A Oracle afirma que seu novo Trusted Answer Search pode fornecer resultados confiáveis em escala na empresa, vasculhando um conjunto governado de documentos aprovados usando pesquisa vetorial em vez de modelos de linguagem grande (LLMs) e geração aumentada de recuperação (RAG).
Disponível para download ou acessível por meio de APIs, ele funciona fazendo com que as empresas definam um “espaço de pesquisa” com curadoria de relatórios, documentos ou endpoints de aplicativos aprovados emparelhados com metadados e, em seguida, usem similaridade baseada em vetores para combinar a consulta de linguagem natural de um usuário com o alvo pré-aprovado mais relevante, disse Tirthankar Lahiri, vice-presidente sênior de dados de missão crítica e mecanismos de IA da Oracle.
Em vez de recuperar texto bruto e gerar uma resposta, como é típico em sistemas RAG que dependem de LLMs, o sistema subjacente do Trusted Answer Search mapeia deterministicamente a consulta para um “documento de correspondência” específico, extrai quaisquer parâmetros necessários e retorna um resultado estruturado e verificável, como um relatório, URL ou ação, disse Lahiri.
