IA e agentes generativos

A IA generativa é um branch de IA que permite que aplicativos de software gerem novo conteúdo; geralmente caixas de diálogo de linguagem natural, mas também imagens, vídeo, código e outros formatos.

Por exemplo, um site de histórico de computação pode fornecer uma interface de chat de IA gerativa na qual os usuários podem inserir perguntas sobre figuras-chave, tecnologias e eventos no histórico de computação.

A capacidade de conversar com o site e fazer com que ele gere respostas originais para perguntas cria uma experiência interativa atraente para os usuários.

Como funciona a IA geradora?

A capacidade de gerar conteúdo é baseada em um modelo de linguagem, que foi treinado com grandes volumes de dados - muitas vezes documentos da Internet ou de outras fontes públicas de informações.

Os usuários interagem com modelos de linguagem de IA generativos por meio de prompts – instruções de linguagem natural de perguntas. O modelo de linguagem em uma solução de IA gerativa usa o prompt para iniciar a geração de uma resposta significativa.

Os modelos de IA generativo encapsulam relações semânticas entre elementos de linguagem (essa é uma maneira sofisticada de dizer que os modelos "sabem" como as palavras se relacionam entre si) e é isso que lhes permite gerar uma sequência significativa de texto.

Há grandes modelos de linguagem (LLMs) e SLMs ( modelos de linguagem pequenos ) – a diferença é baseada no volume de dados e no número de variáveis no modelo. As LLMs são poderosas e generalizam bem, mas podem ser mais caras para treinar e usar. Os SLMs tendem a funcionar bem em cenários mais focados em áreas de tópico específicas ou que exigem modelos pequenos facilmente implantados para aplicativos locais e agentes em dispositivos.

O que são agentes?

Os agentes são aplicativos de software baseados em IA gerativa que podem raciocinar e gerar linguagem natural, automatizar tarefas usando ferramentas e responder a condições contextuais para tomar as medidas apropriadas.

Os agentes de IA têm três elementos-chave:

• Um modelo de linguagem grande: este é o cérebro do agente; usando IA generativa para compreensão e raciocínio de linguagem.
• Instruções: um prompt do sistema que define a função e o comportamento do agente. Pense nisso como a descrição do trabalho do agente.
• Ferramentas: isso é o que o agente usa para interagir com o mundo. As ferramentas podem incluir:
  • Ferramentas de conhecimento que fornecem acesso a informações, como mecanismos de pesquisa ou bancos de dados.
  • Ferramentas de ação que permitem ao agente executar tarefas, como enviar emails, atualizar calendários ou controlar dispositivos.

Com esses recursos, os agentes de IA podem assumir a função de assistentes digitais que automatizam tarefas de forma inteligente e colaboram com você para trabalhar de forma mais inteligente e eficiente.

Cenários de IA generativo e agente

Os usos comuns de IA gerativa e agentes incluem:

• Criar bots de chat que respondam às perguntas do usuário ou se envolvam na conversa.
• Implementando assistentes de IA que auxiliam usuários humanos automatizando tarefas.
• Criando novos documentos ou outro conteúdo (geralmente como ponto de partida para desenvolvimento iterativo adicional)
• Tradução automatizada de texto entre idiomas.
• Resumindo ou explicando documentos complexos.