Além do básico da RAG: estratégias e práticas recomendadas para implementar a RAG

Maxime Voisin

Gerente sênior de produto

Cohere

Lily Adler

Arquiteta principal de soluções

Elastic

Participe e explore as técnicas avançadas de geração aumentada de recuperação (RAG). Essa palestra destina-se a desenvolvedores, cientistas de dados e entusiastas de IA e oferece os insights essenciais para aprimoramento de seus sistemas RAG.

Se você já fez alguns testes com RAG e gostaria de otimizar as implementações existentes, nossos palestrantes vão abordar as etapas práticas que ajudam você a criar sistemas baseados em RAG que podem ser executados em produção e em escala.

Vamos dar uma olhada na fase de recuperação e abordar os tópicos como: estratégias de fragmentação, seleção de modelos de embedding e avaliação de performance. Além disso, vamos tratar de tópicos relacionados a técnicas generativas avançadas, controle de acesso e avaliação de performance, para garantir que seu sistema funcione para os usuários certos a um custo que faça sentido.

Inscreva-se hoje mesmo e aprenda sobre os mais recentes padrões e técnicas para obter performance superior da RAG!

Destaques

• Construção de pipeline de recuperação: estratégias para organização de dados, fragmentação e seleção de modelos
• Integração de dados com IA generativa: passagem de dados contínua, técnicas de multiconsulta e casos de uso
• Implantação dos sistemas de RAG: opções de ambiente, custo total de propriedade e design de interface
• Introdução à Elastic e à Cohere: visão geral de ferramentas avançadas para aprimorar a RAG

Recursos adicionais

• A API de inferência aberta do Elasticsearch oferece suporte nativo para modelos da Cohere
• Notebooks no Elastic GitHub para trabalhar com Bedrock, Azure OpenAI, Cohere, LlamaIndex, e muito mais