No post anterior descrevemos o que é o Corrective RAG (CRAG). Agora descreveremos alguns casos de uso.
Categoria: RAG
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.
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.
Os 3 Principais Benefícios de Usar GraphRAG em IA Generativa
Vamos detalhar então Os 3 Principais Benefícios de Usar GraphRAG em IA Generativa.
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.