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Como RAG Funciona Para Personalizar os LLMs
Inteligência Artificial Processamento de Linguagem Natural Retrieval-Augmented Generation (RAG)

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.

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Inteligencia Artificial em Alto Nivel com LLMs e Retrieval Augmented Generation
Inteligência Artificial Large Language Models (LLMs) Retrieval-Augmented Generation (RAG)

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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