Meus 2 cents: 1) Qual o conceito basico de IA ? Existe IA (definicao ampla) e... · Oletros

Em resposta a Sobre IA [Direcionamento]

Meus 2 cents:

1) Qual o conceito basico de IA ?

Existe IA (definicao ampla) e LLM's (IAs especializadas que usamos como ferramenta hoje em dia, tais como chatgpt, claude, llama, gemini).

Explicando mais um pouco:

🤖 IA (Inteligência Artificial)

É a área da computação que cria máquinas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, como aprender, resolver problemas, reconhecer padrões ou entender linguagem.

📚 LLM (Large Language Model - Modelo de Linguagem de Grande Escala)

É um tipo específico de IA treinado com enormes quantidades de texto para entender e gerar linguagem humana. Ele prevê a próxima palavra em uma frase, permitindo escrever textos, traduzir idiomas, resumir conteúdos e responder perguntas.
Exemplos: ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google), Claude (Anthropic).

🎯 Em resumo:

IA = Campo amplo (máquinas "inteligentes").
LLM = Subtipo de IA focado em linguagem (gera texto, conversa, explica ideias).

Nas respostas abaixo vou LLM como sinomimo de IA - que eh provavelmente o que voce quer saber.

2) Como criar uma IA (LLM) ?

Criar uma LLM eh caro e complexo - voce nao vai fazer isso, normalmente apenas grandes empresas tem acesso ao hardware, software, dinheiro e mao-de-obra necessario para isso.

O que nos fazemos no dia-a-dia eh usar LLM's ja prontos e treinados - os tais chatgpt, claude, gemini, llama, etc.

O que pode ser feito eh agregar algum conhecimento especifico para o LLM poder responder uma pergunta: chamamos isso de RAG

P.ex.: voce quer que o LLM (chatgpt) responda sobre os jogos da copa da fifa interclubes (que esta acontecendo agora).

O chatgpt nao sabe nada disso, porque quando ele foi treinado a copa ainda nao estava ocorrendo. Mas nada impede que voce insira no "prompt" (contexto da pergunta) os dados vindos de uma fonte (PDF, docs, internet) e peca para ele ler esta fonte e produzir a resposta a partir dela. Isso eh chamado de RAG (retrieval augmented generation).

Por padrao os LLM's nao tem acesso a informacoes novas, eles ficam "congelados" com os dados utilizados para seu treinamento.

Mas podemos fornecer dados novos durante a pergunta (prompt) ou entao agregar uma ferramenta que possa fazer isso de forma automatica (p.ex. MCP - as "maos" de um LLM - que permitem ao LLM interagir com alguma ferramenta externa)

3) Automacoes

Automacoes como N8N sao programas que sao criados em "blocos" (como LEGO) em uma interface propria, ligando uns aos outros. Cada "bloco" eh especializado em fazer algo: p.ex. buscar um dados, perguntar algo para um LLM, decidir se vai fazer isso ou aquilo (blocos de decisao), aguardar o processamento de algo, etc)

Hoje eh comum criar automacoes que esperem uma entrada no Whatsapp, verifique o conteudo e baseado nele tome acoes (como p.ex. fazer a conducao de um funil de vendas)