Avaliar modelos de IA vai muito além da acurácia. Métricas diretas medem desempenho técnico, métricas indiretas mostram impacto no negócio e métricas éticas garantem justiça e transparência. Exemplos de classificação (tumores) e regressão (preços de casas) mostram que nenhuma métrica isolada é suficiente. A avaliação confiável exige combinar indicadores conforme objetivo, risco e contexto, ampliando a visão para decisões seguras.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) conecta LLMs a mecanismos de busca semântica: indexa documentos em vetores, recupera os mais relevantes, injeta-os no prompt e gera respostas mais precisas, atualizadas e com menos alucinações. É ideal para chatbots corporativos, suporte jurídico, educação e help desk. Desafios: curadoria de fontes, latência, custo computacional e segurança dos dados.

Das oficinas artesanais à IA na Indústria 4.0, as revoluções industriais moldaram o trabalho, consumo e inovação ao longo dos séculos.

Como a Inteligência Artificial e o CRM se relacionam?

Introdução O uso da Inteligência Artificial (IA) tem ganhado cada vez mais espaço dentro das soluções tecnológicas disponíveis no...

Um dos grandes desafios atuais de uma IA é o problema de alinhamento de valores entre máquina e os interesses e preferências da humanidade