🎯 Geração Aumentada por Recuperação
Em poucas palavras
Retrieval-Augmented Generation (RAG), ou Geração Aumentada por Recuperação, é uma técnica que combina a capacidade de geração de texto de Grandes modelos de linguagem (LLMs) com a capacidade de recuperação de informações de fontes externas.
O objetivo principal do RAG é fornecer aos LLMs informações relevantes e atualizadas para melhorar a precisão, relevância e factualidade de suas respostas, reduzindo as “alucinações” (quando o LLM inventa fatos) e permitindo que ele acesse conhecimentos específicos que não estavam em seus dados de treinamento originais.
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Geração de Recuperação Aumentada
Geração de Recuperação Aumentada
Retrieval-Augmented Generation (RAG), ou Geração Aumentada por Recuperação, é uma técnica que combina a capacidade de geração de texto de Grandes modelos de linguagem (LLMs) com a capacidade de recuperação de informações de fontes externas.
O objetivo principal do RAG é fornecer aos LLMs informações relevantes e atualizadas para melhorar a precisão, relevância e factualidade de suas respostas, reduzindo as “alucinações” (quando o LLM inventa fatos) e permitindo que ele acesse conhecimentos específicos que não estavam em seus dados de treinamento originais.
O RAG consiste em três componentes principais:
- Retrieval (Recuperação): Envolve a busca de informações relevantes em documentos para responder a uma pergunta. O sistema busca documentos relevantes na base de conhecimento.
- Augmentation (Aumento): Refere-se à melhoria das capacidades do modelo, inserindo informações encontradas como contexto no prompt do usuário.
- Generation (Geração): Refere-se à capacidade natural das LLMs de gerar um texto coerente.
:: Referência :: 7 AI Terms You Need to Know Agents, RAG, ASI & More
:: Referência :: LangChain: criando chatbots inteligentes com RAG: Aula 1 - Atividade 3 Estrutura do curso | Alura - Cursos online de tecnologia