Um estudo da Redis mostra que o ajuste fino de modelos RAG para precisão pode degradar a qualidade de recuperação em até 40%...

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Um estudo da Redis mostra que o ajuste fino de modelos RAG para precisão pode degradar a qualidade de recuperação em até 40%, representando riscos para pipelines de agentes de IA que dependem de informações precisas. As empresas devem ser cautelosas ao otimizar.