Glossário

Windowing

O que é Windowing?

O windowing consiste em dividir dados longos em secções («janelas») de comprimento fixo, que muitas vezes se sobrepõem. Em aplicações de IA, isto divide documentos longos em partes pesquisáveis; a sobreposição garante que uma frase no limite de uma secção não perde o seu contexto. As janelas deslizantes também são usadas com séries temporais e sinais de áudio para analisar os dados por partes.

Como o KI.ordo ajuda

O KI.ordo divide o conhecimento guardado em secções sobrepostas, para que a pesquisa de conhecimento encontre as passagens relevantes juntamente com o respetivo contexto.

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Pesquisa de conhecimento
Documentos
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Termos relacionados

Geração aumentada por recuperação (RAG)

A geração aumentada por recuperação combina pesquisa com geração de texto: antes de responder, o sistema pesquisa numa coleção de conhecimento – como manuais, diretrizes ou FAQ – as passagens relevantes e transmite-as ao modelo de linguagem como contexto. A resposta baseia-se assim em conteúdos atuais e específicos da empresa, e não apenas no conhecimento de treino do modelo. Isto reduz as afirmações inventadas, torna as fontes rastreáveis e permite atualizações sem retreino.

RAG
pesquisa de conhecimento
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Recuperação de informação

A recuperação de informação abrange métodos que encontram, num grande corpo de texto, os documentos ou passagens que correspondem a uma consulta e os ordenam por relevância. As abordagens clássicas, como o BM25, ponderam os termos de pesquisa consoante a frequência e a raridade com que ocorrem; as mais recentes acrescentam a semelhança semântica. Está na base dos motores de pesquisa, da pesquisa empresarial e da geração aumentada por recuperação, em que um modelo de linguagem usa as passagens recuperadas como base da sua resposta.

Pesquisa
BM25
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Pipeline de recuperação

Um pipeline de recuperação é a sequência de passos de processamento que um sistema utiliza para encontrar a informação certa para uma pergunta. Os passos típicos são: importar e limpar documentos, dividi-los em blocos (chunks), criar um índice de pesquisa, reformular opcionalmente a consulta, obter as correspondências, ordená-las (reranking) e transmitir as melhores ao modelo de linguagem. É a base de qualquer aplicação RAG, e a sua qualidade determina em grande medida a qualidade das respostas obtidas.

RAG
pesquisa
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