CRM para WhatsApp, Facebook e Instagram
Responda todas as mensagens dos seus clientes em um só lugar, a plataforma de gerenciamento de chats mais querida da América Latina!
No vídeo de hoje, vamos explorar o conceito de RAG (Retrieval Augmented Generation) e como ele pode transformar um assistente virtual em algo muito mais poderoso e específico para o seu negócio. Aprenda a integrar o conhecimento específico do seu negócio com as capacidades do modelo GPT para criar respostas mais precisas e personalizadas.
O RAG permite que o seu assistente acesse informações detalhadas e organizadas em documentos como PDFs, sites ou Notion. Com isso, ele pode buscar e aprimorar as respostas com base no que você já tem em sua base de dados, proporcionando um atendimento mais eficiente e direcionado.
Veja como aplicamos o RAG em diferentes contextos, como dentro de plataformas de aprendizado e suporte, criando assistentes inteligentes que não só entendem a documentação, mas também guiam seus usuários com base em informações específicas de seu negócio.
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🔥 Formação Gestor de Agentes de IA
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⭐ O que é RAG – Dicionário IA
00:00:00 Introdução
00:01:09 Entendendo RAG
00:02:13 Profissão Gestor de Agentes de IA
00:02:37 Aula na Prática
00:03:53 Exemplos de Uso – RAG
00:04:00 Outro Exemplo de Uso – RAG
00:04:11 Convite a conhecer as Formações
00:05:43 Conclusão
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9 Comments
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boa explicação.. mas fiquei com a seguinte dúvida: para esse agente funcionar, apenas respondendo baseado no conteúdo contido na RAG, vai consumir Tokens do GPT ou do modelo de IA que está sendo usado? ou o próprio N8N ou Dify varia essas buscas sem necessariamente consumir Tokens das IAs?
Cara, só você me fez entender RAG até agora. Ótima explicacação! Obrigado 🙂
Da dá, mas esquece usar modelos prontos
Criar um agente para gerir anuncios para corretores no facebook bussiness e instagram, com interface facilitada para o usuário leigo! Isso seria um SAAS ou daria pra fazer com um agente ? rsrs
1:35 isso não é treinar. Explicando da maneira simples, se você precisar da mesma informação, vai ser necessário olhar os documentos novamente. Diferente do treinamento que modifica o modelo e na próxima vez que você perguntar algo a ele, ele não vai precisar de nenhum documento e vai dar a resposta acertiva com base no que foi treinado anteriormente.
Eu gostaria de ver IA's utilizando RAG conectado a bancos de dados de algum sistema empresarial. Tipo, perguntar ao agente de IA o quanto está sendo faturado, quanto foi recebido, quanto falta faturar, quanto falta receber, tudo isso em tempo real porque ele vai consultar o banco de dados do ERP da empresa e pegar as informações de momento. Ainda não vi isso em centenas de vídeos que já assisti aqui na plataforma. Valeu!
Massaaa!
Existe a possibilidade de parametrizar o LLM para que responda apenas ao seu conteúdo específico e nada mais?