Construindo um Sistema RAG com GROQ e LlamaIndex
Construindo um Sistema RAG com GROQ e LlamaIndex RAG (Retrieval-Augmented Generation) em LLMs (Large Language Models) combina a capacidade de recuperação de informações de fontes externas com a geração de texto, permitindo que o modelo acesse dados atualizados e específicos sem precisar armazená-los em seus pesos. Isso melhora a precisão das respostas e oferece flexibilidade ao integrar bases de conhecimento dinâmicas ou personalizadas. Além disso, o RAG pode lidar melhor com contextos amplos, garantindo respostas mais relevantes e contextualizadas, ao mesmo tempo em que diminui custos de re-treinamento do modelo. Neste tutorial, vamos aprender como construir um sistema RAG usando as tecnologias GROQ , LlamaIndex , e OpenAI Embeddings . GROQ oferece vantagens significativas no processamento de modelos de IA, especialmente por sua arquitetura baseada em aceleração de hardware específico. Ele se destaca por executar cálculos de forma paralela e eficiente, reduzindo a ...
