AI · · Equipe editorial da WebLab Corp
Saiba o que a geração aumentada por recuperação acrescenta a um produto web com AI, onde ela ajuda e por que a avaliação continua importante.
Forneça contexto relevante ao modelo
A IBM explica a geração aumentada por recuperação, ou RAG, como a conexão de um modelo com conhecimento externo. Materiais relevantes são recuperados e adicionados à instrução antes de gerar uma resposta. Isso pode apoiar um assistente de produto que precisa de informações além dos dados de treinamento do modelo.
Contexto útil não é garantia de correção
A IBM também observa que RAG não torna um modelo imune a erros. A perspectiva de implementação da WebLab Corp é testar a tarefa completa do usuário: qualidade da recuperação, visibilidade das fontes, informações indisponíveis e a resposta quando o sistema não deveria responder.
Comece com uma tarefa de conhecimento delimitada
Escolha uma coleção de documentos aprovados e um público. Identifique quem pode ver cada fonte e como as atualizações serão mantidas. Compare as respostas com um pequeno conjunto de perguntas representativas antes de ampliar o recurso.
Fontes e leituras complementares
Conteúdo editorial original da WebLab Corp, embasado nos recursos da IBM vinculados. A IBM não patrocina nem endossa este artigo. As recomendações de implementação representam a perspectiva da WebLab Corp.
Explore o serviço relacionado