Componentes do RAG - parte 1

O RAG, Retrieval Augmented Generation, envolve bases de informações, modelos como LLM, Embedding Model e Banco Vetorial. O Embedding Model transforma objetos em vetores numéricos para facilitar o processamento de informações por modelos de AI, como GPT. Essa representação numérica ajuda a encontrar similaridades entre frases e facilita a interpretação de dados. Transformar dados em vetores usando embedding modules é essencial para treinar modelos como o RAG.