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.
Categoria: Inteligência Artificial
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)
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.
O Conceito de AgentOps: Uma Nova Abordagem Para a Observabilidade de Agentes de IA Baseados em LLMs
Com o avanço contínuo dos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) e a expansão das aplicações baseadas nesses modelos, surge uma necessidade crescente de garantir confiabilidade e rastreabilidade em sistemas de agentes autônomos. É nesse contexto que surge o conceito de AgentOps, uma abordagem integrada que se inspira em práticas como DevOps e MLOps, mas com foco específico no ciclo de vida completo de agentes baseados em LLMs.
Sistemas de IA Generativa Baseados em Agentes
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.
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.
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.
3 Alternativas Para Usar LLMs
No mundo em constante evolução da IA e do Processamento de Linguagem Natural (PLN), os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) e a IA Generativa tornaram-se ferramentas poderosas para diversas aplicações. Alcançar os resultados desejados com LLMs envolve diferentes abordagens que podem ser amplamente classificadas em três categorias: Engenharia Rápida, Ajuste Fino e Criação de Um…