Terminologias de IA explicadas - Parte 3
Mais terminologia explicada, como RAG, ajuste fino e engenharia de contexto.
Você pode encontrar a quarta parte desta série de vídeos aqui >> Parte Quatro
Até agora, você aprendeu como a IA pensa e como ter conversas eficazes com ela. Mas, até agora, tudo tem sido IA genérica e pronta para uso. É como contratar um novo funcionário brilhante que ainda não conhece a voz da sua marca, seus produtos ou seus processos. O verdadeiro poder surge quando você a personaliza para que ela se torne uma especialista no seu negócio.
🎯 O ajuste fino é o processo de ensinar à IA o estilo e o conhecimento da sua empresa. Você alimenta a IA com exemplos como e-mails de marketing anteriores, chats de suporte ao cliente ou documentos técnicos. A IA então aprende seu tom, os detalhes do seu produto e como você se comunica, para que, quando você pedir para ela escrever algo, soe como você.
📊 A Geração Aumentada por Recuperação (RAG) mantém sua IA atualizada. Em vez de retreiná-la sempre que seus dados mudam, você a conecta ao seu banco de dados ativo. Quando um cliente pergunta sobre o estoque, ela recupera as informações mais recentes primeiro e, em seguida, responde com total precisão.
📑 A engenharia de contexto é a habilidade de fornecer à IA as informações corretas antes de ela funcionar. Pense nisso como escrever um documento informativo. Por exemplo, forneça o histórico de compras de um cliente antes de pedir à IA para redigir um e-mail de suporte. Quanto melhor for o contexto, melhores serão os resultados.
🛠️ Os modelos de código aberto oferecem flexibilidade máxima. São modelos cujo código subjacente está disponível gratuitamente. Você pode ajustá-los em seus próprios servidores, proteger seus dados e evitar ficar preso à plataforma de uma única empresa.
Resumindo: o ajuste fino dá à IA a voz da sua marca, o RAG conecta-a aos dados comerciais em tempo real, a engenharia de contexto garante que ela tenha as informações corretas e os modelos de código aberto oferecem flexibilidade e controle. É assim que você transforma uma IA geral em um especialista personalizado que funciona exatamente da maneira que sua empresa precisa.
O método
As instruções
