Retrieval-Augmented Generation (RAG) – Melhores Práticas e Casos de Uso
Neste artigo vamos listar para você algumas das melhores práticas ao implementar RAG, bem como alguns casos de uso.
Autor: Tiago Pereira
Principais Métricas Para Avaliar Pipelines RAG com LLMs
RAG aproveita dados externos para enriquecer o contexto dos LLMs, aumentando assim a sua capacidade de gerar respostas mais precisas e relevantes. À medida que cresce a adoção de RAG, aumenta também a complexidade de avaliar eficazmente o seu desempenho.
Como RAG (Retrieval-Augmented Generation) Funciona Para Personalizar os LLMs?
Com o uso de RAG, é introduzido um componente de recuperação de informações que utiliza a entrada do usuário para extrair informações de uma nova fonte de dados primeiro. A consulta do usuário e as informações relevantes são fornecidas ao LLM. O LLM usa esse novo conhecimento e seus dados de treinamento para criar respostas mais adaptadas.
Benefícios da Inteligência Artificial Generativa com Geração Aumentada de Recuperação (RAG)
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Inteligência Artificial em Alto Nível com LLMs e Retrieval-Augmented Generation (RAG)
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