Neste curso, vamos aprender como otimizar arquivos e dados para a Recuperação Aumentada por Geração, ou RAG.
Ao final deste curso, você terá passos práticos para melhorar a qualidade das respostas que um LLM gera ao usar uma fonte de conhecimento personalizada.
RAG combina dois conceitos poderosos: recuperação e geração. Isso permite que seu agente de IA busque informações precisas em grandes fontes de dados, como um catálogo de produtos ou lista de políticas, e então use modelos de linguagem para gerar respostas naturais e informativas. Ou seja, um agente que não só responde, mas traz a resposta certa de uma fonte confiável—de forma rápida e precisa.
Mas é o seguinte: a qualidade das respostas do seu agente depende muito da qualidade e da estrutura dos dados que você fornece. Se os dados estiverem bagunçados, redundantes ou desorganizados, as respostas do agente vão refletir isso. É aí que entra o pré-processamento de dados. Ao preparar seus dados com cuidado, você cria a base para respostas de alta qualidade, relevantes e precisas.
Nesta série, vamos te mostrar tudo o que você precisa saber para deixar seus arquivos e dados prontos para RAG. Vamos abordar:
- Como estruturar seus documentos para maior clareza,
- Boas práticas para limpar e simplificar textos,
- Adicionando metadados e resumos para um contexto mais rico,
- Otimização de dados não textuais, como imagens e tabelas,
- Validação e manutenção dos dados.
Cada vídeo vai detalhar essas etapas com exemplos práticos, trazendo dicas que você pode aplicar diretamente nos seus projetos de IA. Ao final desta série, você terá as ferramentas para pegar qualquer conjunto de dados, transformá-lo para RAG e otimizar o desempenho dos seus agentes de IA.
