Neste artigo, vamos explorar o conceito de chunking, como ele é aplicado em sistemas de IA Generativa com RAG, além de discutir os desafios e limitações dessa abordagem. Também apresentaremos exemplos de uso em ambientes de negócios onde o chunking melhora a eficiência de aplicações de IA Generativa.
Este artigo explora como ontologias fortalecem o Processamento de Linguagem Natural (PLN) e como o LangGraph possibilita a criação de Agentes de IA mais sofisticados. Abordaremos conceitos fundamentais de ontologia em PLN, o papel do LangGraph na orquestração de agentes inteligentes, exemplos de uso no mundo dos negócios, além de discutir limitações e desafios dessa abordagem. O objetivo é oferecer uma visão técnica, porém acessível, para quem está interessado em construir soluções de IA profissionais e baseadas em conhecimento.
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.
Descrevemos aqui para você a trilha de aprendizagem da Formação Processamento de Linguagem Natural 4.0, incluindo os cursos de bônus.
Os Modelos de Linguagem de Grande Escala (Large Language Models ou LLMs) são um tipo de modelo de Inteligência Artificial criado para entender e gerar texto. Esses modelos são treinados em grandes volumes de dados da internet, aprendendo padrões sobre como as palavras e frases são comumente usadas juntas. Quando alimentado com uma nova entrada de texto, um LLM tentará prever ou gerar a continuação mais provável desse texto com base no que aprendeu durante o treinamento. Embora os LLMs já existam há algum tempo, ganharam a mídia através do ChatGPT, interface de chat para modelos LLM GPT-3 e GPT-4.
Você deseja aplicar o Processamento de Linguagem Natural (PLN), com as mais modernas técnicas de IA, para resolver diferentes problemas nas áreas de Direito, Atendimento ao Cliente, Reconhecimento de Voz, Análise de Sentimento, Classificação de Texto e Detecção de Fake News? Então não perca nem mais um minuto e comece agora mesmo.