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.
Autor: David Matos
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.
Cache-Augmented Generation (CAG) – IA Generativa Mais Rápida, Eficiente e Precisa
A Cache-Augmented Generation (CAG), ou “geração com auxílio de cache”, é um conceito recente em IA Generativa que promete tornar os modelos de linguagem mais rápidos, eficientes e precisos. Em termos simples, trata-se de uma técnica que pré-carrega conhecimentos relevantes no modelo e os “cacheia” (armazena temporariamente para acesso rápido) antes de responder perguntas ou gerar conteúdo. Vamos explorar o tema em detalhes.
O Que Explica o Sucesso do DeepSeek R1?
Uma das razões técnicas por trás do sucesso do DeepSeek R1 é o Mixture of Experts (MoE), uma arquitetura neural sofisticada que atua como um sistema de roteamento inteligente dentro do modelo.
Medallion Architecture
A Medallion Architecture é um padrão arquitetural utilizado para organizar e otimizar o processamento de dados em Data Lakes e Lakehouses, garantindo qualidade, governança e eficiência na análise de grandes volumes de informações.
Agentes de IA – Conceito, Arquitetura e Aplicações – Parte 7
À medida que os agentes de IA evoluem de scripts de automação simples para trabalhadores digitais capazes de planejar, adaptar e melhorar ao longo do tempo, avaliar seu desempenho se torna fundamental, mas também desafiador. Já se foram os dias de medir o sucesso com uma única métrica ou focar em benchmarks estáticos. Os Agentes de IA de hoje devem ser medidos em várias dimensões — precisão, eficiência, confiabilidade, adaptabilidade e custo — para garantir que eles forneçam valor comercial real e sustentado.
Agentes de IA – Conceito, Arquitetura e Aplicações – Parte 6
Agora, voltamos nossa atenção para um dos aspectos mais críticos da construção de agentes verdadeiramente eficazes: Gerenciamento de memória e contexto.
Agentes de IA – Conceito, Arquitetura e Aplicações – Parte 5
Agora vamos focar nossa atenção no elemento central da arquitetura de Agentes de IA, os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), e como eles atuam como o “cérebro” por trás dos Agentes de IA.