Golden Dataset: criando uma prova para sua IA
Um Golden Dataset é um conjunto de pergunta, contexto ideal e resposta esperada, revisado por humano, usado para detectar regressão antes de qualquer mudança em produção afetar o sistema todo.
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#rag
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RAG não é memória. Memória não é contexto. E contexto não é prompt.
Prompt é a instrução de uma chamada. Contexto é o que está ativo na janela naquele momento. Memória é o que persiste entre chamadas. RAG é o mecanismo que busca informação externa para preencher isso.
RAG vs contexto longo: quando cada abordagem faz sentido na prática
Modelos com janela de contexto de mais de um milhão de tokens tornaram tentador simplesmente colar o documento inteiro no prompt. RAG ainda vence em custo por consulta, atualização de dado e precisão …
Chunking: cortar texto é fácil. Cortar sem destruir o contexto é outra história
Dividir documento em pedaços de tamanho fixo é o jeito mais simples de fazer chunking para RAG, e também o que mais corta ideia ao meio. A estratégia de corte muda diretamente a qualidade da busca dep …
RAG explicado para quem já cansou de definições complicadas
RAG é a diferença entre fazer prova de memória e fazer prova de consulta: em vez de confiar só no que o modelo decorou no treino, ele busca informação relevante antes de responder.
RAG com .NET: montando o primeiro fluxo sem transformar tudo em magia
Um pipeline RAG em .NET é uma sequência concreta de etapas: ingerir texto, gerar embedding, guardar num vector store, buscar por similaridade e injetar o resultado no prompt antes de gerar a resposta.