É aí que entra o Retrieval-Augmented Generation (RAG).

É uma ferramenta superinteligente que ajuda as nuvens privadas a encontrar as informações certas e a gerar coisas úteis a partir delas.

Este blog é sobre como o RAG faz sua mágica em nuvens privadas, usando ferramentas fáceis e truques inteligentes para tornar tudo mais suave e melhor.

Mergulhe de cabeça.

Entendendo o RAG: o que é?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) é uma tecnologia de ponta usada em sistemas de processamento de linguagem natural (NLP) e de recuperação de informações.

Ele combina dois processos fundamentais: recuperação e geração.

1. Recuperação: No RAG, o processo de recuperação envolve a busca de dados relevantes de várias fontes externas, como repositórios de documentos, bancos de dados ou APIs. Esses dados externos podem ser diversos, abrangendo informações de diferentes fontes e formatos.

2. Geração: Depois que os dados relevantes são recuperados, o processo de geração envolve a criação ou geração de novos conteúdos, insights ou respostas com base nas informações recuperadas. Esse conteúdo gerado complementa os dados existentes e ajuda na tomada de decisões ou no fornecimento de respostas precisas.

Como funciona o RAG?

Agora, vamos entender como o RAG funciona.

Preparação de dados

A etapa inicial envolve a conversão dos documentos armazenados em uma coleção e das consultas do usuário em um formato comparável. Essa etapa é fundamental para a realização de pesquisas de similaridade.

Representação numérica (Embeddings)

Para tornar os documentos e as consultas dos usuários comparáveis para pesquisas de similaridade, eles são convertidos em representações numéricas chamadas de embeddings.

Esses embeddings são criados usando modelos sofisticados de linguagem de embedding e servem essencialmente como vetores numéricos que representam os conceitos no texto.

Banco de dados vetorial

Os documentos incorporados, que são representações numéricas do texto, podem ser armazenados em bancos de dados vetoriais como o Chroma ou o Weaviate. Esses bancos de dados permitem o armazenamento e a recuperação eficientes de embeddings para pesquisas de similaridade.

Pesquisa de similaridade

Com base na incorporação gerada a partir da consulta do usuário, é realizada uma pesquisa de similaridade no espaço de incorporação. Essa pesquisa tem como objetivo identificar textos ou documentos semelhantes da coleção com base na semelhança numérica de seus embeddings.

Adição de contexto

Depois de identificar um texto semelhante, o conteúdo recuperado (prompt + texto inserido) é adicionado ao contexto. Esse contexto ampliado, que inclui o prompt original e os dados externos relevantes, é então inserido em um modelo de linguagem (LLM).

Saída do modelo

O modelo de linguagem processa o contexto com dados externos relevantes, o que permite gerar resultados ou respostas mais precisos e contextualmente relevantes.

Leia mais: O que é a estrutura da API RAG e como ela funciona?

5 etapas para implementar o RAG em ambientes de nuvem privada

Veja abaixo um guia abrangente sobre a implementação do RAG em nuvens privadas:

1. Avaliação da prontidão da infraestrutura

Comece avaliando a infraestrutura de nuvem privada existente. Avaliar os recursos de hardware, software e rede para garantir a compatibilidade com a implementação do RAG. Identifique as possíveis restrições ou requisitos para uma integração perfeita.

2. Coleta e preparação de dados

Reúna dados relevantes de diversas fontes em seu ambiente de nuvem privada. Isso pode incluir repositórios de documentos, bancos de dados, APIs e outras fontes de dados internas.

Assegurar que os dados coletados sejam organizados, limpos e preparados para processamento posterior. Os dados devem estar em um formato que possa ser facilmente inserido no sistema RAG para processos de recuperação e geração.

3. Seleção de modelos de linguagem de incorporação adequados

Escolha modelos de linguagem de incorporação adequados que se alinhem aos requisitos e à escala de seu ambiente de nuvem privada. Modelos como BERT, GPT ou outros modelos avançados de linguagem podem ser considerados com base em suas métricas de compatibilidade e desempenho.

4. Integração de sistemas de incorporação

Implementar sistemas ou estruturas capazes de converter documentos e consultas de usuários em representações numéricas (embeddings). Certifique-se de que essas incorporações capturem com precisão o significado semântico e o contexto dos dados de texto.

Configure bancos de dados de vetores (por exemplo, Chroma, Weaviate) para armazenar e gerenciar esses embeddings de forma eficiente, permitindo a recuperação rápida e pesquisas de similaridade.

5. Testes e otimização

Realizar testes rigorosos para validar a funcionalidade, a precisão e a eficiência do sistema RAG implementado no ambiente de nuvem privada. Teste diferentes cenários para identificar possíveis limitações ou áreas de melhoria.

Otimize o sistema com base nos resultados dos testes e no feedback, refinando algoritmos, ajustando parâmetros ou atualizando componentes de hardware/software conforme necessário para obter melhor desempenho.

6 Ferramentas para implementação de RAG em nuvens privadas

Aqui está uma visão geral das ferramentas e estruturas essenciais para a implementação do Retrieval-Augmented Generation (RAG) em ambientes de nuvem privada:

1. Incorporação de modelos de linguagem

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): O BERT é um modelo de linguagem avançado e pré-treinado, projetado para entender o contexto das palavras nas consultas de pesquisa. Ele pode ser ajustado para tarefas específicas de recuperação em ambientes de nuvem privada.
• GPT (Generative Pre-trained Transformer): Os modelos GPT são excelentes na geração de texto semelhante ao humano com base em solicitações fornecidas. Eles podem ser fundamentais para gerar respostas ou conteúdo em sistemas RAG.

2. Bancos de dados vetoriais

• Croma: O Chroma é um mecanismo de pesquisa vetorial otimizado para lidar com dados de alta dimensão, como embeddings. Ele armazena e recupera eficientemente os embeddings, facilitando pesquisas rápidas de similaridade.
• Weaviate: O Weaviate é um mecanismo de pesquisa vetorial de código aberto adequado para gerenciar e consultar dados vetorizados. Ele oferece flexibilidade e escalabilidade, ideal para implementações de RAG que lidam com grandes conjuntos de dados.

3. Estruturas para geração de incorporação

• TensorFlow: O TensorFlow fornece ferramentas e recursos para criar e gerenciar modelos de aprendizado de máquina. Ele oferece bibliotecas para gerar embeddings e integrá-los aos sistemas RAG.
• PyTorch: O PyTorch é outra estrutura popular de aprendizagem profunda conhecida por sua flexibilidade e facilidade de uso. Ele oferece suporte à criação de modelos de incorporação e sua integração aos fluxos de trabalho do RAG.

4. Plataformas de integração do RAG

• Transformadores de rostos abraçados: Essa biblioteca oferece uma ampla variedade de modelos pré-treinados, incluindo BERT e GPT, facilitando sua integração aos sistemas RAG. Fornece ferramentas para lidar com as incorporações e interações de modelos de linguagem.
• GPT da OpenAI–3 API: A API da OpenAI fornece acesso ao GPT-3, permitindo que os desenvolvedores utilizem seus avançados recursos de geração de linguagem. A integração do GPT-3 aos sistemas RAG pode melhorar a geração de conteúdo e a precisão das respostas.

5. Serviços em nuvem

• AWS (Amazon Web Services) ou Azure: Os provedores de serviços em nuvem oferecem a infraestrutura e os serviços necessários para hospedar e dimensionar implementações de RAG. Eles fornecem recursos como máquinas virtuais, armazenamento e capacidade de computação adaptados para aplicativos de aprendizado de máquina.
• Plataforma de nuvem do Google (GCP): O GCP oferece um conjunto de ferramentas e serviços para aprendizado de máquina e IA, permitindo a implantação e o gerenciamento de sistemas RAG em ambientes de nuvem privada.

6. Ferramentas de desenvolvimento personalizadas

• Bibliotecas Python: Essas bibliotecas oferecem funcionalidades essenciais para a manipulação de dados, cálculos numéricos e desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina, cruciais para a implementação de soluções RAG personalizadas.
• APIs personalizadas e Scripts: Dependendo dos requisitos específicos, pode ser necessário desenvolver APIs e scripts personalizados para ajustar e integrar os componentes do RAG na infraestrutura de nuvem privada.

Esses recursos desempenham uma função essencial para facilitar a geração de incorporação, a integração de modelos e o gerenciamento eficiente de sistemas RAG em configurações de nuvem privada.

Agora que você conhece os conceitos básicos do RAG para nuvens privadas, é hora de implementá-lo usando as ferramentas eficazes mencionadas acima.

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O que são Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs)?

Os LLMs (Large Language Models) são sistemas avançados de inteligência artificial que servem como base para a RAG (Retrieval-Augmented Generation). Os LLM, como o GPT (Generative Pre-trained Transformer), são modelos de IA altamente sofisticados e orientados para a linguagem. Foram treinados em conjuntos de dados extensos e podem compreender e gerar texto semelhante ao humano, o que os torna indispensáveis para várias aplicações.

No contexto da API RAG, estes LLMs desempenham um papel central na melhoria da recuperação, processamento e geração de dados, tornando-a uma ferramenta versátil e poderosa para otimizar as interacções de dados.

Vamos simplificar o conceito de API RAG para si.

O que é RAG?

RAG, ou Retrieval-Augmented Generation, é um quadro concebido para otimizar a IA generativa. O seu principal objetivo é garantir que as respostas geradas pela IA não só estão actualizadas e são relevantes para o pedido de entrada, como também são exactas. Esta ênfase na exatidão é um aspeto fundamental da funcionalidade da API RAG. É uma forma inovadora de processar dados usando programas de computador super inteligentes chamados Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), como o GPT.

Estes LLMs são como feiticeiros digitais que conseguem prever as palavras que vêm a seguir numa frase, compreendendo as palavras que as precedem. Aprenderam com toneladas de textos, por isso conseguem escrever de uma forma que soa muito humana. Com o RAG, pode utilizar estes assistentes digitais para o ajudar a encontrar e trabalhar com dados de forma personalizada. É como ter um amigo muito inteligente que sabe tudo sobre dados a ajudá-lo!

Essencialmente, o RAG injeta dados recuperados por meio de pesquisa semântica na consulta feita ao LLM para referência. Vamos nos aprofundar nessas terminologias mais adiante neste artigo.

Para saber mais sobre o RAG em detalhes, confira este artigo abrangente da Cohere

RAG vs. ajuste fino: Qual é a diferença?

O papel da base de dados vetorial

A base de dados vetorial é fundamental na geração aumentada de recuperação (RAG) e nos modelos de língua de grande dimensão (LLM). Servem de base para melhorar a recuperação de dados, o aumento do contexto e o desempenho geral destes sistemas. Aqui está uma exploração do papel fundamental das bases de dados vectoriais:

Ultrapassar as limitações das bases de dados estruturadas

As bases de dados estruturadas tradicionais são frequentemente insuficientes quando utilizadas na API RAG devido à sua natureza rígida e predefinida. Têm dificuldade em lidar com os requisitos flexíveis e dinâmicos da alimentação de informações contextuais aos LLM. As bases de dados vectoriais vêm colmatar esta limitação.

Armazenamento eficiente de dados em forma de vetor

As bases de dados vectoriais são excelentes para armazenar e gerir dados utilizando vectores numéricos. Este formato permite uma representação versátil e multidimensional dos dados. Estes vectores podem ser processados de forma eficiente, facilitando a recuperação avançada de dados.

Relevância e desempenho dos dados

Os sistemas RAG podem aceder e recuperar rapidamente informações contextuais relevantes, tirando partido das bases de dados vectoriais. Esta recuperação eficiente é crucial para aumentar a velocidade e a precisão das respostas geradas pelos LLMs.

Agrupamento e análise multidimensional

Os vectores podem agrupar e analisar pontos de dados num espaço multidimensional. Esta caraterística é inestimável para o RAG, permitindo que os dados contextuais sejam agrupados, relacionados e apresentados de forma coerente aos LLM. Isto conduz a uma melhor compreensão e à geração de respostas contextualizadas.

O que é a pesquisa semântica?

A pesquisa semântica é uma pedra angular da API Retrieval-Augmented Generation (RAG) e dos modelos de linguagem de grande dimensão (LLM). A sua importância não pode ser subestimada, revolucionando a forma como a informação é acedida e compreendida.

Para além da base de dados tradicional

A pesquisa semântica ultrapassa as limitações das bases de dados estruturadas, que muitas vezes têm dificuldade em lidar com requisitos de dados dinâmicos e flexíveis. Em vez disso, recorre a bases de dados de vectores, permitindo uma gestão de dados mais versátil e adaptável, crucial para o sucesso dos GCR e dos LLM.

Análise Multidimensional

Um dos principais pontos fortes da pesquisa semântica é a sua capacidade de compreender os dados sob a forma de vectores numéricos. Esta análise multidimensional melhora a compreensão das relações entre os dados com base no contexto, permitindo a criação de conteúdos mais coerentes e conscientes do contexto.

Recuperação eficiente de dados

A eficiência é vital na recuperação de dados, especialmente para a geração de respostas em tempo real em sistemas API RAG. A pesquisa semântica optimiza o acesso aos dados, melhorando significativamente a velocidade e a precisão da geração de respostas utilizando LLMs. Trata-se de uma solução versátil que pode ser adaptada a várias aplicações, desde análises médicas a consultas complexas, reduzindo simultaneamente as imprecisões nos conteúdos gerados por IA.

O que é a API RAG?

Pense na API do RAG como o RAG como um serviço. Ele reúne todos os fundamentos de um sistema RAG em um único pacote, o que torna conveniente empregar um sistema RAG em sua organização. A API do RAG permite que você se concentre nos principais elementos de um sistema RAG e deixe a API cuidar do resto.

Quais são os 3 elementos das consultas da API RAG?

Quando mergulhamos nos meandros da Geração Aumentada por Recuperação (RAG), descobrimos que uma consulta RAG pode ser dissecada em três elementos cruciais: O contexto, a função e a consulta do utilizador. Estes componentes são os blocos de construção que alimentam o sistema RAG, desempenhando cada um deles um papel vital no processo de geração de conteúdos.

Os O contexto constitui a base de uma consulta da API RAG, servindo como repositório de conhecimentos onde residem as informações essenciais. O aproveitamento da pesquisa semântica nos dados da base de conhecimentos existente permite um contexto dinâmico relevante para a consulta do utilizador.

O papel Papel define o objetivo do sistema RAG, orientando-o para a realização de tarefas específicas. Orienta o modelo na geração de conteúdos adaptados aos requisitos, oferecendo explicações, respondendo a perguntas ou resumindo informações.

A Consulta do utilizador é a entrada do utilizador, assinalando o início do processo RAG. Representa a interação do utilizador com o sistema e comunica as suas necessidades de informação.

O processo de recuperação de dados no âmbito da API RAG é tornado eficiente pela pesquisa semântica. Esta abordagem permite a análise de dados multidimensionais, melhorando a nossa compreensão das relações entre os dados com base no contexto. Em suma, a compreensão da anatomia das consultas RAG e da recuperação de dados através da pesquisa semântica permite-nos desbloquear o potencial desta tecnologia, facilitando o acesso eficiente ao conhecimento e a geração de conteúdos sensíveis ao contexto.

Como melhorar a relevância com prompts?

A engenharia de prompts é fundamental para orientar os grandes modelos linguísticos (LLM) do RAG para gerar respostas contextualmente relevantes para um domínio específico.

Embora a capacidade da Geração Aumentada por Recuperação (RAG) para tirar partido do contexto seja uma capacidade formidável, fornecer apenas o contexto nem sempre é suficiente para garantir respostas de alta qualidade. É aqui que entra o conceito de prompts.

Um prompt bem elaborado serve como um roteiro para o LLM, orientando-o para a resposta desejada. Normalmente, inclui os seguintes elementos:

Desbloquear a relevância contextual

A geração aumentada por recuperação (RAG) é uma ferramenta poderosa para tirar partido do contexto. No entanto, o mero contexto pode não ser suficiente para garantir respostas de elevada qualidade. É aqui que os prompts são cruciais para orientar os grandes modelos linguísticos (LLMs) no RAG para gerar respostas que se alinham com domínios específicos.

Roteiro para criar uma função de bot para seu caso de uso

Um prompt bem estruturado funciona como um roteiro, orientando os LLMs para as respostas desejadas. Normalmente, é composto por vários elementos:

Identidade do Bot

Ao mencionar o nome do bot, estabelece a sua identidade na interação, tornando a conversa mais pessoal.

Definição da tarefa

A definição clara da tarefa ou função que o LLM deve desempenhar garante que ele satisfaça as necessidades do utilizador, seja fornecendo informações, respondendo a perguntas ou qualquer outra tarefa específica.

Especificação do tom

A especificação do tom ou estilo de resposta pretendido define o ambiente adequado para a interação, seja ela formal, amigável ou informativa.

Instruções diversas

Esta categoria pode abranger uma série de directivas, incluindo a adição de ligações e imagens, a apresentação de saudações ou a recolha de dados específicos.

Criação de relevância contextual

A elaboração cuidadosa dos prompts é uma abordagem estratégica para garantir que a sinergia entre o RAG e os LLM resulta em respostas contextualmente conscientes e altamente pertinentes para as necessidades do utilizador, melhorando a experiência geral do utilizador.

Porquê escolher a API RAG da Cody?

Agora que já desvendámos o significado do RAG e dos seus componentes principais, vamos apresentar a Cody como o parceiro ideal para tornar o RAG uma realidade. A Cody oferece uma API RAG abrangente que combina todos os elementos essenciais necessários para uma recuperação e processamento de dados eficientes, tornando-a a melhor escolha para o seu percurso RAG.

Modelo Agnóstico

Você não precisa se preocupar em trocar de modelo para se manter atualizado com as últimas tendências de IA. Com a API RAG da Cody, você pode alternar facilmente entre modelos de idiomas grandes em tempo real, sem custo adicional.

Versatilidade inigualável

A API RAG da Cody apresenta uma versatilidade notável, lidando eficazmente com vários formatos de ficheiros e reconhecendo hierarquias textuais para uma organização óptima dos dados.

Algoritmo de fragmentação personalizado

A sua caraterística de destaque reside nos seus algoritmos de fragmentação avançados, que permitem uma segmentação abrangente dos dados, incluindo metadados, garantindo uma gestão de dados superior.

Velocidade superior à concorrência

Garante uma recuperação de dados extremamente rápida em escala com um tempo de consulta linear, independentemente do número de índices. Garante resultados rápidos para as suas necessidades de dados.

Integração e suporte contínuos

A Cody oferece uma integração perfeita com plataformas populares e um suporte abrangente, melhorando a sua experiência RAG e solidificando a sua posição como a melhor escolha para a recuperação e processamento eficientes de dados. Assegura uma interface de utilizador intuitiva que não requer conhecimentos técnicos, tornando-a acessível e fácil de utilizar por indivíduos de todos os níveis de competências, simplificando ainda mais a experiência de recuperação e processamento de dados.

Funcionalidades da API RAG que melhoram as interacções de dados

Na nossa exploração da Geração Aumentada por Recuperação (RAG), descobrimos uma solução versátil que integra Modelos de Linguagem de Grande Dimensão (LLM) com pesquisa semântica, bases de dados vectoriais e avisos para melhorar a recuperação e o processamento de dados.

O RAG, sendo agnóstico em relação ao modelo e ao domínio, é muito promissor em diversas aplicações. A API RAG da Cody eleva esta promessa ao oferecer funcionalidades como o tratamento flexível de ficheiros, a fragmentação avançada, a recuperação rápida de dados e as integrações perfeitas. Esta combinação está preparada para revolucionar o envolvimento dos dados.

Está preparado para abraçar esta transformação de dados? Redefina as suas interacções de dados e explore uma nova era no processamento de dados com a IA da Cody.

Perguntas frequentes

1. Qual é a diferença entre RAG e modelos de língua de grande porte (LLMs)?

A API RAG (Retrieval-Augmented Generation API) e os LLMs (Large Language Models) funcionam em conjunto.

A API RAG é uma interface de programação de aplicativos que combina dois elementos essenciais: um mecanismo de recuperação e um modelo de linguagem generativo (LLM). O seu principal objetivo é melhorar a recuperação de dados e a geração de conteúdos, centrando-se fortemente nas respostas sensíveis ao contexto. A API RAG é frequentemente aplicada a tarefas específicas, como a resposta a perguntas, a geração de conteúdos e a sumarização de textos. Foi concebido para dar respostas contextualmente relevantes às consultas dos utilizadores.

Os LLM (Large Language Models), por outro lado, constituem uma categoria mais vasta de modelos linguísticos como o GPT (Generative Pre-trained Transformer). Estes modelos são pré-treinados em conjuntos de dados extensos, permitindo-lhes gerar texto semelhante ao humano para várias tarefas de processamento de linguagem natural. Embora possam lidar com a recuperação e a geração, a sua versatilidade estende-se a várias aplicações, incluindo tradução, análise de sentimentos, classificação de textos e muito mais.

Na sua essência, a API RAG é uma ferramenta especializada que combina a recuperação e a geração de respostas sensíveis ao contexto em aplicações específicas. Os LLM, em contrapartida, são modelos linguísticos fundamentais que servem de base a várias tarefas de processamento da linguagem natural, oferecendo uma gama mais alargada de potenciais aplicações para além da simples recuperação e geração.

2. RAG e LLM – O que é melhor e porquê?

A escolha entre API RAG e LLMs depende das suas necessidades específicas e da natureza da tarefa que pretende realizar. Segue-se uma análise das considerações para o ajudar a determinar qual é a melhor opção para a sua situação:

Selecionar API RAG Se:

Necessita de respostas sensíveis ao contexto

A API RAG destaca-se por fornecer respostas contextualmente relevantes. Se a sua tarefa envolve responder a perguntas, resumir conteúdos ou gerar respostas específicas do contexto, a API RAG é uma escolha adequada.

Tem casos de utilização específicos

Se a sua aplicação ou serviço tiver casos de utilização bem definidos que exijam conteúdos sensíveis ao contexto, a API RAG pode ser mais adequada. Foi concebido especificamente para aplicações em que o contexto desempenha um papel crucial.

Necessita de um controlo preciso

A API RAG permite o ajuste fino e a personalização, o que pode ser vantajoso se tiver requisitos ou restrições específicos para o seu projeto.

Escolha LLMs se:

Necessita de versatilidade

Os LLM, tal como os modelos GPT, são altamente versáteis e podem lidar com uma vasta gama de tarefas de processamento de linguagem natural. Se as suas necessidades abrangem várias aplicações, os LLM oferecem flexibilidade.

Pretende criar soluções personalizadas

Pode criar soluções personalizadas de processamento de linguagem natural e ajustá-las ao seu caso de utilização específico ou integrá-las nos seus fluxos de trabalho existentes.

Necessita de uma compreensão linguística previamente treinada

Os LLMs são pré-treinados em vastos conjuntos de dados, o que significa que têm uma forte compreensão linguística imediata. Se precisar de trabalhar com grandes volumes de dados de texto não estruturados, os LLM podem ser uma mais-valia.

3. Porque é que os LLM, tal como os modelos GPT, são tão populares no processamento de linguagem natural?

Os LLM têm merecido uma atenção generalizada devido ao seu desempenho excecional em várias tarefas linguísticas. Os LLMs são treinados em grandes conjuntos de dados. Como resultado, eles podem compreender e produzir textos coerentes, contextualmente relevantes e gramaticalmente corretos, entendendo as nuances de qualquer idioma. Além disso, a acessibilidade de LLMs pré-treinados tornou a compreensão e a geração de linguagem natural com base em IA acessíveis a um público mais vasto.

4. Quais são algumas aplicações típicas dos LLMs?

Os LLMs encontram aplicações num vasto espetro de tarefas linguísticas, incluindo:

Compreensão de linguagem natural

Os LLMs destacam-se em tarefas como a análise de sentimentos, o reconhecimento de entidades nomeadas e a resposta a perguntas. As suas robustas capacidades de compreensão linguística tornam-nos valiosos para extrair informações de dados de texto.

Geração de texto

Podem gerar texto semelhante ao humano para aplicações como chatbots e geração de conteúdos, fornecendo respostas coerentes e contextualmente relevantes.

Tradução automática

Melhoraram significativamente a qualidade da tradução automática. Podem traduzir textos entre línguas com um nível notável de exatidão e fluência.

Sumarização de conteúdo

São competentes na criação de resumos concisos de documentos extensos ou transcrições, proporcionando uma forma eficiente de destilar informações essenciais de conteúdos extensos.

5. Como podem os LLMs manter-se actualizados com dados recentes e tarefas em evolução?

É fundamental garantir que os programas de formação de LLM se mantenham actuais e eficazes. São utilizadas várias estratégias para as manter actualizadas com novos dados e tarefas em evolução:

Aumento de dados

O aumento contínuo dos dados é essencial para evitar a degradação do desempenho resultante de informações desactualizadas. Aumentar o armazenamento de dados com informações novas e relevantes ajuda o modelo a manter a sua exatidão e relevância.

Reciclagem

A reciclagem periódica dos LLMs com novos dados é uma prática comum. O aperfeiçoamento do modelo com base em dados recentes garante a sua adaptação à evolução das tendências e mantém-se atualizado.

Aprendizagem ativa

A aplicação de técnicas de aprendizagem ativa é outra abordagem. Isto implica a identificação de instâncias em que o modelo é incerto ou suscetível de cometer erros e a recolha de anotações para essas instâncias. Estas anotações ajudam a aperfeiçoar o desempenho do modelo e a manter a sua precisão.

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