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.
LocalStack – Teste Localmente o Deploy na Nuvem AWS
O LocalStack é um emulador de serviço de nuvem que roda em um único container no seu laptop. Com o LocalStack, você pode rodar seus aplicativos AWS ou Lambda inteiramente na sua máquina local sem se conectar a um provedor de nuvem remoto!
Como Entregar o Resultado de Um Projeto de Machine Learning?
Entregar o resultado de um projeto de Machine Learning envolve várias etapas que garantem que o modelo desenvolvido seja compreendido, avaliado e utilizado de maneira eficaz pelos stakeholders.
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.
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.
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.
Importância de Model e Data Drift no Contexto de Machine Learning
A identificação e a mitigação de Model Drift e Data Drift são essenciais para garantir que os modelos de Machine Learning permaneçam relevantes e precisos em um ambiente de dados em constante mudança.
Array x Map no PySpark
No PySpark, tanto array quanto map são tipos de dados complexos, mas servem para propósitos diferentes e possuem características distintas.