Modelo de Inteligência Artificial 🤖

Um modelo de inteligência artificial é como um assistente superinteligente que você pode treinar para fazer tarefas que geralmente precisariam da inteligência humana, como identificar padrões, tomar decisões e entender a linguagem falada ou escrita.

Modelo de Linguagem 🗣️

Um modelo de linguagem é um tipo de modelo de inteligência artificial que é treinado para entender e gerar linguagem humana. Ele pode ser usado para tarefas como tradução automática, sumarização de texto e geração de texto.

Motores de Busca 🔎

Os motores de busca ou buscadores (Searchers) nada mais são do que programas desenvolvidos para apresentar resultados a partir das palavras-chave fornecidas pelo usuário. Os motores de busca são como bibliotecários digitais que, quando você pergunta algo, rapidamente encontram e mostram os livros ou artigos mais relevantes na imensa biblioteca da internet.

RAG (Retrieval Augmented Generation)

O RAG é um modelo que combina a capacidade de recuperar informações relevantes de grandes conjuntos de dados com a capacidade de gerar respostas coerentes e informativas. Ele é frequentemente utilizado em sistemas de perguntas e respostas. O RAG é como um estudante brilhante que, ao responder perguntas, primeiro pesquisa em uma vasta enciclopédia e depois usa seu conhecimento para criar respostas claras e informativas.

LLM (Large Language Model)

Um LLM é um modelo de linguagem que é treinado em grandes quantidades de dados textuais para aprender a entender e gerar linguagem natural. Esses modelos são frequentemente usados em tarefas de processamento de linguagem natural, como geração de texto e análise de sentimento. Um LLM é como um autor que leu milhares de livros e artigos. Ele entende como as palavras funcionam juntas e pode escrever textos coerentes, fazer análises e responder perguntas complexas.

Embeddings

Em termos simples, embeddings são representações numéricas de palavras ou frases que capturam o significado semântico e relações entre elas. Eles são frequentemente usados em modelos de linguagem e processamento de texto. Embeddings são como mapas de palavras onde cada palavra é representada por um ponto. Palavras com significados semelhantes ficam próximas umas das outras nesse mapa, ajudando o modelo a entender as relações entre elas.

Tokens

Em processamento de linguagem natural, um token é uma unidade de texto, que pode ser uma palavra, parte de uma palavra (subpalavra) ou um caractere. Tokens são usados para dividir o texto em unidades menores para processamento. Em processamento de linguagem natural, um token é como um pedaço de um quebra-cabeça. Pode ser uma palavra inteira, parte de uma palavra ou até um caractere. Montando esses pedaços, o modelo entende e processa o texto.

Prompt

Um prompt é uma entrada de texto que é usada para solicitar uma resposta ou ação de um modelo de linguagem. Ele fornece contexto ou instruções para a geração de texto.

Na Nama App, o prompt é a sua instrução para o modelo de IA e são ajustados de acordo com os objetivos e escopo dos modelos para uma melhor qualidade das respostas

Preset

Um preset é um conjunto de configurações predefinidas que podem ser aplicadas a um software ou ferramenta para alcançar um resultado específico. Ele funciona como um atalho, eliminando a necessidade de ajustar manualmente cada parâmetro individualmente. O preset fornece um ponto de partida com configurações pré-ajustadas para obter um resultado desejado.

Markdown

Markdown é como uma forma rápida de decorar um texto. Basta usar alguns caracteres especiais, como asteriscos (#) para títulos, underlines (_) para itálico e hífens (-) para listas para formatar o texto do conteúdo. Em resumo o markdown permite formatar texto de forma rápida e eficiente.

Conceitos Gerais