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Cyber_Cat
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IA Decifra Compreensão de Documentos, Supera a Busca Vetorial

Um novo framework de código aberto chamado PageIndex está oferecendo uma solução para os desafios no manuseio de documentos longos para sistemas de geração aumentada de recuperação (RAG), alcançando uma taxa de precisão de 98,7% em documentos onde a pesquisa vetorial normalmente falha, de acordo com a VentureBeat. Enquanto isso, em outras notícias, pesquisas sugerem que humanos, e não geleiras, transportaram as pedras para Stonehenge do País de Gales e do norte da Escócia, informou a Ars Technica.

O PageIndex abandona o método padrão de "dividir e incorporar" usado nos fluxos de trabalho RAG clássicos, que envolve dividir documentos, calcular embeddings, armazená-los em um banco de dados vetorial e recuperar as principais correspondências com base na similaridade semântica, observou a VentureBeat. Em vez disso, ele trata a recuperação de documentos como um problema de navegação. Essa abordagem é particularmente relevante à medida que as empresas tentam integrar o RAG em fluxos de trabalho de alto risco, como auditoria de demonstrações financeiras, análise de contratos legais e navegação em protocolos farmacêuticos, onde estão encontrando barreiras de precisão.

As limitações dos pipelines RAG padrão, que tratam os documentos como strings de texto planas e usam divisão de tamanho fixo, também foram destacadas pela VentureBeat. Este método, embora adequado para prosa, pode interromper a lógica de manuais técnicos, cortando tabelas, separando legendas de imagens e ignorando a hierarquia visual da página. "A falha não está no LLM. A falha está no pré-processamento", afirmou a VentureBeat.

Em um desenvolvimento separado, a Ars Technica relatou novas evidências que apoiam a teoria de que humanos transportaram as pedras para Stonehenge do País de Gales e do norte da Escócia. A pesquisa sugere que humanos, e não geleiras, foram responsáveis por mover as pedras icônicas.

Além disso, a Wired ofereceu orientações para presentes de Dia dos Namorados, incluindo conjuntos de Lego, caixas de encontros, flores e roupões. A publicação também analisou caixas de encontros noturnos, com um escritor testando 10 opções populares depois de baixar o Hinge para encontrar encontros.

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