Tempo de Execução do Conhecimento
Knowledge Runtime refere-se à camada operacional dentro de uma aplicação de Inteligência Artificial (IA) que gerencia a recuperação, contextualização e aplicação de fontes de conhecimento externas, proprietárias ou em tempo real. É o mecanismo que permite que um modelo de linguagem grande (LLM) ou um agente de IA vá além de seus dados de treinamento estáticos e interaja com informações empresariais atuais e específicas.
Em ambientes corporativos, os LLMs de propósito geral frequentemente carecem de conhecimento específico do domínio ou de informações atualizadas. O Knowledge Runtime resolve isso ancorando as respostas da IA em dados internos e verificados. Isso reduz drasticamente as alucinações, melhora a precisão factual e permite que a IA opere como um verdadeiro especialista no assunto para a organização.
O processo geralmente envolve Geração Aumentada por Recuperação (RAG - Retrieval-Augmented Generation). Quando um usuário envia uma consulta, o Knowledge Runtime primeiro analisa a intenção. Em seguida, ele consulta um banco de dados vetorial ou um grafo de conhecimento contendo os documentos da organização. Trechos de texto relevantes são recuperados e esses trechos são injetados diretamente no prompt do LLM como contexto. O LLM então gera uma resposta baseada somente nesse contexto fornecido.
Este conceito está intimamente relacionado a Bancos de Dados Vetoriais, Embeddings, Engenharia de Prompt e Geração Aumentada por Recuperação (RAG).
