Academia de Engenharia de IA: 2.7 ReRanker RAG (Reordenação)

Vamos começar com uma tarefa simples: agendar uma reunião. Quando um usuário diz: "Ei, vamos ver se podemos fazer uma sincronização rápida amanhã?" Uma IA que se baseia apenas no Prompt Engineering pode responder: "Sim, amanhã está bom. A que horas você gostaria de agendar, por favor?" No entanto, essa resposta...

Resumo O surgimento de modelos de linguagem em larga escala (LLMs) abriu um novo paradigma de mecanismos de pesquisa que usam modelos generativos para reunir e resumir informações para responder às consultas dos usuários. Unificamos essa tecnologia emergente sob a estrutura dos Generative Engines (GEs), que geram respostas precisas e personalizadas, rapidamente ...

Nos primeiros dias do projeto Manus, a equipe se deparou com uma decisão crítica: eles deveriam treinar um modelo de agente de ponta a ponta com base em modelos de código aberto ou deveriam aproveitar os poderosos recursos de "aprendizado de contexto" dos modelos de ponta para criar agentes? Voltando uma década atrás, os desenvolvedores não tinham sequer uma opção no processamento de linguagem natural. Em ...

Ao criar sistemas de IA, como RAGs ou agentes de IA, a qualidade da recuperação é fundamental para determinar o limite superior do sistema. Em geral, os desenvolvedores contam com duas técnicas principais de recuperação: pesquisa por palavra-chave e pesquisa semântica. Pesquisa de palavras-chave (por exemplo, BM25): rápida e boa em correspondência exata. No entanto, quando o texto da pergunta de um usuário...

A experiência de se comunicar com um amigo que sempre esquece o conteúdo da conversa e precisa começar do início todas as vezes é, sem dúvida, ineficiente e exaustiva. Entretanto, essa é exatamente a norma para a maioria dos sistemas de IA atuais. Eles são poderosos, mas geralmente não têm um ingrediente fundamental: a memória. Para criar sistemas que possam realmente aprender, evoluir e colaborar...

De chamadas de API para modelos de linguagem grandes (LLMs) a fluxos de trabalho agênticos autônomos e orientados por metas, há uma mudança fundamental no paradigma dos aplicativos de IA. A comunidade de código-fonte aberto desempenhou um papel fundamental nessa onda, gerando uma infinidade de IA focada em tarefas de pesquisa específicas ...

Saiba tudo sobre o aprendizado por reforço (RL) e como treinar seu próprio modelo de inferência do DeepSeek-R1 usando Unsloth e GRPO. Um guia completo do iniciante ao mestre. O que você aprenderá O que é RL? RLVR? PPO? GRPO? RLHF? RFT?...

Com o rápido desenvolvimento e a ampla aplicação de tecnologias de modelagem de linguagem em larga escala, seus possíveis riscos de segurança estão se tornando cada vez mais o foco da atenção do setor. Para enfrentar esses desafios, muitas das principais empresas de tecnologia, organizações de padronização e institutos de pesquisa do mundo criaram e lançaram suas próprias estruturas de segurança. Neste documento, analisaremos nove delas...