[Tradução] Um guia para quem navega pelo mundo de RAG

Um texto que percorre todo o processo de embeddings e recuperação de informação — dos conceitos e limitações de embeddings, à criação e rotulagem de datasets, avaliação de vários modelos prontos para uso, busca híbrida e re-ranking, fine-tuning e otimização de modelos de embedding, até interpretabilidade.

Tópicos abordados

• Discussão sobre embeddings e sua capacidade de generalização (Generalizability)
• Construção e rotulagem de datasets com humanos + LLMs
• Avaliação de 17 modelos de busca
• Ao usar modelos de embedding com contexto longo, a decisão de “dividir ou não os chunks”
• Busca híbrida e re-ranking
• Avaliação de serviços comerciais de busca em SaaS
• Fine-tuning de modelos de embedding
• Otimização de modelos de embedding e busca vetorial
• Implementação de busca neural interpretável (Interpretable)