Integrando a recuperação ao prompt
Responda com contexto fundamentado e citado.
Integrando a recuperação ao prompt é uma aula grátis de NLP Academy no CoddyKit. Esta é a aula 4 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de NLP Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de NLP Academy inclui 4 aulas no total.
Reunindo as partes
Você pode recuperar segmentos relevantes e chamar um LLM. Agora conecte as duas partes: forneça o texto recuperado ao comando como contexto.
O comando aumentado
Um comando RAG tem três partes: uma instrução, o contexto recuperado e a pergunta do usuário. O modelo lê as três partes em conjunto.
Unindo os segmentos recuperados
Primeiro, reúna seus principais segmentos em um único bloco de texto. Uma linha em branco entre eles mantém cada trecho legível para o modelo.
context = "\n\n".join(hits)Construindo a sequência do comando
Envolva o contexto e a pergunta em rótulos claros. Um modelo simples informa ao modelo exatamente o que usar e o que responder.
prompt = f"Context:\n{context}\n\nQuestion: {question}\nAnswer:"Orientando o modelo a permanecer fundamentado
Adicione uma instrução para responder somente com base no contexto. Isso reduz as alucinações e mantém a resposta ligada às suas fontes.
Lidando com respostas desconhecidas
Informe ao modelo que deve dizer que não sabe quando o contexto não fornecer uma resposta. Permitir não sei é melhor do que um palpite confiante e errado.
Enviando para o LLM
Passe o comando montado para a chamada do seu modelo. Agora o LLM responde usando o seu contexto recuperado, e não apenas o treinamento.
answer = llm(prompt)Exibindo as fontes
Retorne os segmentos usados junto com a resposta. Essas citações permitem que os usuários verifiquem a afirmação e desenvolvam confiança.
Observe o comprimento do contexto
Segmentos demais ultrapassam a janela de contexto. Mantenha k pequeno e reduza os trechos longos para que o comando caiba no limite do modelo.
Uma função RAG mínima
O fluxo completo é pequeno: criar incorporações, pesquisar, criar o comando e gerar. Essa única função representa todo um processo RAG.
def rag(q):
hits = retrieve(q)
return llm(build_prompt(hits, q))Melhorando a qualidade da recuperação
Se as respostas forem fracas, geralmente o problema está na recuperação, não no LLM. Segmentos melhores e uma nova ordenação elevam mais a qualidade do que um modelo maior.
Verificação rápida
Pense no que entra em um comando RAG.
Recapitulação
Você reúne os segmentos recuperados no contexto, cria um comando com instrução e pergunta, gera uma resposta fundamentada e exibe as fontes. ✅
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Perguntas Frequentes
A aula “Integrando a recuperação ao prompt” é grátis?
Sim — o texto completo de “Integrando a recuperação ao prompt” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de NLP Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de NLP Academy inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “Integrando a recuperação ao prompt”?
Responda com contexto fundamentado e citado. Você pratica NLP Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar NLP Academy?
Nenhuma experiência prévia é necessária. NLP Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 4 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Integrando a recuperação ao prompt”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de NLP Academy?
Sim. Cada aula de NLP Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
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