RAG LlamaIndex
v8.0
Este projeto se concentra em aprimorar o chatbot GPT Documents, introduzindo vários recursos inovadores em diferentes estágios de desenvolvimento, com o objetivo de melhorar a interação do usuário, a precisão da pesquisa e a qualidade da resposta.
ChatBot com streaming, memória e fontes : a versão inicial apresenta streaming para entrega de resposta em tempo real, memória para conversas contextuais e indicação de fonte para transparência. Tecnologias como Llama-index e Chainlit são utilizadas para facilitar uma experiência de chatbot mais intuitiva e informativa.
Integração de banco de dados vetorial, recuperação híbrida e ingestão avançada : as atualizações subsequentes incluem integração Pinecone para manipulação eficiente de dados vetoriais, um recuperador híbrido que combina métodos vetoriais densos e esparsos para melhorar a relevância da pesquisa e técnicas avançadas de ingestão para melhor recuperação e processamento de documentos.
Reclassificador, transformações de consulta e síntese de respostas : melhorias adicionais incorporam o reclassificador Cohere para reordenação semântica de documentos, transformações de consulta em várias etapas para processamento detalhado de consultas e métodos de síntese de resposta para gerar respostas mais precisas e abrangentes.
Avaliação - Geração - Otimização: Esta etapa envolve a geração e avaliação sistemática do RAG nas seguintes métricas; correção, relevância, fidelidade e similaridade de contexto.
Agente de detecção de intenções: Integração de um agente para detecção eficaz de intenções do usuário, agilizando o processo de consulta e permitindo recuperação de informações mais eficiente e precisa, redirecionando as consultas para um modelo de linguagem mais compacto e econômico.
Interação em tempo real : implementa streaming para fornecer respostas rapidamente, melhorando a experiência do usuário.
Memória Conversacional : Emprega recursos de memória para fornecer respostas sensíveis ao contexto com base em interações anteriores.
Transparência na Fonte : Indica a origem das respostas do chatbot, construindo a confiança do usuário.
Tratamento eficiente de dados : utiliza Pinecone para gerenciamento otimizado de dados vetoriais, permitindo resultados de pesquisa mais rápidos e relevantes.
Precisão de pesquisa aprimorada : apresenta um recuperador híbrido que mescla metodologias de pesquisa densas e esparsas, oferecendo resultados mais precisos.
Processamento de documentos aprimorado : incorpora técnicas avançadas de ingestão para vários tipos de documentos, aprimorando a compreensão e os recursos de recuperação do chatbot.
Reclassificação semântica : integra um reclassificador para ajustar os resultados da pesquisa com base na relevância semântica, garantindo que as respostas estejam mais alinhadas com as consultas do usuário.
Processamento avançado de consultas : aplica transformações de consultas em várias etapas para dividir consultas complexas em partes gerenciáveis, garantindo uma exploração completa das intenções do usuário.
Geração de Respostas Dinâmicas : Adota múltiplos métodos de síntese de respostas, adequando as respostas do chatbot às necessidades do usuário e garantindo respostas abrangentes e detalhadas.
Este projeto representa uma abordagem abrangente para o desenvolvimento de um chatbot sofisticado capaz de interação em tempo real, compreensão contextual e recuperação precisa de informações, tudo isso mantendo a transparência e a confiança do usuário.
A ordem pode mudar e pontos podem ser adicionados.
