Fluxo de Trabalho RAG de Ponta a Ponta: Como Funciona a Geração Aumentada por Recuperação
Traduzido do original em inglês por IA. Ver em inglês
A Databricks agora oferece um fluxo de trabalho RAG de cinco estágios para conectar LLMs a bases de conhecimento externas, permitindo respostas precisas e específicas do domínio sem retreinamento do modelo. O RAG em produção requer seleção cuidadosa de modelos de embedding, indexação de banco de dados vetorial, estratégias de chunking e busca híbrida, com avaliação independente da precisão da recuperação e fidelidade da geração.
* A Geração Aumentada por Recuperação (RAG) conecta grandes modelos de linguagem a bases de conhecimento externas através de um pipeline de cinco estágios — ingestão, embedding, recuperação, aumento e geração — permitindo respostas precisas e específicas do domínio sem retreinar o modelo. * Um fluxo de trabalho RAG em produção requer a seleção do modelo de embedding correto, a configuração da indexação do banco de dados vetorial e das estratégias de chunking, e a implementação de busca híbrida que combina busca vetorial semântica com fallback de palavras-chave para maximizar a qualidade da recuperação. * A avaliação do RAG deve medir a precisão da recuperação e a fidelidade da geração independentemente, porque um forte desempenho do LLM não pode compensar um componente fraco de recuperação de informações, e atualizações contínuas de dados são essenciais para evitar que o conhecimento obsoleto degrade a precisão da resposta.