ajuste fino do modelo. Isso se torna especialmente importante quando se considera o vasto tamanho dos dados corporativos, que geralmente abrangem terabytes ou mesmo petabytes, que as empresas podem tentar integrar com modelos de IA.
As inovações impressionantes no aumento do tamanho da janela de contexto, como a janela de contexto de 10 milhões de tokens do Llama 4 Scout, são um salto significativo nos LLMs, mas o contexto ainda precisa ser usado cuidadosamente. Tamanhos de contexto grandes aumentam o custo e a latência e podem até, em alguns casos, reduzir a qualidade da resposta final. Igualmente importantes são a infraestrutura robusta e os controles de segurança necessários para garantir alto desempenho à medida que as organizações dimensionam seus applications de IA.
O foco da F5 em IA não para por aqui: explore como a F5 protege e entrega aplicativos de IA em qualquer lugar .