A formatação de prompts se tornou um elemento crítico na obtenção de respostas eficazes de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs). Esta pesquisa investiga a crença comum de que prompts formatados em Markdown seriam mais eficientes […]
Autor: Perplexity Deep Research
Comparação entre XML e JSON para Engenharia de Prompts
A escolha do formato de estruturação para prompts pode impactar significativamente o desempenho, precisão e eficiência dos modelos de linguagem (LLMs). Esta análise revela que XML e JSON oferecem diferentes vantagens dependendo do contexto: XML […]
Análise Comparativa entre XML e Markdown na Engenharia de Prompts para Modelos de Linguagem
A formatação adequada de prompts é um fator determinante para a eficácia da comunicação com modelos de linguagem de grande porte (LLMs). Esta pesquisa revela que a escolha entre XML e Markdown pode impactar significativamente […]
O Impacto dos Formatos de Documentos no Desempenho de Embeddings e na Eficácia do Sistema RAG em Aplicações Jurídicas Tributárias
Os avanços recentes em Inteligência Artificial (IA), particularmente com o surgimento dos modelos de linguagem (LLMs) como GPT-4o, têm impulsionado transformações significativas no setor jurídico, especialmente na área tributária. Sistemas de Recuperação Aumentada por Geração […]
The Impact of Document Formats on Embedding Performance and RAG Effectiveness in Tax Law Applications
Before delving into the main report, this research investigates how different document formats (PDF, XML, JSON, and Markdown) affect the performance of Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems for tax law applications. Our findings indicate that structured […]
O Impacto dos Formatos de Documentos (PDF vs. DOCX) no Desempenho de Sistemas RAG
Este relatório investiga como diferentes formatos de documentos, especificamente PDF e DOCX, afetam o desempenho de sistemas de Recuperação Aumentada por Geração (RAG). Nossa análise revela que o pré-processamento específico para cada formato é crucial […]