Eu descobri uma combinação de tecnologias super úteis na área de agentes de IA.
✔️ Tecnologia de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) → Acesso em tempo real aos dados originais como base para a geração → Resolver o problema da "ilusão" em grandes modelos de forma super eficaz ✔️ Função de rastreamento de origem dos dados → Cada saída pode ser associada a uma fonte de dados específica → Como um sistema de referências de artigos acadêmicos
O que é mais incrível? Nenhuma das duas soluções requer um retrain de modelo que custe facilmente centenas de milhares!
Agora finalmente entendo porque o #OpenLedger quis integrar essas funcionalidades profundamente na sua arquitetura:
- Os usuários podem ver o "processo de pensamento" da IA -Cada conclusão tem fundamentos verificáveis -Estabelecer uma confiança técnica de forma natural
✓ Não se trata apenas da escala dos parâmetros ✓ mas sim do que a transparência da informação ✓ Comparação da integridade da cadeia de evidências
Recentemente, durante uma discussão com a equipe, fizemos uma piada dizendo que a IA atual é como um estudante brilhante que adora exibir-se - só apresentar conclusões não é suficiente, é necessário mostrar todos os passos da solução e os livros de referência!
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Eu descobri uma combinação de tecnologias super úteis na área de agentes de IA.
✔️ Tecnologia de Geração Aumentada por Recuperação (RAG)
→ Acesso em tempo real aos dados originais como base para a geração
→ Resolver o problema da "ilusão" em grandes modelos de forma super eficaz
✔️ Função de rastreamento de origem dos dados
→ Cada saída pode ser associada a uma fonte de dados específica
→ Como um sistema de referências de artigos acadêmicos
O que é mais incrível? Nenhuma das duas soluções requer um retrain de modelo que custe facilmente centenas de milhares!
Agora finalmente entendo porque o #OpenLedger quis integrar essas funcionalidades profundamente na sua arquitetura:
- Os usuários podem ver o "processo de pensamento" da IA
-Cada conclusão tem fundamentos verificáveis
-Estabelecer uma confiança técnica de forma natural
✓ Não se trata apenas da escala dos parâmetros
✓ mas sim do que a transparência da informação
✓ Comparação da integridade da cadeia de evidências
Recentemente, durante uma discussão com a equipe, fizemos uma piada dizendo que a IA atual é como um estudante brilhante que adora exibir-se - só apresentar conclusões não é suficiente, é necessário mostrar todos os passos da solução e os livros de referência!