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.
Autor: David Matos
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.
O Que é Data Mesh?
Data Mesh é uma nova abordagem baseada em uma arquitetura moderna e distribuída para gerenciamento de dados analíticos. Neste post vamos compreender o que é o Data Mesh.
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.