No entanto, a construção de chatbots de IA eficazes não é fácil e frequentemente luta para responder a perguntas básicas. Duas abordagens para fornecer conhecimento privado a modelos de linguagem grandes são o ajuste fino ou treinamento de um modelo próprio e o uso de “retrieval augmented generation” (RAG). No entanto, a configuração de uma pipeline RAG adequada é complexa e desafiadora devido a dados do mundo real confusos.
Para superar esses desafios, é importante implementar táticas para mitigar riscos em casos de uso de gestão de conhecimento. Estudos de caso, como o da HubSpot, podem fornecer insights valiosos sobre como startups nativas de IA operam e incorporam IA em seus negócios. Além disso, parsers como LamaParse e FireCrawl podem ajudar a melhorar a qualidade dos dados e criar um ranqueamento confiável e preciso.
Para otimizar a pipeline de question-answering, três técnicas podem ser utilizadas: formato de dados unificado, tamanho de chunk ótimo para tokenizar documentos e reclassificação e busca híbrida para melhorar a precisão de recuperação. Além disso, técnicas como tradução de consulta ou planejamento, desmembramento de perguntas complexas em sub-perguntas e filtragem de metadados podem ajudar a melhorar a pipeline RAC.
Em resumo, a gestão de conhecimento é um desafio que pode ser superado com a ajuda de modelos de linguagem grandes e técnicas avançadas de otimização de pipeline. Além disso, a importância da qualidade dos dados e da configuração adequada da pipeline não pode ser subestimada.