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.
Este artigo explora o que constitui a Engenharia Financeira, suas implicações para empresas e como a Inteligência Artificial pode revolucionar essa área, destacando um caso de uso.
Como 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.
O uso da tecnologia RAG traz diversas vantagens para as iniciativas de IA Generativa de uma empresa. Confira alguns dos benefícios!
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.
Com as inovações emergentes em Inteligência Artificial (IA) prontas para impactar substancialmente a prática médica, cresce o interesse em treinar médicos atuais e futuros sobre a tecnologia.
Neste curso você vai desenvolver suas habilidades com Terraform, uma ferramenta open-source que permite definir a infraestrutura como código usando uma linguagem simples e declarativa e implantar e gerenciar essa infraestrutura em uma variedade de provedores de cloud computing (em nuvem pública ou privada) e virtualização, com apenas alguns comandos.
A lacuna de habilidades digitais persiste, com um número crescente de trabalhadores despreparados para as contínuas transformações digitais de empresas em todo o mundo e em todos os setores de negócios. É grande a falta de profissionais com a capacitação adequada.
Em algum momento nos próximos anos, o mundo passará por um marco importante. O número de horas trabalhadas pelas máquinas será igual ao número de horas trabalhadas pelos humanos. Uma pesquisa recente da Salesforce descobriu que três quartos dos trabalhadores do mundo se sentem despreparados para os empregos que podem encontrar do outro lado desse marco.
Uma pesquisa feita com líderes globais de tecnologia dos EUA, Brasil, Reino Unido, China e Ìndia pelo IEEE, organização mundial técnico-profissional dedicada ao avanço da tecnologia em benefício da humanidade, mostra que para 65% dos entrevistados, a IA generativa vai continuar a dominar o cenário tecnológico a partir de 2024.
Se você gosta de construir soluções e quer trabalhar com o que há de mais avançado hoje em tecnologia, considere uma carreira lucrativa, desafiadora e gratificante trabalhando com Inteligência Artificial e saiba como se tornar um Engenheiro de IA agora neste artigo.
Este é um momento chave, repleto de oportunidades. São as empresas que vão definir o futuro da IA Generativa, através de aplicações comerciais no dia a dia.
Desde o lançamento do ChatGPT, há quase um ano, a IA Generativa tem aumentado sua presença no ambiente de negócios, com as empresas desenvolvendo ou adotando consistentemente modelos de IA todos os dias. Um novo relatório do Gartner mostra que o crescimento só continuará a crescer nos próximos anos.
Este artigo examina a importância do churn para as empresas, suas implicações e como a Inteligência Artificial (IA) pode ser utilizada para prever e, consequentemente, reduzir o churn. E, ao final, apresentamos um caso de uso.
Em tempos modernos, a fusão entre tecnologia e economia tem originado abordagens inovadoras e métodos mais sofisticados para a análise econômica. Uma dessas abordagens é o uso da Ciência de Dados (Data Science) em Macroeconomia, bem como a aplicação de modelos de Inteligência Artificial.