Modelo de Inteligência Artificial 🤖

Um modelo de inteligência artificial é como um assistente superinteligente que você pode treinar para fazer tarefas que geralmente precisariam da inteligência humana, como identificar padrões, tomar decisões e entender a linguagem falada ou escrita.

Modelo de Linguagem 🗣️

Um modelo de linguagem é um tipo de modelo de inteligência artificial que é treinado para entender e gerar linguagem humana. Ele pode ser usado para tarefas como tradução automática, sumarização de texto e geração de texto.

Motores de Busca 🔎

Os motores de busca ou buscadores (Searchers) nada mais são do que programas desenvolvidos para apresentar resultados a partir das palavras-chave fornecidas pelo usuário. Os motores de busca são como bibliotecários digitais que, quando você pergunta algo, rapidamente encontram e mostram os livros ou artigos mais relevantes na imensa biblioteca da internet.

Deep Search

Deep Search (Busca Profunda) é uma técnica avançada de busca e recuperação de informações que vai além das abordagens tradicionais, utilizando algoritmos sofisticados e modelos de inteligência artificial para compreender o contexto, a intenção e as nuances por trás de uma consulta. Diferente de buscas superficiais baseadas em palavras-chave, o Deep Search analisa relações semânticas, estruturas de dados complexas e padrões ocultos para entregar resultados altamente relevantes e precisos. Essa abordagem é especialmente útil em sistemas de recomendação, motores de busca inteligentes e aplicações de IA generativa, onde a profundidade e a qualidade da informação recuperada são críticas.

Desvende insights ocultos através da decomposição inteligente de consultas. Nosso mecanismo Deep Search divide perguntas complexas em subconsultas estratégicas, explorando vários ângulos para descobrir conexões e insights que a pesquisa tradicional pode perder.

Decomposição Inteligente de Consultas

Transforme perguntas complexas em estratégias de pesquisa abrangentes:

Automaticamente divide consultas complexas
Gera subperguntas relevantes
Explora conceitos relacionados
Conecta informações dispersas

Descoberta de Múltiplos Caminhos

Exploração inteligente em todo o seu conteúdo:

Executa caminhos de pesquisa paralelos
Descobre conexões ocultas
Segue relações lógicas
Sintetiza descobertas em respostas coesas

Resultados Abrangentes

Compreensão profunda através de múltiplas perspectivas:

Combina insights de subconsultas
Revela conhecimento implícito
Captura contexto com nuances
Fornece respostas completas e relevantes

Perfeito para pesquisas complexas e exploração profunda de conteúdo. Se você está investigando problemas técnicos ou conduzindo pesquisas, a Deep Search ajuda você a descobrir insights que, de outra forma, permaneceriam ocultos.

Hybrid Search

Hybrid Search (Busca Híbrida) é uma abordagem que combina técnicas de busca baseadas em palavras-chave (métodos tradicionais) com métodos de busca semântica (baseados em significado e contexto). Essa integração permite aproveitar as vantagens de ambos os métodos: a precisão das buscas por palavras-chave e a capacidade de compreensão contextual dos modelos de IA. O Hybrid Search é amplamente utilizado em sistemas de recuperação de informações, como motores de busca e assistentes virtuais, para entregar resultados mais completos e relevantes, especialmente em cenários onde as consultas podem ser ambíguas ou complexas.

Combine a precisão da pesquisa clássica com a compreensão moderna da IA. Nosso mecanismo de pesquisa híbrido utiliza tanto a correspondência de palavras-chave BM25 quanto embeddings vetoriais densos para fornecer resultados de pesquisa abrangentes que funcionam tanto para consultas exatas quanto para perguntas em linguagem natural.

Arquitetura de Motor Duplo

Obtenha o melhor dos dois mundos através do processamento paralelo de pesquisa:

Pesquisa por palavra-chave (BM25): Garante correspondência de alta precisão para termos específicos, jargão técnico e consultas exatas
Pesquisa Semântica (Vetor): Captura significado e contexto através de embeddings neurais, perfeita para consultas em linguagem natural

Fusão Inteligente de Resultados

Nosso sistema de pontuação equilibra automaticamente os resultados de ambos os motores, normalizando e combinando suas pontuações de relevância. Quer seus usuários procurem por "documentação da API v2.1" ou perguntem "como eu integro o sistema de pagamento?", eles obterão resultados relevantes.

Configuração Flexível

Ajuste o sistema para corresponder ao seu caso de uso:

Controle o equilíbrio entre correspondência de palavras-chave e semântica
Defina limiares de relevância para melhor precisão
Otimize para seu tipo de conteúdo e padrões de consulta do usuário

Construído para os desafios de pesquisa modernos, desde a documentação técnica até os portais de suporte ao cliente. Oferece tanto a precisão que os engenheiros precisam quanto a compreensão da linguagem natural que os usuários de negócios esperam.

RAG (Retrieval Augmented Generation)

O RAG é um modelo que combina a capacidade de recuperar informações relevantes de grandes conjuntos de dados com a capacidade de gerar respostas coerentes e informativas. Ele é frequentemente utilizado em sistemas de perguntas e respostas. O RAG é como um estudante brilhante que, ao responder perguntas, primeiro pesquisa em uma vasta enciclopédia e depois usa seu conhecimento para criar respostas claras e informativas.

Nosso framework oferece uma abordagem simplificada para desenvolver aplicações de IA poderosas com recursos de última geração em Retrieval Augmented Generation (RAG). Otimizamos o processo de implementação, permitindo que você se concentre em construir soluções inovadoras em vez de se atolar em detalhes técnicos.

Chunking

No contexto de RAG (Retrieval-Augmented Generation), chunking refere-se ao processo de dividir textos longos ou documentos em partes menores e gerenciáveis, chamadas de "chunks" (ou pedaços). Essa técnica é essencial para otimizar a recuperação de informações, pois permite que o sistema identifique e acesse trechos relevantes de forma mais eficiente durante a geração de respostas. Ao segmentar o conteúdo em chunks, o modelo pode processar e indexar dados de maneira mais precisa, melhorando tanto a qualidade das respostas quanto o desempenho geral do sistema. Nosso sistema vai além do chunking básico com recursos inteligentes de expansão. Ele ajusta dinamicamente a quantidade de contexto circundante a ser incluída, eliminando informações redundantes e mantendo a relevância contextual. O resultado? Trechos recuperados mais limpos e respostas de IA mais precisas.

Reranking

Reranking (Reclassificação) é um processo pós-busca que reorganiza os resultados iniciais de uma consulta para melhorar sua relevância e qualidade. Utilizando algoritmos avançados ou modelos de IA, o Reranking analisa os resultados brutos e os reordena com base em critérios como relevância contextual, intenção do usuário ou similaridade semântica. Essa técnica é especialmente útil em sistemas de busca e recomendação, onde a ordem dos resultados pode impactar diretamente a experiência do usuário.

Transforme bons resultados de pesquisa em ótimos. Nosso mecanismo de reordenamento realiza uma análise profunda de atenção cruzada entre consultas e resultados de pesquisa, garantindo que o conteúdo mais relevante sempre chegue ao topo.

Análise de Atenção Cruzada

Enquanto a pesquisa inicial encontra correspondências potenciais, o reordenamento realiza uma comparação detalhada entre sua consulta e cada resultado. Esta análise mais profunda compreende:

Relações consulta-documento em um nível granular
Padrões semânticos complexos além das palavras-chave
Relevância contextual em passagens inteiras

Otimização Inteligente de Resultados

O Reranking atua como seu especialista em controle de qualidade:

Analisa o contexto completo de cada passagem recuperada
Reordena os resultados com base na verdadeira relevância para a consulta
Filtra o conteúdo menos relevante que passou pela pesquisa inicial

Performance Ajustada

Equilibre qualidade e velocidade com configuração flexível:

Escolha quantos resultados iniciais reordenar
Defina limiares de pontuação de relevância
Otimize para seus requisitos específicos de latência

Essencial para sistemas RAG de produção onde a qualidade dos resultados é importante. Quer você esteja construindo um portal de documentação ou um sistema de suporte ao cliente, o Reranking garante que os usuários vejam o melhor conteúdo primeiro.

LLM (Large Language Model)

Um LLM é um modelo de linguagem que é treinado em grandes quantidades de dados textuais para aprender a entender e gerar linguagem natural. Esses modelos são frequentemente usados em tarefas de processamento de linguagem natural, como geração de texto e análise de sentimento. Um LLM é como um autor que leu milhares de livros e artigos. Ele entende como as palavras funcionam juntas e pode escrever textos coerentes, fazer análises e responder perguntas complexas.

LLM Reasoning

LLM Reasoning (Raciocínio em Modelos de Linguagem de Grande Escala) refere-se à capacidade de sistemas de inteligência artificial, como os LLMs (Large Language Models), de processar informações, realizar inferências e tomar decisões lógicas com base em dados e contextos fornecidos. Esse processo envolve a compreensão de padrões complexos, a conexão de ideias e a aplicação de conhecimento pré-treinado para resolver problemas, responder perguntas ou gerar textos coerentes e contextualizados. O raciocínio em LLMs é fundamental para tarefas que exigem análise crítica, como resolução de problemas matemáticos, interpretação de textos ou tomada de decisões baseadas em dados.

Nosso mecanismo LLM Reasoning analisa perguntas complicadas de vários ângulos e constrói caminhos lógicos para chegar a conclusões confiáveis.

Solução de Problemas em Várias Etapas

Veja como o sistema lida com consultas complexas com raciocínio sofisticado:

Decompõe perguntas complexas em etapas gerenciáveis
Conecta conceitos relacionados em vários documentos
Constrói cadeias lógicas para chegar a conclusões bem fundamentadas

Processamento Estratégico de Informações

O mecanismo emprega estratégias avançadas de raciocínio:

Avalia evidências de várias fontes
Identifica e resolve informações conflitantes
Explica seu processo de pensamento para transparência

Análise da Cadeia de Pensamento

Capacidades cognitivas aprimoradas para uma compreensão mais profunda:

Segue caminhos de raciocínio lógico
Mostra o trabalho passo a passo quando necessário
Valida as conclusões com base no material de origem

Embeddings

Em termos simples, embeddings são representações numéricas de palavras ou frases que capturam o significado semântico e relações entre elas. Eles são frequentemente usados em modelos de linguagem e processamento de texto. Embeddings são como mapas de palavras onde cada palavra é representada por um ponto. Palavras com significados semelhantes ficam próximas umas das outras nesse mapa, ajudando o modelo a entender as relações entre elas.

Tokens

Em processamento de linguagem natural (NLP), um token é uma unidade de texto que pode ser uma palavra, parte de uma palavra (subpalavra) ou um caractere. Tokens são usados para dividir o texto em unidades menores, facilitando o processamento e a compreensão por parte dos modelos de linguagem. Imagine um token como um pedaço de um quebra-cabeça: pode ser uma palavra inteira, parte de uma palavra ou até um único caractere. Ao montar esses pedaços, o modelo consegue entender e processar o texto de forma eficiente.

Dentro desse contexto, os tokens podem ser categorizados em dois tipos principais, dependendo de sua função no sistema:

Tokens Indexados

Os tokens indexados referem-se à quantidade de palavras ou unidades de texto que compõem o dataset (conjunto de dados) utilizado para treinar ou alimentar o modelo, também conhecido como o "cérebro" do sistema. Esses tokens representam o conteúdo armazenado e organizado para consulta, como documentos, textos ou bases de conhecimento. Por exemplo, em um sistema de perguntas e respostas, os tokens indexados correspondem ao volume de informações disponíveis para o modelo buscar e recuperar respostas.

Tokens Processados

Os tokens processados são as unidades de texto efetivamente utilizadas durante cada requisição ao modelo. Eles incluem tanto o tamanho da pergunta enviada pelo usuário quanto o tamanho da resposta gerada pelo sistema. Esses tokens são dinâmicos e variam conforme a complexidade da pergunta e da resposta. Por exemplo, uma pergunta mais longa ou uma resposta detalhada consumirá mais tokens processados. Esse tipo de token é crucial para monitorar o uso de recursos e otimizar o custo e a eficiência do sistema.

Resumo:

Tokens Indexados: Representam o volume de dados armazenados no dataset do modelo.

Tokens Processados: Refletem o consumo de tokens em cada interação, considerando perguntas e respostas.

Prompt

Um prompt é uma entrada de texto que é usada para solicitar uma resposta ou ação de um modelo de linguagem. Ele fornece contexto ou instruções para a geração de texto.

Na Nama App, o prompt é a sua instrução para o modelo de IA e são ajustados de acordo com os objetivos e escopo dos modelos para uma melhor qualidade das respostas

Preset

Um preset é um conjunto de configurações predefinidas que podem ser aplicadas a um software ou ferramenta para alcançar um resultado específico. Ele funciona como um atalho, eliminando a necessidade de ajustar manualmente cada parâmetro individualmente. O preset fornece um ponto de partida com configurações pré-ajustadas para obter um resultado desejado.

Markdown

Markdown é como uma forma rápida de decorar um texto. Basta usar alguns caracteres especiais, como asteriscos (#) para títulos, underlines (_) para itálico e hífens (-) para listas para formatar o texto do conteúdo. Em resumo o markdown permite formatar texto de forma rápida e eficiente.

Conceitos Gerais