RAG: Melhore o desempenho do seu modelo
Otimize seu modelo RAG usando técnicas de chunking, modelos de embedding e automação com n8n e Vectorize.io. Reduza desperdício de tokens e melhore a eficiência.

Otimize seu modelo RAG usando técnicas de chunking, modelos de embedding e automação com n8n e Vectorize.io. Reduza desperdício de tokens e melhore a eficiência.
- https://n8n.partnerlinks.io/39tj2ld0gxo6
- https://join.vectorize.io/c25cxdxhyzla
- https://aiworkshop.me/contact
Leia Também
Agente RAG no n8n: guia prático
Importe o template do Agente RAG fornecido e configure-o no n8n. Conecte-o à sua base de conhecimento e teste a busca aprimorada com cálculos e análises.

Agente RAG AI Local com n8n
Importe o template do Agente RAG AI para o n8n. Configure a base de conhecimento e defina seu agente para pesquisas locais, acessando documentos e executando consultas SQL em arquivos CSV.

Crie um Agente RAG no n8n
Para criar o Agente RAG, você precisará pré-processar documentos, configurar as credenciais do Google Drive no n8n, criar um índice Pinecone, adicionar um modelo de incorporação e carregar os documentos para o banco de d
