Nos últimos dois anos, o mundo se maravilhou com as capacidades e possibilidades trazidas pela IA Generativa. LLMs (Large Language Models) podem realizar feitos impressionantes, extraindo insights e gerando conteúdo em vários meios como texto, áudio, imagens e vídeo. Mas o próximo estágio da IA Generativa provavelmente será mais transformador.
Os 3 Principais Benefícios de Usar GraphRAG em IA Generativa
Vamos detalhar então Os 3 Principais Benefícios de Usar GraphRAG em IA Generativa.
IA Generativa – GraphRAG x RAG
Fundamentalmente, GraphRAG é RAG, onde o caminho de recuperação inclui um grafo de conhecimento.
GraphRAG – A Nova Fronteira em IA Generativa
GraphRAG é uma nova abordagem que visa superar desafios e estender os recursos dos LLMs para dados privados. GraphRAG significa Graph Retrieval-Augmented Generation e combina dois componentes principais: um módulo de recuperação baseado em grafo e um módulo de geração com reconhecimento de grafo.
Importância de Model e Data Drift no Contexto de Machine Learning
A identificação e a mitigação de Model Drift e Data Drift são essenciais para garantir que os modelos de Machine Learning permaneçam relevantes e precisos em um ambiente de dados em constante mudança.
Array x Map no PySpark
No PySpark, tanto array quanto map são tipos de dados complexos, mas servem para propósitos diferentes e possuem características distintas.
RAG – Retrieval Augmented Generation
RAG significa “Retrieval Augmented Generation” e refere-se a uma técnica usada para melhorar o desempenho de grandes modelos de linguagem (LLMs) em determinadas tarefas, incorporando capacidades de recuperação de informações.
Como Entregar o Resultado de Um Projeto de Machine Learning?
Entregar o resultado de um projeto de Machine Learning envolve várias etapas que garantem que o modelo desenvolvido seja compreendido, avaliado e utilizado de maneira eficaz pelos stakeholders.
Por Que a Métrica AUC é a Ideal Para Comparar Modelos de Machine Learning Diferentes?
A métrica AUC, que representa a Área sob a Curva ROC (Receiver Operating Characteristic), é amplamente utilizada para comparar modelos de Machine Learning para classificação, especialmente em contextos onde as classes estão desbalanceadas.
Dados Linearmente x Não Linearmente Separáveis
A questão da linearidade em dados, especialmente no contexto de algoritmos de classificação, refere-se à capacidade de separar classes de dados usando uma linha reta (em duas dimensões), um plano (em três dimensões) ou um hiperplano (em dimensões mais altas). Essa separação linear é fundamental para entender como diferentes algoritmos de aprendizado de máquina modelam e fazem previsões a partir dos dados.