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:Large Language Models (LLMs)
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.
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.
O Impacto dos LLMs (Large Language Models) na Área de Saúde
Tal como os estetoscópios e os raios X revolucionaram a medicina no seu tempo, a era da Inteligência Artificial e da aprendizagem de máquina chegou, prometendo outra mudança transformadora na área de saúde.
Funcionamento dos LLMs e Machine Unlearning
O quinto e último artigo da série sobre LLMs traz detalhes sobre funcionamento e treinamento, os principais LLMs do mercado como GPT, BERT, LaMDA, LLaMA, Alpaca, Falcon e GPT-J, além do conceito de Machine Unlearning. Confira.