Retrieval Augmented Generation (RAG) tem transformado a construção de aplicações alimentadas por Large Language Models (LLMs). Contudo, ao contrário do aprendizado de máquina tabular, onde o XGBoost é amplamente utilizado, não existe uma solução padrão para RAG. O texto oferece um guia prático para desenvolvedores experimentarem diferentes técnicas de recuperação e avaliarem seu desempenho.

O LlamaIndex se destaca como um framework eficiente para a construção de aplicações RAG. Ele simplifica a conexão com fontes de dados, a estruturação de informações e as consultas com LLMs. O artigo detalha o fluxo de trabalho do RAG, que inclui etapas como indexação e armazenamento, recuperação de documentos relevantes, pós-processamento de nós e síntese de respostas.

A indexação e armazenamento, embora desafiadores, são fundamentais para que um sistema de recuperação funcione. O Google Cloud oferece ferramentas como o Document AI Layout Parser, que facilita a análise do layout de diversos tipos de arquivos, assegurando uma recuperação de informações contextualizada.

1. Indexação e armazenamento de documentos.

2. Recuperação de documentos relevantes.

3. Pós-processamento dos nós.

4. Síntese de respostas para o usuário.

5. Experimentação com diferentes técnicas.

Em suma, a construção de aplicações RAG avançadas no Google Cloud, utilizando ferramentas modulares como LlamaIndex e RAGAS, proporciona flexibilidade para explorar diversas abordagens. Essa prática pode levar ao desenvolvimento de soluções inovadoras que atendam melhor as necessidades dos usuários.

Este artigo destaca a importância de ferramentas como LlamaIndex na evolução das aplicações de RAG. Para desenvolvedores e profissionais de tecnologia, é essencial acompanhar as inovações nessa área. Inscreva-se em nossa newsletter e permaneça atualizado diariamente com mais conteúdos sobre tecnologia e inovação.

FONTES:

1. Document AI Layout Parser

2. LlamaIndex Documentation

3. LlamaIndex on Vertex AI

4. Streamlit Tutorial

5. RAGAS Documentation