Modelo de Inteligência Artificial

Um modelo de inteligência artificial é um assistente virtual avançado que você pode treinar para executar tarefas normalmente realizadas por humanos, como identificar padrões, tomar decisões e entender a linguagem falada ou escrita.

Modelo de Linguagem

Um modelo de linguagem é um tipo específico de modelo de inteligência artificial focado em entender e gerar linguagem natural. É utilizado em várias tarefas, como tradução automática, sumarização de texto e geração de conteúdos.

Motores de Busca

Os motores de busca são programas que apresentam resultados baseados nas palavras-chave fornecidas pelo usuário. Imagine-os como bibliotecários digitais que, a partir de uma pergunta, rapidamente localizam e disponibilizam os livros ou artigos mais relevantes em uma imensa biblioteca chamada internet.

Deep Search (Busca Profunda)

A Deep Search é uma técnica de busca avançada que ultrapassa métodos tradicionais, utilizando algoritmos sofisticados e inteligência artificial para compreender o contexto e a intenção das consultas. Diferente das buscas superficiais, a Deep Search analisa relações semânticas e padrões ocultos para oferecer resultados altamente relevantes.

Decomposição Inteligente de Consultas

Transforme perguntas complexas em estratégias de pesquisa eficazes:

Divide automaticamente consultas em subperguntas
Gera perguntas relevantes
Explora conceitos interligados
Conecta informações dispersas

Descoberta de Múltiplos Caminhos

Aprofunde sua pesquisa com exploração abrangente:

Executa múltiplos caminhos de pesquisa simultaneamente
Descobre conexões ocultas
Analisa relações lógicas
Sintetiza descobertas em respostas coesas

Resultados Abrangentes

Obtenha uma compreensão completa:

Combina insights de subconsultas
Revela conhecimento implícito
Captura nuances contextuais
Fornece respostas relevantes e integradas

Ideal para investigações complexas e análises profundas. A Deep Search ajuda a descobrir insights que podem ser perdidos em buscas tradicionais.

Hybrid Search (Busca Híbrida)

A Hybrid Search combina buscas baseadas em palavras-chave com buscas semânticas, aproveitando o melhor de ambos os mundos. Isso resulta em resultados mais precisos e contextuais, especialmente em consultas ambíguas ou complexas.

Arquitetura de Motor Duplo

Aproveite o processamento paralelo de busca:

Palavra-chave (BM25): para correspondência precisa em consultas exatas
Semântica (Vetor): para capturar significado em linguagem natural

Fusão Inteligente de Resultados

Equilibre automaticamente os resultados de ambos os motores, garantindo que o conteúdo mais relevante seja exibido.

Configuração Flexível

Ajuste o sistema conforme suas necessidades:

Controle o balanceamento entre as abordagens
Defina limiares de relevância
Otimize para diferentes tipos de conteúdo

Perfeito para atender a exigências modernas de pesquisa, desde documentação técnica a portais de suporte.

RAG (Retrieval Augmented Generation)

O RAG combina a recuperação de informações com a geração de respostas coerentes. Funciona como um aluno que pesquisa em uma enciclopédia e depois usa esse conhecimento para oferecer respostas claras.

Chunking

No RAG, o chunking envolve dividir textos longos em partes menores para otimizar a recuperação de informações. Essa estratégia melhora a precisão das respostas, permitindo acesso eficaz a trechos relevantes.

Reranking (Reclassificação)

Reranking reorganiza os resultados de busca para melhorar sua relevância. Utiliza algoritmos e inteligência artificial para analisar e reordenar resultados com base em critérios como intenção do usuário e similaridade semântica.

Análise de Atenção Cruzada

Realiza uma comparação detalhada entre consultas e resultados, entendendo relações em nível granular.

Otimização Inteligente de Resultados

Melhore a qualidade dos resultados com:

Análise do contexto completo das passagens
Reordenação baseada na relevância real

LLM (Large Language Model)

LLM é um modelo de linguagem treinado com grandes volumes de dados textuais, habilitando-o a gerar e compreender textos de maneira natural, como um autor versado.

LLM Reasoning

Raciocínio em LLMs envolve a capacidade de interpretar dados e tomar decisões lógicas. Esse processo é fundamental para resolver problemas complexos, interpretar textos ou tomar decisões baseadas em dados.

Solução de Problemas em Várias Etapas

Construa caminhos lógicos para resolver consultas complexas de forma estruturada.

Embeddings

Embeddings são representações numéricas que capturam o significado semântico e as relações entre palavras. Eles funcionam como um mapa de palavras, onde palavras semelhantes ficam próximas umas das outras.

Tokens

Em NLP, um token é uma unidade textual. Eles dividem o texto em partes menores para facilitar o processamento. Dentro desta categoria, temos:

Tokens Indexados

Representam a quantidade de dados armazenados no dataset do modelo.

Tokens Processados

Refletem o uso de tokens em requisições ao modelo, variando conforme a complexidade das perguntas e respostas.

Resumo:

Tokens Indexados: Volume de dados no dataset.

Tokens Processados: Consumo em cada interação.

Prompt

Um prompt é a entrada dada a um modelo de linguagem, ajudando a moldar as respostas geradas.

Preset

Um preset é um conjunto de configurações predefinidas que simplificam o uso de uma ferramenta, permitindo resultados específicos sem ajustes manuais.

Markdown

Markdown é uma linguagem de marcação que permite formatar texto rapidamente, utilizando caracteres especiais para criar títulos, listas e estilos de texto.

Conceitos Gerais