Conhecimento de IA Página 3

O modelo de vetor de texto longo é capaz de codificar dez páginas de texto em um único vetor, o que parece poderoso, mas será que é realmente prático? Muitas pessoas pensam... Não necessariamente. É possível usá-lo diretamente? Ele deve ser dividido em pedaços? Como fazer a divisão mais eficiente? Neste artigo, vamos levá-lo a uma discussão aprofundada sobre diferentes estratégias de fragmentação para modelos de vetores de texto longo, analisando os prós e os contras...

  I. A causa principal do teste de prompts: o LLM é altamente sensível a prompts, e mudanças sutis no texto podem levar a resultados significativamente diferentes Prompts não testados podem produzir: informações factualmente incorretas respostas irrelevantes custos desnecessários de API desperdiçados II. Otimização sistemática de prompts...

Visão geral Este guia o orientará na criação de um sistema RAG (Retrieval Augmented Generation) simples usando Python puro. Usaremos um modelo de incorporação e um modelo de linguagem grande (LLM) para recuperar documentos relevantes e gerar respostas com base nas consultas do usuário. https://github.com/adithya-s-k/A...

Introdução A geração aprimorada por recuperação (RAG) é uma técnica avançada que combina os benefícios de grandes modelos de linguagem com a capacidade de recuperar informações relevantes de uma base de conhecimento. Essa abordagem melhora a qualidade e a precisão das respostas geradas, baseando-as em informações recuperadas específicas.a Este notebook tem como objetivo ...

INTRODUÇÃO O BM25 Retrieval Augmented Generation (BM25 RAG) é uma técnica avançada que combina o algoritmo BM25 (Best Matching 25) para recuperação de informações com um modelo de linguagem ampla para geração de texto. Ao usar um modelo de recuperação probabilístico validado, esse método melhora a precisão e a relevância das respostas geradas....

Introdução A fragmentação de dados é uma etapa fundamental dos sistemas RAG (Retrieval Augmented Generation). Ele divide documentos grandes em partes menores e gerenciáveis para indexação, recuperação e processamento eficientes. Este LEIAME apresenta uma visão geral dos vários métodos de fragmentação disponíveis no pipeline do RAG. https://github.com/adithya-...

As ferramentas de programação de IA, como o Cursor e o v0 dev, não apenas reduziram drasticamente o limite de programação para a pessoa comum, mas também permitiram que os programadores profissionais aumentassem drasticamente sua eficiência de desenvolvimento. Mas todas as notícias que ouvimos são sobre estudantes do ensino médio que não sabem programar,...

Introdução A avaliação é um componente essencial para o desenvolvimento e a otimização dos sistemas RAG (Retrieval Augmentation Generation). A avaliação envolve a medição do desempenho, da precisão e da qualidade de todos os aspectos do processo de RAG, desde a eficácia da recuperação até a relevância e a autenticidade das respostas geradas. Importância da avaliação do RAG Um sistema RAG eficaz...