Instituto de Engenharia de IA

Engenharia de prompts A Engenharia de prompts, uma habilidade fundamental na era da IA generativa, é a arte e a ciência de projetar instruções eficazes para orientar os modelos de linguagem na geração do resultado desejado. Conforme relatado pelo DataCamp, essa disciplina emergente envolve a criação e a otimização de prompts para levar os modelos de IA a...

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-...

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...

O modelo de reordenação melhorará os resultados da classificação semântica ao reordenar a lista de documentos candidatos com base na correspondência semântica com a pergunta do usuário. Comumente usado o bge-reranker-v2-m3 ou o cohere

Sentence Window-Based Retrieval RAG Approach Introdução A abordagem Sentence Window-Based Retrieval RAG (Retrieval-Augmented Generation) é uma implementação de alto nível da estrutura RAG projetada para aprimorar a consciência do contexto e a coerência das respostas geradas por IA. A abordagem combina um grande modelo de linguagem com um alto nível de ...

  Introdução O método RAG (Sentence Window-based Retrieval-Augmented Generation) é uma implementação de alto nível da estrutura RAG que visa aprimorar a consciência do contexto e a coerência das respostas geradas por IA. O método combina o poder de um grande modelo de linguagem com informações eficientes ...