RAG - Retrieval Augmented Generation


RAG - Retrieval Augmented Generation


Casos de Uso - Aplicações Práticas

  • Sistema de Gestão do Conhecimento
    • Descrição: Organizar o conhecimento interno da empresa visando rápida recuperação.
    • Como Funciona: Armazena documentos como manuais, FAQs e anotações de reuniões em ChromaDB. Usa embeddings para possibilitar que funcionários pesquisem por documentos relevantes usando linguagem natural.
    • Exemplo: Uma busca de "Como resetar minha senha" retorna seções relevantes do manual de TI.

  • Mecanismo para Recomendação de Produtos
    • Descrição: recomendação de produtos baseado em similaridade semântica.
    • Como Funciona: Armazena descritivo de produtos, reviews e preferência de clientes em database. Pesquisa o database para encontrar produtos similares à busca dos usuários.
    • Exemplo: um usuário busca por "bicicletas para prática de esportes". O sistema recomenda produtos baseados nas características de similiaridade.

  • Campanhas Personalizadas de Marketing
    • Descrição: Campanhas publicitárias direcionadas com base no comportamento e preferência dos clientes.
    • Como Funciona: Armazena interações dos clientes, histórico de compras e preferências. Recupera perfis similares de usuários para sugerir campanhas ou ofertas específicas.
    • Exemplo: Um cliente pesquisando por "wireless headphones" é apresentado promoções por equipamentos de áudio similares.

  • Recuperação de Documentos Legais
    • Descrição: Assiste profissionais da área na busca de documentos relevantes para determinado caso.
    • Como Funciona: Armazena contratos, leis e regulamentos. Possibilita que advogados pesquisem por casos ou cláusulas similares.
    • Exemplo: Uma busca como "Casos envolvendo direitos de propriedade intelectual em 2020" recupera documentos relevantes.

  • Suporte no Diagnóstico Médico
    • Descrição: Auxilia médicos em diagnósticos baseado nos sintomas do paciente.
    • Como Funciona: Armazena literatura médica, estudos de casos anteriores, e descritivos de sintomas. Possibilita a recuperação de diagnósticos prováveis baseados no input de sintomas.
    • Exemplo: Uma pesquisa como "Sintomas: febre, dor de garganta, tosse" recupera possíveis condições e tratamentos.

Blog

Conhecimento

  • Os textos abaixo foram gerados por aplicativo de IA de nossa empresa. Este aplicativo faz o papel de um IA Assistente de Pesquisa e Sumarização na web, que explora autonomamente qualquer tópico definido pelo usuário, mergulhando profundamente no tema. Ele utiliza uma LLM (Large Language Model) para gerar uma consulta de busca baseada no tópico fornecido pelo usuário, obtém os resultados de busca na web e utiliza novamente uma LLM para resumir os resultados.

    Em seguida, o sistema reflete sobre o resumo gerado, identifica lacunas de conhecimento e cria uma nova consulta de busca para preencher essas lacunas. Esse processo se repete por um número de ciclos definido pelo usuário, atualizando o resumo com novas informações obtidas nas buscas.




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