Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
RAG Fine-tuning
Processo de adaptação específica de modelos de linguagem para otimizar seu desempenho em tarefas de geração aumentada por recuperação, ajustando os pesos da rede em dados contextuais relevantes.
Retrieval-Augmented Generation
Arquitetura híbrida que combina recuperação de informações e geração de texto, onde o modelo consulta uma base de conhecimento externa antes de produzir respostas mais precisas e factuais.
Knowledge Distillation for RAG
Técnica de transferência de conhecimento de um modelo RAG complexo (teacher) para um modelo mais leve (student), preservando as capacidades de raciocínio baseado em recuperação.
Embedding Fine-tuning
Adaptação das representações vetoriais para melhorar a relevância dos documentos recuperados, otimizando os embeddings de acordo com o domínio específico de aplicação RAG.
Retrieval Encoder Adaptation
Modificação dos codificadores de recuperação para compreender e indexar melhor os documentos específicos do domínio, melhorando assim a precisão da fase de pesquisa no RAG.
Prompt Engineering for RAG
Concepção otimizada das instruções de entrada para integrar eficazmente as informações recuperadas no processo de geração, maximizando a coerência e relevância das respostas.
Vector Database Fine-tuning
Otimização dos parâmetros do banco de dados vetorial para acelerar consultas de similaridade e melhorar a qualidade dos documentos recuperados em sistemas RAG.
Cross-Encoder Optimization
Ajuste dos modelos cross-encoder para um reranking preciso dos documentos recuperados, melhorando a seleção das informações mais relevantes para a geração.
Adaptação RAG Multimodal
Extensão das técnicas RAG para processar e integrar diferentes tipos de dados (texto, imagens, áudio) no processo de recuperação e geração aumentada.
RAG Específico de Domínio
Especialização dos sistemas RAG para domínios particulares (médico, jurídico, técnico) adaptando os modelos e bases de conhecimento às terminologias e conceitos específicos.
Aprendizado Poucos-Exemplos para RAG
Técnica de aprendizado que permite ao modelo RAG adaptar-se rapidamente a novas tarefas com muito poucos exemplos, explorando as capacidades de recuperação contextual.
Alinhamento Recuperação-Geração
Processo de otimização visando alinhar as representações semânticas entre as fases de recuperação e geração para garantir melhor coerência nas respostas produzidas.
Afinamento de Busca Híbrida
Otimização combinada da busca vetorial e semântica nos sistemas RAG, ajustando os pesos entre diferentes métodos para maximizar a relevância dos resultados.
Calibração de Desempenho RAG
Ajuste sistemático dos parâmetros do modelo para equilibrar a confiança entre as informações recuperadas e os conhecimentos internos, evitando alucinações mantendo a coerência.