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A verificação de IA tem sido uma questão séria há algum tempo. Embora os modelos de linguagem grandes (LLMs) tenham avançado a um ritmo incrível, o desafio de provar sua precisão continua sem solução.

A Anthropic está tentando resolver este problema e, entre todas as grandes empresas de IA, acredito que eles têm a melhor chance.

A empresa lançou Citações, um novo recurso de API para seus modelos Claude que muda a forma como os sistemas de IA verificam suas respostas. Essa tecnologia quebra automaticamente documentos de origem em pedaços digeríveis e vincula cada declaração gerada pela IA de volta à sua fonte original – semelhante a como artigos acadêmicos citam suas referências.

Citações visa resolver um dos desafios mais persistentes da IA: provar que o conteúdo gerado é preciso e confiável. Em vez de exigir engenharia de prompt complexa ou verificação manual, o sistema processa automaticamente documentos e fornece verificação de fonte em nível de sentença para cada afirmação que faz.

Os dados mostram resultados promissores: uma melhoria de 15% na precisão da citação em comparação com métodos tradicionais.

Por que isso importa agora

A confiança na IA tornou-se a barreira crítica para a adoção empresarial (assim como para a adoção individual). À medida que as organizações avançam de um uso experimental da IA para operações centrais, a incapacidade de verificar as saídas da IA de maneira eficiente criou um gargalo significativo.

Os sistemas de verificação atuais revelam um problema claro: as organizações são forçadas a escolher entre velocidade e precisão. Os processos de verificação manual não escalam, enquanto saídas de IA não verificadas apresentam riscos excessivos. Esse desafio é particularmente agudo em indústrias regulamentadas, onde a precisão não é apenas preferida – é exigida.

A chegada das Citações ocorre em um momento crucial no desenvolvimento da IA. À medida que os modelos de linguagem se tornam mais sofisticados, a necessidade de verificação interna cresceu proporcionalmente. Precisamos construir sistemas que possam ser implantados com confiança em ambientes profissionais onde a precisão é inegociável.

Analisando a Arquitetura Técnica

O diferencial das Citações está em sua abordagem de processamento de documentos. Citações não é como outros sistemas de IA tradicionais. Estes normalmente tratam documentos como blocos de texto simples. Com Citações, a ferramenta divide os materiais de origem no que a Anthropic chama de “pedaços.” Estes podem ser sentenças individuais ou seções definidas pelo usuário, criando uma base granular para verificação.

Aqui está a análise técnica:

Processamento e Manuseio de Documentos

Citações processa documentos de forma diferente com base em seu formato. Para arquivos de texto, não há essencialmente limite além do padrão de 200.000 tokens para solicitações totais. Isso inclui seu contexto, prompts e os próprios documentos.

O manuseio de PDFs é mais complexo. O sistema processa PDFs visualmente, não apenas como texto, levando a algumas limitações chave:

  • Limite de tamanho de arquivo de 32MB
  • Máximo de 100 páginas por documento
  • Cada página consome de 1.500 a 3.000 tokens

Gerenciamento de Tokens

Agora, falando sobre o lado prático desses limites. Ao trabalhar com Citações, você precisa considerar seu orçamento de tokens com cuidado. Aqui está como ele é dividido:

Para texto padrão:

  • Limite total de solicitações: 200.000 tokens
  • Inclui: Contexto + prompts + documentos
  • Sem cobrança separada para as saídas de citação

Para PDFs:

  • Maior consumo de tokens por página
  • Sobrecarga de processamento visual
  • Cálculo de tokens mais complexo necessário

Citações vs RAG: Principais Diferenças

Citações não é um sistema de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) – e essa distinção é importante. Enquanto os sistemas RAG se concentram em encontrar informações relevantes de uma base de conhecimento, Citações trabalha com informações que você já selecionou.

Pense desta maneira: RAG decide quais informações usar, enquanto Citações garante que as informações sejam usadas com precisão. Isso significa:

  • RAG: Lida com a recuperação de informações
  • Citações: Gerencia a verificação de informações
  • Poteancial combinado: Ambos os sistemas podem trabalhar juntos

Essa escolha de arquitetura significa que Citações se destaca em precisão dentro dos contextos fornecidos, enquanto deixa as estratégias de recuperação para sistemas complementares.

Caminhos de Integração e Desempenho

A configuração é direta: Citações funciona através da API padrão da Anthropic, o que significa que, se você já está usando o Claude, você já está a meio caminho. O sistema integra-se diretamente com a API de Mensagens, eliminando a necessidade de armazenamento separado de arquivos ou mudanças complexas na infraestrutura.

A estrutura de preços segue o modelo baseado em tokens da Anthropic com uma vantagem chave: enquanto você paga pelos tokens de entrada dos documentos de origem, não há custo adicional pelas próprias saídas de citação. Isso cria uma estrutura de custos previsível que escala com o uso.

Métricas de desempenho contam uma história convincente:

  • Melhoria de 15% na precisão geral da citação
  • Eliminação completa de alucinações de fontes (de 10% de ocorrência a zero)
  • Verificação em nível de sentença para cada afirmação

Organizações (e indivíduos) que usam sistemas de IA não verificados estão se colocando em desvantagem, especialmente em indústrias regulamentadas ou ambientes de alto risco onde a precisão é crucial.

Olhando para o futuro, é provável que vejamos:

  • A integração de recursos semelhantes a Citações se tornando padrão
  • A evolução de sistemas de verificação além do texto para outros mídias
  • O desenvolvimento de padrões de verificação específicos da indústria

Toda a indústria realmente precisa repensar a confiabilidade da IA e a verificação. Os usuários precisam alcançar um ponto onde possam verificar cada afirmação com facilidade.


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