Tag: RAG

Avaliação da Geração Aumentada por Recuperação para coleções pessoais: arquitetura, modelos e critérios / JList.it

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Avaliação da RAG para coleções pessoais: arquitetura, modelos e critérios / JList.it

A estrutura proposta combina métricas automáticas, abordagens de LLM como avaliador (*LLM-as-a-judge*) e processos com participação humana (*human-in-the-loop*), tratando as divergências entre a avaliação automatizada e o julgamento de especialistas como ferramentas de diagnóstico para analisar o comportamento do sistema. Resultados preliminares indicam que categorias fundamentais da mediação documental — como relevância, completude, citabilidade e transparência — não podem ser totalmente reduzidas a parâmetros computacionais; em vez disso, exigem uma negociação contínua entre modelos automatizados e o conhecimento especializado da área. Nessa perspectiva, o RAG é concebido como um objeto de pesquisa epistemicamente instável, cuja confiabilidade e governabilidade dependem da robustez e da reflexividade dos processos de avaliação incorporados ao seu desenvolvimento.

#RAG #RecuperaçãoDaInformação

Disponível em: https://www.jlis.it/index.php/jlis/article/view/735

RAG na Ciência da Informação: O que precisamos saber? / Advances in Knowledge Representation

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RAG na Ciência da Informação: O que precisamos saber? / Advances in Knowledge Representation

Esta pesquisa teve como objetivo investigar como a técnica RAG tem sido implementada e utilizada atualmente — em 2026 — sob a ótica da organização e representação da informação, por meio de uma revisão da literatura acadêmica e científica. Observou-se que o RAG é uma técnica amplamente utilizada em diversas áreas; contudo, na Ciência da Informação, permanece relativamente pouco comum, apesar de os fundamentos da área — organização, representação e recuperação da informação — alinharem-se a essa técnica, o que justifica uma nova perspectiva para aproximar a área de técnicas computacionais relacionadas à Recuperação da Informação.

#RAG #RecuperaçãoDaInformação

Disponível em: https://periodicos.ufmg.br/index.php/advances-kr/article/view/67585


Uma jornada focada no aprendizado sobre sistemas RAG em produção / Github

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Uma jornada focada no aprendizado sobre sistemas RAG em produção / Github

Este é um projeto focado no aprendizado, no qual você construirá um sistema completo de assistência à pesquisa que busca automaticamente artigos acadêmicos, compreende seu conteúdo e responde às suas perguntas de pesquisa utilizando técnicas avançadas de RAG. O “arXiv Paper Curator” ensinará você a criar um sistema RAG de nível de produção, seguindo as melhores práticas do mercado. Ao contrário de tutoriais que saltam diretamente para a busca vetorial, seguimos uma abordagem profissional: primeiro dominamos os fundamentos da busca por palavras-chave e, em seguida, a aprimoramos com vetores para realizar uma recuperação híbrida.

#RAG #arXiv

Disponível em: https://github.com/jamwithai/production-agentic-rag-course

Uma abordagem de organização do conhecimento e Retrieval Augmented Generation para a recuperação semântica da informação / PPGCI – UFRGS

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Uma abordagem de organização do conhecimento e Retrieval Augmented Generation para a recuperação semântica da informação / PPGCI – UFRGS

o estudo propõe a utilização da arquitetura Retrieval-Augmented Generation como alternativa para aprimorar a qualidade dos metadados e a eficácia da recuperação da informação, com aplicação em bases especializadas como a Brapci. Ainda, tem como objetivo analisar o uso de estratégias dessa arquitetura aliadas a Modelos de Linguagem de Grande Escala, na recuperação da informação científica. Trata-se de uma pesquisa aplicada, de abordagem qualitativa e caráter metodológico, cujo procedimento compreendeu a construção de um microtesauro semântico especializado no domínio da Inteligência Artificial aplicada à Ciência da Informação, utilizado como base de conhecimento para um protótipo denominado SmartRetrieval. A proposta foi validada por meio da aplicação em um corpus formado por 40 artigos científicos, com avaliação baseada nas métricas de precisão, revocação e F1-Score. Os resultados destacam a integração entre linguagens documentárias e modelos generativos, mediada pela arquitetura RetrievalAugmented Generation (contribuindo para a melhoria da recuperação da informação, reduzindo ruídos e ampliando a cobertura semântica) e o papel central do indexador na construção e validação de linguagens documentárias (uma vez que a qualidade da representação temática depende de decisões conceituais fundamentadas e da mediação intelectual especializada).

#RAG #BRAPCI

Disponível em: https://lume.ufrgs.br/handle/10183/308996

Uso de inteligência artificial para servidores públicos / Governo Federal

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Uso de inteligência artificial para servidores públicos / Governo Federal

O Núcleo de Inteligência Artificial (NIA) é uma iniciativa coordenada pela Secretaria de Governo Digital (SGD) do Ministério da Gestão e da Inovação em Serviços Públicos (MGI) para a adoção de tecnologias de inteligência artificial no Poder Executivo Federal.

Objetivo: Apoiar a adoção da IA no Executivo Federal, disponibilizando:
– Ferramentas de IA de uso comum aos órgãos e entidades;
– Orientações, programas de capacitação, frameworks, cursos, guias e infográficos;
– Apoio à aceleração de projetos de inovação que utilizem IA;
– Pesquisa sobre a adoção de IA no Poder Executivo Federal.

  1. Guia de IA generativa no Serviço Público
  2. Guia prático de prompt e pesquisa com IA
  3. Guia de introdução ao RAG no serviço público
  4. Glossário de Termos Relacionados à IA

#Guias #Manuais #IA #RAG

Disponível em: https://www.gov.br/governodigital/pt-br/infraestrutura-nacional-de-dados/inteligencia-artificial-1

Perspectivas da Geração Aumentada de Recuperação (RAG) para Busca e Recuperação em Bibliotecas Acadêmicas / Information Technology and Libraries

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Perspectivas da Geração Aumentada de Recuperação (RAG) para Busca e Recuperação em Bibliotecas Acadêmicas / Information Technology and Libraries

A pesquisa destaca a capacidade do RAG de melhorar a experiência do usuário por meio de assistência personalizada à pesquisa, interfaces conversacionais e integração de conteúdo multimodal. Considerações críticas, incluindo implicações éticas, conformidade com direitos autorais e transparência do sistema, são abordadas. (…) O estudo conclui que a integração do RAG (RAG (Retrieval-Augmented Generation) é promissora para revolucionar os serviços de bibliotecas acadêmicas, ao mesmo tempo que enfatiza a necessidade de pesquisas contínuas em áreas como escalabilidade, conformidade ética e implementação com boa relação custo-benefício.

#RAG #BibliotecasUniversitárias #ProdutosEServiços

Disponível em: https://ital.corejournals.org/index.php/ital/article/view/17361

Bibliotecas RAG — O que fazem e qual usar? / Shailey Dash

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Bibliotecas RAG — O que fazem e qual usar? / Shailey Dash

Entender o que é RAG, pelo menos em linhas gerais, é relativamente fácil. As coisas se complicam quando você tenta descobrir como executar um projeto piloto e qual das muitas bibliotecas RAG disponíveis usar. Primeiro, existem muitas: Langchain, Haystack, LlamaIndex e muitas outras. Há também bibliotecas para bancos de dados vetoriais, como FAISS (Facebook AI Similarity Search), Elasticsearch e Milvus, entre outras. Como tudo isso funciona? Parece tudo muito complexo!

#RAG #Chatbots

via Shailey Dash

Disponível em: https://medium.com/@shaileydash/rag-libraries-what-do-they-do-and-which-one-to-use-part-1-fe26d3c04121