A Retrieval Augmented Generation (RAG) é uma tecnologia revolucionária que combina a inteligência humana com a inteligência artificial para fornecer respostas precisas a perguntas específicas. No entanto, para que essa tecnologia seja eficaz, é fundamental garantir a qualidade dos dados e implementar boas práticas de governança de dados.
A RAG utiliza uma base de dados vetorial, que é uma representação matemática de dados estruturados e não estruturados, para fornecer respostas a perguntas específicas. No entanto, a precisão da resposta depende da qualidade dos dados armazenados na base de dados vetorial. Se os dados forem inexatos ou incluírem viéses, a resposta pode ser imprecisa ou incluir viéses.
Além disso, a falta de transparência em modelos de linguagem grande pode levar a resultados inaccurados e sesgos nos resultados. É importante garantir que os modelos de linguagem grande sejam treinados com dados precisos e confiáveis, sem qualquer propriedade intelectual ou informações inapropriadas.
A governança em IA, juntamente com a gestão de dados, é essencial para obter os melhores resultados em casos de uso de IA geradora. A confiança nos dados e no conhecimento é fundamental para o sucesso em aplicações de IA em um contexto empresarial.
A RAG pode ser utilizada em uma variedade de aplicativos empresariais, como processamento de pedidos de clientes e reembolsos. No entanto, é crucial garantir a qualidade dos dados e implementar medidas para mitigar as preocupações sobre a precisão e confiabilidade dessas tecnologias.
Em resumo, a RAG é uma tecnologia poderosa que pode fornecer respostas precisas a perguntas específicas, mas é fundamental garantir a qualidade dos dados e implementar boas práticas de governança de dados para garantir a precisão e confiabilidade dos resultados.
Recomendação: Para uma compreensão mais completa da RAG e da importância da governança de dados e transparência em inteligência artificial, assista ao vídeo e explore comoessa tecnologia pode ser aplicada em seu negócio.
A RAG utiliza uma base de dados vetorial, que é uma representação matemática de dados estruturados e não estruturados, para fornecer respostas a perguntas específicas. No entanto, a precisão da resposta depende da qualidade dos dados armazenados na base de dados vetorial. Se os dados forem inexatos ou incluírem viéses, a resposta pode ser imprecisa ou incluir viéses.
Além disso, a falta de transparência em modelos de linguagem grande pode levar a resultados inaccurados e sesgos nos resultados. É importante garantir que os modelos de linguagem grande sejam treinados com dados precisos e confiáveis, sem qualquer propriedade intelectual ou informações inapropriadas.
A governança em IA, juntamente com a gestão de dados, é essencial para obter os melhores resultados em casos de uso de IA geradora. A confiança nos dados e no conhecimento é fundamental para o sucesso em aplicações de IA em um contexto empresarial.
A RAG pode ser utilizada em uma variedade de aplicativos empresariais, como processamento de pedidos de clientes e reembolsos. No entanto, é crucial garantir a qualidade dos dados e implementar medidas para mitigar as preocupações sobre a precisão e confiabilidade dessas tecnologias.
Em resumo, a RAG é uma tecnologia poderosa que pode fornecer respostas precisas a perguntas específicas, mas é fundamental garantir a qualidade dos dados e implementar boas práticas de governança de dados para garantir a precisão e confiabilidade dos resultados.
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