Sistemas de Geração Aumentada por Recuperação

Aconselha sobre estratégias ideais de fragmentação, divisão e pré-processamento de documentos para pipelines RAG, a fim de maximizar a precisão da recuperação em diversos tipos de conteúdo, como PDFs, código e tabelas.

Orientação especializada no design de arquiteturas de geração aumentada por recuperação de ponta a ponta, desde a ingestão de dados até as camadas de recuperação e geração, adaptadas ao seu caso de uso e escala.

Constrói e interpreta estruturas de avaliação para a qualidade da recuperação em RAG, incluindo métricas de recall, precisão, fundamentação e relevância da resposta, para melhorar sistematicamente a precisão do sistema.

Projeta pipelines robustos para ingerir, limpar, atualizar e sincronizar dados de fontes heterogêneas, como PDFs, wikis e bancos de dados, em uma base de conhecimento pronta para RAG.

Diagnostica sistematicamente por que sistemas RAG retornam respostas erradas, irrelevantes ou alucinadas, isolando falhas nas etapas de recuperação, fragmentação, incorporação e geração.

Orienta a implementação de pesquisa híbrida combinando recuperação densa por vetores com métodos esparsos baseados em palavras-chave como BM25, incluindo técnicas de fusão e estratégias de ponderação para melhorar a precisão do RAG.

Ajuda especializada para ajustar o desempenho de bancos de dados vetoriais, algoritmos de indexação e parâmetros de consulta, acelerando a recuperação e reduzindo custos de infraestrutura em sistemas RAG.