Compreendendo os modelos RAG: fundamentando LLMs com conhecimento do mundo real
Modelos de linguagem grandes (LLMs) como GPT-4 ou Gemini são incrivelmente poderosos, mas têm algumas fraquezas críticas: eles alucinam, não conhecem informações após a data limite de treinamento e não têm acesso aos dados do seu domínio privado.
Para resolver essas limitações, os desenvolvedores usam a Geração Aumentada de Recuperação (RAG). RAG é um framework que recupera informações relevantes de um banco de dados externo e as fornece ao LLM para gerar respostas precisas e conscientes do contexto.
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