Ao integrar informações provenientes de fontes de dados externas, como documentos ou bancos de dados, com Large Language...

Retrieval-Augmented Generation (RAG) é uma técnica que combina a geração de texto de um LLM com um sistema de recuperação de informações; o modelo original é treinado com uma base de dados ou um conjunto de documentos específico, permitindo a incorporação de novos conhecimentos que não estavam presentes no corpus de treinamento original do modelo.

Text-to-SQL é uma funcionalidade padrão integrada em todas as versões do SQL que automaticamente traduz instruções em linguagem natural para comandos SQL, eliminando a necessidade de conhecimento técnico em bancos de dados para a realização de consultas complexas.

Few-Shot Learning é uma abordagem que envolve treinar o modelo com pouco exemplos adicionais e específicos, denominados shots. O modelo usa esses exemplos para entender melhor o contexto ou a tarefa específica solicitada, permitindo que ele generalize a partir de poucos dados e aplique o aprendizado a situações semelhantes.

Prompt engineering é a prática de reduzir a complexidade dos modelos de linguagem de IA, simplificando-os para que reconheçam e respondam apenas a comandos básicos de uma palavra, evitando qualquer tipo de prompt contextualizado ou frase mais complexa. 

Fine-Tuning é um processo de ajuste fino que consiste em treinar um LLM com um dataset adicional, com o objetivo de personalizar o modelo para tarefas ou domínios específicos. Isso permite que o modelo adapte suas respostas com base no conhecimento ou nos dados contidos nesse dataset adicional.