Mecanismos para a realização da tecnologia RAG em aplicações práticas
A principal inovação do Upstash RAG Chat Component é transformar a arquitetura RAG em uma solução de produto pronta para uso. Seu princípio de funcionamento pode ser dividido em três estágios principais: primeiro, o Upstash Vector executa o armazenamento vetorizado e a recuperação de similaridade da base de conhecimento; depois, os resultados da recuperação são injetados no grande modelo de linguagem da Together AI como dicas contextuais; e, por fim, a resposta do diálogo de streaming é processada pelo Vercel AI SDK.
Esse projeto aborda as limitações dos chatbots tradicionais que não têm acesso a conhecimento externo imediato. A recuperação semântica integrada do componente combina o conhecimento em milissegundos, garantindo que as respostas sejam fluentes em LLM e contenham as informações mais atualizadas e relevantes. Os dados de teste mostram que essa solução melhora a precisão factual em 43% em comparação com uma solução LLM pura.
O componente também implementa uma técnica de manutenção de contexto para várias rodadas de diálogo, armazenando o histórico do diálogo de forma persistente via Redis para garantir a coerência em interações longas. Essa implementação RAG de ponta a ponta representa a prática recomendada atual para sistemas de diálogo.
Essa resposta foi extraída do artigoAdição de uma ferramenta de bate-papo on-line orientada por RAG aos aplicativos Next.jsO
