Fundamentalmente, GraphRAG é RAG, onde o caminho de recuperação inclui um grafo de conhecimento.
Autor: David Matos
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.
LLMOps Será Uma Realidade?
Ainda não se sabe se o MLOps sobreviverá como uma disciplina independente do DevOps. Há quem acredite que o MLOps seja real e outros não. Mas e LLMOps? Existem indicadores de que os profissionais necessitam de maior controle operacional sobre grandes modelos linguísticos, incluindo os inputs que lhes são fornecidos, bem como as informações que geram.
7 Datasets Públicos Para Projetos de Data Science
Ter um bom portfólio de projetos para buscar vagas em Data Science é um diferencial. E isso já não é novidade! Mas encontrar bons datasets públicos pode ser um desafio. Para ajudar você, uma lista de 7 Datasets Públicos Para Projetos de Data Science.