Knowledge Extraction from Databases

Intelligent Access with LLMs & RAG

Prefácio

Este workshop ensinará a utilizar containers para implementar um sistema de Retrieval Augmented Generation (RAG), permitindo consultas a bases de dados sem a necessidade de SQL. Durante a sessão, os participantes aprenderão a configurar e gerir containers distintos: um para um modelo de linguagem (LLM), outro para a interface web que facilitará a interação do utilizador e um terceiro responsável pelos pipelines de processamento e recuperação de informações. O foco será na criação de um fluxo eficiente, onde o modelo de linguagem acede aos dados estruturados por meio de técnicas avançadas de recuperação, transformando a forma como consultas a bases de dados são realizadas.

Este workshop destina-se a profissionais de tecnologia, programadores, engenheiros de dados e entusiastas da inteligência artificial que desejam aprender a utilizar a referida tecnologia em containers para implementar um sistema de Retrieval Augmented Generation (RAG).

Alguns exercícios podem começar por listar os objetivos de aprendizagem e os materiais de leitura necessários, com referências adicionais, caso se justifique. A inclusão de notas ajuda a apresentar os métodos e dar alguns exemplos, mas são menos detalhadas do que os materiais de leitura. Algumas notas são mensagens importantes para concluir as tarefas corretamente.

Autor

João Caldeira. Professor Auxiliar na Universidade Lusófona e Investigador Associado na COPELABS em Lisboa, Portugal.

Licença

Este trabalho é licenciado sob as condições descritas em Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License