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Questão pública

Questão de Engenharia de Software

CESGRANRIO - BNDES - Ciência de Dados Manhã - 2024 • CESGRANRIO • 2024

Em aplicações modernas de Processamento de Linguagem Natural, usando Grandes Modelos de Linguagem (Large Language Models – LLM) é comum a necessidade de usar informações relevantes que estão em documentos novos e privados, que não foram usados no pré-treinamento dos modelos de LLM. Considerando que esses documentos podem ser longos e em grande quantidade, que o tamanho do contexto usado na chamada à Application Programming Interface (API) da LLM é limitado, e ainda pensando que os custos de processar são muitas vezes calculados por quantidade de tokens, foi desenvolvida a técnica conhecida como Retrieval Augmented Generation (RAG). Considerando-se esse contexto, qual é a característica da técnica RAG?
A
Compara a resposta da LLM aos documentos recuperados para verificar seu alinhamento com a resposta desejada.
B
Refina a LLM previamente com base nos documentos, evitando custos adicionais por contexto.
C
Realiza uma tarefa de recuperação de informação para selecionar as partes de documentos que devem ser enviadas dentro do contexto.
D
Revisa localmente todas as possibilidades combinatórias das partes de documentos escolhendo um número mínimo ótimo, reduzindo assim o custo de análise.
E
Usa chamadas recursivas a LLM para enviar todas as partes necessárias do documento.
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