Agentes de IA que interagem em múltiplas etapas ou chamadas de função precisam gerenciar um estado interno que evolui ao longo da interação. Esse estado representa as informações acumuladas pelo agente – como histórico de diálogo, resultados de funções chamadas, objetivos pendentes ou conhecimento temporário. Manter o estado consistente e atualizado a cada ação do agente é fundamental para que ele tome decisões corretas nos passos seguintes.
Autor: David Matos
Diferença Entre Deter Conhecimento e Obter Informação – O Risco da Atrofia Cognitiva na Era da IA
Com a ascensão da IA – em especial de assistentes virtuais como ChatGPT – tornou-se trivial obter respostas instantâneas para quase qualquer pergunta. Essa comodidade, porém, traz um efeito colateral perigoso: A ilusão de que ter acesso à resposta equivale a compreender o assunto.
Observabilidade de Agentes de IA
A observabilidade de Agentes de Inteligência Artificial (IA) refere-se à capacidade de monitorar, entender e analisar o comportamento desses sistemas durante sua operação.
Casos de Uso e Otimização de Liquid Clustering no Databricks
O Liquid Clustering foi projetado para melhorar uma ampla gama de cenários de processamento de dados, mas ele se destaca especialmente em alguns casos de uso.
Liquid Clustering no Databricks
Liquid Clustering é uma técnica de gerenciamento de dados no Delta Lake, plataforma do Databricks, que veio para resolver desafios das abordagens tradicionais de particionamento e clustering de dados. Em vez de exigir ajustes manuais constantes no layout dos dados, o Liquid Clustering otimiza automaticamente a forma como os dados são armazenados para melhorar o desempenho de consultas.
Casos de Uso Empresariais do Corrective RAG (CRAG) em Aplicações de IA Generativa
No post anterior descrevemos o que é o Corrective RAG (CRAG). Agora descreveremos alguns casos de uso.
Corrective RAG (CRAG) – Aprimorando a Geração de Respostas em IA Generativa
O CRAG é uma estratégia avançada dentro do framework RAG que foca em aprimorar a precisão e relevância das respostas incorporando mecanismos de autoavaliação e correção dos documentos recuperados. Diferentemente do RAG tradicional, o CRAG verifica ativamente a relevância e acurácia das fontes antes de gerar a resposta, refinando ou complementando a busca quando necessário.
O Que São Alucinações de LLMs, Como Acontecem e Como Minimizá-las?
As alucinações dos Large Language Models (LLMs) referem-se à geração de respostas imprecisas, irreais ou fabricadas por esses modelos, mesmo quando apresentadas de maneira convincente.
Knowledge Augmented Generation (KAG) – Integrando Conhecimento Estruturado na Geração de Conteúdo Para Aplicações de IA Generativa
Este artigo explora de forma acessível o conceito de KAG, detalha seu funcionamento técnico, apresenta aplicações práticas nos negócios e discute limitações e desafios (como viés, custo e integração)
Aplicações Práticas e Exemplos de Uso de Cache-Augmented Generation (CAG)
No artigo anterior descrevemos o que é Cache-Augmented Generation (CAG). Vejamos agora algumas aplicações práticas e casos de uso.