Destravando o potencial do Modelo de Linguagem com o SAP HANA Cloud Vector Engine.

Introdução

No mundo empresarial em constante evolução, a capacidade de aproveitar tecnologias avançadas para extrair informações significativas dos dados é fundamental. Uma dessas tecnologias que tem causado sensação é o Modelo de Linguagem (LLM), conhecido por sua capacidade de entender, gerar e aumentar a linguagem humana de forma contextualmente relevante. No entanto, o verdadeiro potencial dos LLMs só pode ser desbloqueado quando são alimentados com conhecimentos específicos do negócio. É aqui que entra em jogo o Motor de Vetor da SAP HANA Cloud .

O Motor de Vetor da SAP HANA Cloud é uma ferramenta poderosa que pode armazenar e processar grandes quantidades de dados em tempo real, tornando-se um companheiro ideal para os LLMs. Ao integrar os LLMs com o Motor de Vetor da SAP HANA Cloud, as empresas podem criar uma arquitetura de LLM consciente do contexto que pode compreender e responder a consultas empresariais com uma precisão e relevância sem precedentes.

Neste post do blog, aprofundaremos o processo de aproveitar o Motor de Vetor da SAP HANA Cloud para construir uma arquitetura de LLM consciente do contexto usando uma abordagem de Geração Aumentada por Recuperação (RAG). Exploraremos como essa integração pode fechar a lacuna entre os LLMs e os dados do seu negócio, levando a interações mais inteligentes e informativas. Seja você um cientista de dados, um analista de negócios ou um entusiasta de tecnologia, este post do blog fornecerá ideias valiosas sobre o futuro da inteligência empresarial. Então, vamos começar!

Geração Aumentada por Recuperação

Conteúdo:

1. Termos Importantes
2. Implementação Técnica (Aplicativo de Demonstração):
   • Configuração Inicial para o Aplicativo em Python
   • Criação de Endpoints REST para o Aplicativo em Python
   • Estabelecimento do Contexto do LLM e da Base de Dados
   • Analisar os documentos carregados (.pptx, .pdf, .wordx)
   • Gerar e armazenar incorporações no SAP Hana DB
   • Interagir com o Modelo de Linguagem utilizando o Contexto da Base de Dados de Vetores

3. Benefícios chave de usar a arquitetura de Geração Aumentada por Recuperação (RAG)

4. Conclusão
5. Referências

Termos Importantes:

1. Incorporações: No contexto da aprendizagem automática, as incorporações são um tipo de representação de palavras que capturam vários aspectos do significado de uma palavra. São capazes de capturar o contexto de uma palavra em um documento, a similaridade semântica e sintática, a relação com outras palavras, etc. As incorporações transformam dados de alta dimensão em vetores de baixa dimensão, facilitando a realização de tarefas de aprendizagem automática.

2. Modelo de Incorporação: Um modelo de incorporação é uma forma de reduzir a dimensionalidade dos dados de entrada, como texto. Representa dados complexos em um espaço de menor dimensão, que é mais fácil de trabalhar. Esses modelos são frequentemente usados no processamento de linguagem natural (NLP) para mapear palavras ou frases de um vocabulário para vetores de números reais.

3. Modelo Generativo: Um modelo generativo em aprendizagem automática é um tipo de modelo estatístico que gera todos os valores para as observações, tipicamente através de uma distribuição probabilística. Os modelos generativos contrastam com os modelos discriminativos, que modelam a distribuição de classes individuais.