Chunking Semântico: Dividir para Conquistar
O chunking semântico é uma técnica de processamento de linguagem natural que envolve dividir um texto em pedaços menores, chamados chunks, para análise. Isso oferece várias vantagens em comparação com o chunking tradicional, como uma melhor compreensão do contexto e a relação entre as sentenças. Existem diferentes estratégias de chunking, como chunking recursivo, uso de NLP para chunking e chunking fixo, cada uma com suas vantagens e desvantagens.
A Importância do Tamanho do Chunk
A escolha do tamanho do chunk é fundamental para encontrar um equilíbrio entre a similaridade com as consultas e a manutenção do contexto. Se os chunks forem muito grandes, pode haver perda de contexto, enquanto chunks muito pequenos podem não fornecer informações suficientes. A técnica de chunking pode ajudar a reduzir “hallucinações” e aumentar a precisão nos modelos de linguagem.
Abordagem de Chunk Decoupling
A abordagem de chunk decoupling pode ser uma solução eficaz para combinar os benefícios de chunks pequenos e grandes. Isso permite que os modelos de linguagem sejam mais flexíveis e precisos ao mesmo tempo.
KDB.ai: Banco de Dados de Vetores para Busca Semântica
KDB.ai é um banco de dados de vetores que permite buscas semelhantes por meio de embeddings de vetores. Isso oferece uma metodologia de busca híbrida, filtragem de metadados eficaz e funcionalidade especializada para trabalhar com dados de série temporal.
Utilizando KDB AI e Llama Index para Busca Semântica e Análise de Dados em Larga Escala
Para criar uma tabela e inserir dados, você pode utilizar KDB AI e Llama Index. Em seguida, é possível utilizar esses dados para realizar buscas semânticas utilizando técnicas de busca por similaridade. Isso envolve dividir o documento em sentenças ou grupos de sentenças, embeder as sentenças, realizar uma busca de similaridade semântica e agrupar as sentenças relacionadas, e armazenar as representações vetoriais na base de dados de vetores.
Conclusão
O chunking e a Geração Aumentada por Retrieval (REG) são dois conceitos importantes em processamento de linguagem natural que podem ajudar a melhorar a compreensão semântica e a precisão dos modelos de linguagem. Ao entender como funcionam e como utilizar tecnologias como KDB AI e Llama Index, é possível criar aplicações mais avançadas e eficazes. Portanto, é recomendado assistir ao vídeo integral para entender melhor como essas tecnologias podem ser utilizadas em aplicações práticas.