Neste artigo, vamos apresentar o RAGapp, uma ferramenta inovadora que permite aos usuários executar modelos de linguagem localmente em seu sistema. Além disso, vamos explorar como essa ferramenta pode ser utilizada para melhorar a geração de texto utilizando dados próprios da empresa.

O que é RAG?

RAG é uma abreviação para “retrieval-augmented generation”, uma técnica que envolve buscar informações relevantes em uma base de conhecimento ou banco de dados e utilizar essas informações para gerar texto. Isso permite que os modelos de linguagem sejam mais precisos e contextualizados.

Introdução ao RAGapp

O RAGapp é uma ferramenta fácil de usar que permite implementar RAG localmente. Com ele, os usuários podem carregar seus próprios arquivos, como documentação do Oracle Database, e usar esses dados para gerar respostas a consultas. Além disso, o RAGapp é compatível com OpenAI, Gemini e llama.

Instalação e uso do RAG App

A instalação do RAGapp é relativamente simples e requer apenas Docker e um GPU com pelo menos 16 GB de VRAM. O usuário pode seguir passos simples para instalar o RAG App usando Docker e criar um ambiente virtual usando Conda.

Demonstração do RAGapp

Na demonstração, o apresentador escolheu OpenAI e inseriu sua chave API, o que atualizou a configuração com sucesso. Em seguida, ele carregou um arquivo de documentação do Oracle Database e fez uma consulta ao sistema, recebendo uma resposta baseada nas informações do arquivo carregado.

Deploy do RAG App

Além de executar localmente, o RAGapp também pode ser implantado em um cluster Kubernetes e exposto através de um balanceador de carga. No entanto, a autenticação e autorização precisam ser construídas separadamente.

Conclusão

Em resumo, o RAGapp é uma ferramenta poderosa que permite aos usuários implementar modelos de linguagem localmente em seu sistema. Com ele, os usuários podem melhorar a geração de texto utilizando dados próprios da empresa. Esperamos que este artigo tenha sido útil para você. Para aprender mais sobre o RAGapp e outras ferramentas de modelo de linguagem, continue acompanhando nosso blog!

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