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.
Categoria:Inteligência Artificial
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)
O uso da tecnologia RAG traz diversas vantagens para as iniciativas de IA Generativa de uma empresa. Confira alguns dos benefícios!
Inteligência Artificial em Alto Nível com LLMs e Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Os LLMs (Large Language Models) varreram o universo da Inteligência Artificial, em especial nas tarefas de Processamento de Linguagem Natural (PLN). Mas, como qualquer tecnologia, os LLMs têm limitações. E algumas dessas limitações estão sendo superadas com um processo de RAG (Retrieval-Augmented Generation), personalizando o uso de LLMs para necessidades específicas das empresas.
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