Base de conhecimento de IA

Exemplo Os prompts em finanças podem ser bastante complexos por motivos semelhantes aos dos prompts jurídicos. Abaixo está um exercício para um cenário de uso financeiro em que o Claude é usado para analisar informações fiscais e responder a perguntas. Assim como no exemplo de serviços jurídicos, ajustamos a ordem de alguns elementos...

MJ Painting for the current hottest Midjourney, many partners say MJ Painting Don't know how to use, let us explain one by one the configuration of the MJ Painting Painting Description Keywords Formula Subject (plus the following) + Environment (background, surrounding) + Atmosphere...

Bem-vindo a este notebook, onde exploraremos como configurar e observar o pipeline Retrieval Augmented Generation (RAG) usando o Llama Index. https://github.com/adithya-s-k/AI-Engineeri...

Ao criar aplicativos de modelo de linguagem ampla (LLM), os sistemas de memória são uma das principais tecnologias para aprimorar o gerenciamento do contexto do diálogo, o armazenamento de informações de longo prazo e a compreensão semântica. Um sistema de memória eficiente pode ajudar o modelo a manter a consistência em diálogos longos, extrair informações importantes e até mesmo ter a capacidade de recuperar o histórico do diálogo...

Introdução A fragmentação de dados é uma etapa fundamental dos sistemas RAG (Retrieval Augmented Generation). Ele divide documentos grandes em partes menores e gerenciáveis para indexação, recuperação e processamento eficientes. Este LEIAME apresenta uma visão geral dos vários métodos de fragmentação disponíveis no pipeline do RAG. https...

O Transformer é uma arquitetura de modelo de aprendizagem profunda para processamento de linguagem natural (NLP), proposta por Vaswani et al. em 2017. Ele é usado principalmente para processar tarefas de sequência a sequência, como tradução automática, geração de texto etc. Simples...

Curso Os prompts de entrada no setor jurídico podem ser bastante complexos devido à necessidade de: Analisar documentos longos Lidar com tópicos complexos Formatar a saída de uma maneira muito específica Seguir um processo de análise de várias etapas Vamos ver como podemos usar modelos complexos de prompt de entrada para criar prompts de entrada para casos de uso jurídico específicos. Mostrar...

I. Os LLMs já têm recursos sólidos, por que precisamos do RAG (Retrieval Augmented Generation)? Embora os LLMs tenham demonstrado recursos significativos, os seguintes desafios ainda merecem atenção: Problema da ilusão: os LLMs usam uma abordagem probabilística com base estatística para gerar texto palavra por palavra, uma máquina...

O TOML é um formato de arquivo de configuração simples e limpo 📄 projetado para ser mais legível e gravável por humanos ✨. ✅ Mais fácil de escrever: as configurações são representadas como pares de valores-chave sem regras complexas de indentação e sintaxe, reduzindo a taxa de erros. Mais claro: suporta agrupamento [grupo] e estrutura de aninhamento, camada...

Conceitos básicos No campo da tecnologia da informação, a recuperação refere-se ao processo de localização e extração eficiente de informações relevantes de um grande conjunto de dados (geralmente documentos, páginas da Web, imagens, áudio, vídeo ou outras formas de informação) em resposta a uma consulta ou necessidade do usuário. Seu objetivo principal ...

Lição Muitas vezes, não queremos escrever prompts completos, mas sim modelos de prompts que podem ser modificados posteriormente com base em dados de entrada adicionais e, em seguida, enviados ao Claude Se você quiser que o Claude execute a mesma tarefa todas as vezes, mas ele usar dados que podem ser alterados todas as vezes, o Claude usará um modelo que pode ser modificado posteriormente com base em dados de entrada adicionais e, em seguida, enviará ao Claude.

Lição Continuando com o tema de Claude não ter nenhum contexto além das informações que você fornece, às vezes é importante fazer com que Claude desempenhe um papel específico (com todo o contexto necessário), o que é chamado de pista de papel. Quanto mais detalhado for o contexto do personagem, melhor. Deixe o Cl...

A Xiaohongshu, uma plataforma social de comércio eletrônico muito popular na China e até mesmo na Ásia, foi muito além de um simples aplicativo de compras e se tornou um cata-vento para o estilo de vida dos jovens e uma nova posição para o marketing de marcas. Para marcas e indivíduos estrangeiros que desejam entrar no mercado chinês ou atingir consumidores jovens, dominar o Xiaohongshu...

Visão geral Este guia o orientará na criação de um sistema RAG (Retrieval Augmented Generation) simples usando Python puro. Usaremos um modelo de incorporação e um modelo de linguagem grande (LLM) para recuperar documentos relevantes e gerar respostas com base nas consultas do usuário. https...

Visão geral do resumo de IA Uma análise aprofundada da engenharia de dicas de IA, com um formato de mesa redonda em que vários especialistas da Anthropic compartilham seu entendimento e sua experiência prática em engenharia de dicas a partir de várias perspectivas, incluindo pesquisa, consumidor e empresa. O artigo detalha a definição de engenharia de dicas...

Resumo das principais contribuições do CORAG O CORAG (Cost-Constrained Retrieval Optimization for Retrieval-Augmented Generation) é um programa...

INTRODUÇÃO Abordagem baseada em corpo inteligente para aprimorar a geração aumentada de recuperação. O Multi-Document Agentic RAG (Retrieval Augmented Generation) é um método avançado ...

Prefácio Nos últimos dois anos, a tecnologia Retrieval-Augmented Generation (RAG, Geração Aumentada por Recuperação) surgiu como um componente central do aprimoramento das inteligências. Combinando os recursos duplos de recuperação e geração, a RAG é capaz de trazer conhecimento externo para...