Entendendo a Inteligência Artificial (IA) no Nama App

O Nama App utiliza um pipeline de IA composto por diversos algoritmos, incluindo modelos de linguagem de última geração (LLMs), para encontrar e gerar a melhor resposta para as perguntas dos usuários. O pipeline opera em duas etapas principais: treinamento e inferência.

Utilizando seu dataset como referência

Os arquivos usados no dataset_são processados no pipeline da Nama App já pré-treinada para diversas línguas e contextos. Essa abordagem permite que os usuários tenham acesso a modelos de compreensão e geracionais pré-treinados, sem a necessidade de realizar treinamento ou _fine-tuning.

Treinamento e fine-tuning do pipeline customizado (avançado)

Para usuários Enterprise ou casos de uso específicos em domínios nichados de negócios, a Nama oferece a possibilidade de realizar o fine-tuning do pipeline customizado. Essa etapa avançada, realizada sob consulta com a equipe da Nama, garante uma maior compreensão do domínio e da geração de linguagem por parte da IA.

Inferência

Na etapa de inferência, o modelo treinado é utilizado para responder às perguntas dos usuários. A qualidade das respostas geradas depende de dois fatores principais:

• Qualidade do dataset: A qualidade do dataset é crucial para garantir que o modelo possa gerar respostas precisas e úteis. Um dataset de alta qualidade deve possuir uma amostragem representativa das perguntas e respostas do usuário e fornecer contexto suficiente para que a máquina entenda como resolver os problemas dos usuários.
• Escopo da aplicação / Comportamento do usuário: A aplicação deve ser projetada de forma a orientar o usuário a fazer perguntas relevantes e contextualizadas, considerando o escopo do _dataset _e a capacidade do modelo de responder às perguntas.

Motor de busca (Searcher)

O motor de busca (Searcher) da Nama App é um componente crucial do pipeline de AI. Ele utiliza os modelos treinados para buscar informações relevantes no dataset e fornecer respostas úteis e precisas para as perguntas dos usuários. O modelo é ajustado para entender o contexto e os detalhes das perguntas feitas, garantindo que as respostas geradas sejam de alta qualidade e pertinentes ao que o usuário deseja saber.

Configuração do motor generativo

O motor generativo do Nama App permite personalizar a experiência do usuário ao responder às perguntas. Você pode alterar o idioma das respostas (por exemplo, inglês, espanhol ou outras línguas suportadas) e selecionar um tom de voz específico para o modelo (técnico, preciso, comediante de stand-up, etc.).

Ao utilizar as ferramentas do Nama App, é importante garantir que os datasets sejam de alta qualidade e que os usuários estejam fazendo perguntas contextualizadas e relevantes. Com esses fatores em mente, você pode criar uma solução de busca e geração de respostas eficiente e eficaz para seus usuários.