O Google Cloud publicou um artigo descrevendo como construir um aplicativo avançado de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) no Google Cloud usando o LlamaIndex. O que achei particularmente interessante foi a ênfase na flexibilidade e experimentação na construção de soluções RAG, já que não existe uma solução única para todos os casos.
Gostei de como o artigo decompôs o fluxo de trabalho do RAG usando o LlamaIndex, desde a indexação e armazenamento de dados até a recuperação, classificação e síntese de informações em uma resposta final.
Um aspecto notável foi o uso de ferramentas do Google Cloud, como o Document AI Layout Parser, para analisar documentos e entender seu conteúdo hierarquicamente, melhorando a precisão da recuperação.
Também fiquei intrigado com o uso de técnicas avançadas, como a Incorporação Hipotética de Documentos (HyDE) e a re-classificação de nós baseada em LLM, para aprimorar a qualidade dos resultados.
Por fim, o artigo forneceu exemplos práticos de uso do RAGAS para avaliar o desempenho do pipeline do RAG, facilitando o ajuste fino das soluções pelos desenvolvedores.
No geral, acredito que este artigo oferece um guia abrangente e prático para construir aplicativos RAG eficazes no Google Cloud.
