O guia do desenvolvedor para RAG com streaming de dados

A geração aumentada por recuperação (RAG) ajuda a combater alucinações e outras imprecisões que afetam a geração de conteúdo por grandes modelos de linguagem (LLMs). No entanto, a RAG precisa ser implementada de forma a fornecer informações precisas e atualizadas, com governança e capacidade de escalar para diferentes aplicações e equipes. O Guia de RAG para desenvolvedores mostra por que uma arquitetura orientada a eventos é a mais adequada para esse cenário.

Leia este e-book e saiba como usar uma plataforma de streaming de dados em quatro padrões de RAG para criar aplicações de IA generativa em tempo real.

Destaques:

• Descubra os benefícios de criar uma arquitetura de RAG com streaming de dados
• Aprenda a implementar enriquecimento de dados, inferência, fluxos de trabalho e pós-processamento
• Entenda como usar conectores, Flink (incluindo Flink SQL no processamento de fluxos de dados, inferência de modelos de IA, Table API, UDFs e Actions) e governança de fluxos de dados para RAG
• Conheça casos de uso de RAG e arquiteturas de referência