Benchmarks RAG: Modelos de Incorporação, Bancos de Dados Vetoriais e Rerankers
RAG melhora a LLM confiabilidade ao fundamentar as respostas em dados externos. Avaliamos a pilha RAG em modelos de incorporação, reordenadores, bancos de dados vetoriais, frameworks e ferramentas de avaliação em precisão de recuperação, latência e qualidade.
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Agentic RAG Benchmark: Roteamento Multi-Banco de Dados entre 36 LLMs
Fizemos um benchmark de 36 grandes modelos de linguagem em roteamento entre bases de dados. Cada modelo recebe uma pergunta em linguagem natural e 11 bases de dados SQL descritas em parágrafo, e depois tem de decidir qual base contém a resposta antes de escrever qualquer SQL. As 11 bases de dados foram extraídas de…
RAG Frameworks: LangChain vs LangGraph vs LlamaIndex
Comparamos 5 RAG frameworks: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Haystack e DSPy, construindo o mesmo fluxo de trabalho RAG agêntico com componentes padronizados: modelos idênticos (GPT-4.1-mini), embeddings (BGE-small), recuperador (Qdrant) e ferramentas (pesquisa web Tavily). Isto isola a verdadeira sobrecarga e eficiência de tokens de cada framework. O benchmark consistiu em 100 consultas, com cada framework a…
Benchmark de Reranker: Top 8 Modelos Comparados
Fizemos benchmark de 8 modelos de reranker em ~145k avaliações da Amazon em inglês para medir o quanto uma etapa de re-ranqueamento melhora a recuperação densa. Recuperamos os top-100 candidatos com multilingual-e5-base, re-ranqueamos com cada modelo e avaliamos os top-10 resultados contra 300 consultas, cada uma referenciando detalhes concretos da avaliação original. O melhor reranker…
Melhores RAG Ferramentas, Frameworks e Bibliotecas
RAG melhora as respostas dos LLMs ao fundamentá-las em dados externos, em vez de apenas o que o modelo memorizou durante o treinamento. Avaliamos os componentes a partir dos quais um sistema RAG é construído e reunimos os resultados em um só lugar, com um guia prático para escolher cada parte da stack. Veja nossos…
RAG Ferramentas de Avaliação: Weights & Biases vs Ragas vs DeepEval
Quando um pipeline de RAG recupera o contexto errado, o LLM gera confiantemente a resposta errada. Os avaliadores de relevância de contexto são a principal defesa. Comparamos cinco ferramentas em 1.460 perguntas e mais de 14.600 contextos pontuados sob condições idênticas: mesmo modelo juiz (GPT-4o), configurações padrão e sem prompts personalizados. Em condições padrão, WandB,…
Os 10 melhores modelos de embedding multilíngues para RAG
Avaliamos 10 modelos de embedding multilíngues em aproximadamente 606k avaliações da Amazon em 6 idiomas (alemão, inglês, espanhol, francês, japonês, chinês). Geramos 1.800 consultas (300 por idioma), cada uma referenciando detalhes concretos da avaliação de origem. Modelos treinados para busca (separação entre consulta e documento) superam modelos maiores treinados para similaridade textual geral: e5_base (110M…