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Se você é empresário, gestor ou supervisor, provavelmente já enfrentou desafios com sua equipe. Mesmo os melhores colaboradores, por serem humanos, têm suas limitações: eles não podem entregar 100% o tempo todo e estão sujeitos a restrições de dias e horários de trabalho, afinal, ninguém opera 24/7. Essas limitações podem ter despertado em você o desejo por soluções mais automatizadas, como um pensamento recorrente: "Se eu tivesse um robô para fazer isso!" ou "Se eu tivesse mais colaboradores!". A necessidade é a mãe da invenção, e a Inteligência Artificial (IA), como o ChatGPT é um testemunho disso.

A boa notícia é que, com o advento da IA generativa, já é possível "contratar" colaboradores virtuais para sua empresa. Neste artigo, vou apresentar alguns pontos importantes a serem considerados e esclarecer dúvidas comuns.

Spoiler: É possível ter um agente que fala como a sua equipe, usando a mesma linguagem e termos, conhece tudo sobre sua empresa e seus produtos e acessa os seus sistemas para buscar informações em tempo real. Com isso consegue identificar necessidades, oportunidades e iniciar ações que disparam gatilhos para sistemas ou humanos agirem.

Como treinar o ChatGPT e sobre o que ele deve falar?

Esta é, sem dúvida, uma das perguntas mais frequentes. Se você já experimentou o ChatGPT, sabe que ele pode responder sobre uma ampla gama de tópicos, o que pode ser um desafio ao imaginar ele atendendo clientes da sua empresa e fornecendo informações sobre concorrentes, dados críticos ou até receitas de bolo. Além disso, se você já fez perguntas específicas sobre o seu negócio, deve ter percebido que ele não sabe de tudo.

O Chat GPT, embora seja uma ferramenta avançada de inteligência artificial, possui limitações inerentes, especialmente no que diz respeito à sua capacidade de análise e construção de textos. Ele é programado para entender e gerar linguagem humana de maneira coerente e contextual, o que o torna eficiente para criar, editar e formatar textos em uma variedade de estilos e formatos. No entanto, sua compreensão é baseada em padrões de linguagem e informações pré-existentes até o ponto de seu último treinamento, o que significa que ele não tem acesso a informações ou eventos que ocorreram após essa data. Além disso, enquanto o Chat GPT pode simular o entendimento e a geração de ideias, ele não possui consciência própria ou compreensão intuitiva, dependendo inteiramente dos dados com os quais foi treinado. Isso implica que, embora seja uma ferramenta poderosa para auxiliar na criação de conteúdo, ele deve ser utilizado como um complemento à expertise e ao discernimento humano, especialmente em tarefas que requerem análise crítica, criatividade original ou conhecimento especializado atualizado.

Portanto, torna-se essencial "calibrar" o ChatGPT, ensinando-o sobre o que deve ou não ser dito, orientando-o sobre onde buscar informações e, em algumas ocasiões, fornecendo-lhe uma base de conhecimento específica.

Fine-tuning

Nossa primeira análise será sobre o objetivo do fine-tuning, ou ajuste fino, em sistemas de inteligência artificial como o ChatGPT, é personalizar e otimizar o modelo para atender a necessidades específicas ou melhorar seu desempenho em tarefas particulares. Este processo envolve treinar o modelo em um conjunto de dados mais restrito ou específico, que reflete o contexto, o vocabulário, as nuances e as preferências de uma determinada aplicação ou setor. O fine-tuning é crucial em vários cenários:

Especificidade do Setor: Em setores como o jurídico, médico ou financeiro, onde o jargão e os conceitos são muito específicos, o fine-tuning ajuda o modelo a entender e gerar respostas que são precisas e relevantes para esses campos.

Personalização da Marca: Para empresas que desejam que o ChatGPT reflita o tom de voz, os valores e o estilo de comunicação da marca, o fine-tuning pode ajustar o modelo para alinhar-se com a identidade da marca.

Melhoria da Precisão: Em casos onde o modelo padrão pode não ter um desempenho ideal, como em tópicos muito nichados ou em idiomas menos comuns, o fine-tuning pode melhorar significativamente a precisão e a relevância das respostas.

Integração de Conhecimento Específico: Quando é necessário que o ChatGPT tenha conhecimento sobre informações atualizadas ou específicas de uma empresa, como produtos, políticas ou FAQs, o fine-tuning com esses dados específicos permite que o modelo responda de forma mais eficaz a perguntas relacionadas.

Cumprimento de Regulamentações: Em indústrias altamente regulamentadas, o fine-tuning pode ajudar a garantir que as respostas do modelo estejam em conformidade com as leis e regulamentos aplicáveis.

O fine-tuning é uma técnica crucial para moldar o ChatGPT de acordo com contextos específicos, aprimorando sua precisão e relevância em áreas especializadas. Este processo assegura que a comunicação gerada pelo ChatGPT esteja em harmonia com os objetivos e exigências particulares de uma empresa ou setor.

Para ilustrar, utilizamos arquivos no formato JSONL para este tipo de treinamento. Estes arquivos simulam interações, definindo perguntas específicas e as respostas desejadas. Veja um exemplo:

{
"prompt": "Qual é o objetivo de não comer carne na sexta-feira Santa? Tem alguma coisa a ver com a morte de Cristo?",
"completion": "Não comer carne na sexta-feira Santa é uma tradição católica que visa homenagear a morte de Cristo, simbolizando um jejum e abstenção de prazeres físicos para alcançar maior controle sobre o corpo e as paixões. Embora seja uma prática tradicional, não há um ensinamento bíblico específico que a determine."
}
{
"prompt": "Quem disse a frase 'Quem come a minha carne e bebe meu sangue tem a vida eterna, e eu o ressuscitarei no último dia'?",
"completion": "Essa frase foi dita por Jesus durante a Santa Ceia, simbolizando o pão e o vinho como representações de Seu corpo e sangue."
}

Após criar o arquivo, ele é treinado via API da OpenAI, resultando em um modelo personalizado para uso específico. Planejo detalhar esse processo em um futuro artigo técnico.

O fine-tuning é útil, mas tem limitações. A base de treinamento não se atualiza automaticamente, exigindo um novo treinamento para mudanças significativas. Isso o torna ideal para cenários estáveis, como FAQs empresariais, mas menos eficaz para situações dinâmicas que requerem informações atualizadas. Portanto, é vital avaliar a estabilidade das informações ao aplicar o fine-tuning em sistemas como o ChatGPT.

Base de Conhecimento

Outra maneira de orientar o ChatGPT é através do uso de prompts, que é a abordagem mais comum e amplamente utilizada. Neste método, você especifica diretamente o que deseja, delineando como o ChatGPT deve se comportar e responder.

A composição do prompt funciona como uma instrução direta ao modelo. Você formula uma pergunta ou um comando, e o ChatGPT gera uma resposta baseada nessa entrada. A chave está em ser claro e específico nas suas instruções para obter respostas mais precisas e relevantes.

Por exemplo, se você quer que o ChatGPT crie um texto em um estilo formal, você pode começar o prompt com: "Escreva um parágrafo formal sobre…". Se a intenção é obter uma resposta humorística, o prompt pode ser: "Conte uma piada sobre…". Para informações específicas, como dados técnicos, o prompt pode ser: "Explique como funciona o motor de um carro elétrico em termos simples".

A grande questão é, como você vai fazer isso, sendo que pretende ter um “colaborador” e ele deve saber tudo sobre a sua empresa e o seu negócio? Levando em consideração que as palavras, ou “tokens” são custos, isso é altamente inviável. Como isso será assunto detalhado nos próximos artigos vou resumir.

Qualquer tipo de conteúdo, incluindo vídeos, documentos PDF, páginas da web, artigos científicos, históricos de e-mails e conversas, pode ser convertido em texto. Esse texto é então fragmentado em pequenas partes e armazenado através de técnicas de vetorização. O que isso implica? Basicamente, quando uma pergunta é feita, é possível identificar, por exemplo, os 5 fragmentos mais relevantes dentre os 10.000 armazenados. Estes fragmentos selecionados são então incorporados ao prompt, permitindo que o ChatGPT acesse uma vasta base de dados, mas utilizando apenas os segmentos específicos que auxiliam na formulação da resposta. Isso reduz o custo no uso de tokens de forma absurda.

Agents

Os agents são uma funcionalidade chave do GPT, permitindo que ele acesse e utilize informações de fontes externas, como sites, PDFs e vídeos. Essa capacidade é notável ao usar o GPT e suas extensões. Por exemplo, um Agente personalizado pode ser desenvolvido para interagir com sistemas específicos de uma empresa, enriquecendo as capacidades do ChatGPT.

Vamos considerar alguns exemplos práticos:

Integração com Sistema Financeiro: Imagine que sua empresa tenha um bot de WhatsApp para atendimento ao cliente. Você pode criar um Agente que acessa o sistema financeiro da empresa para obter informações sobre Contas a Receber. Esse Agente é integrado ao ChatGPT, que, por sua vez, usa essas informações para responder perguntas dos clientes sobre suas faturas ou pagamentos pendentes.

Acesso a Banco de Dados de Produtos: Suponha que você tenha um e-commerce. Um Agente pode ser configurado para acessar o banco de dados de produtos da loja. Quando um cliente pergunta ao ChatGPT sobre as especificações de um produto, o Agente recupera essas informações, permitindo que o ChatGPT forneça detalhes precisos e atualizados.

Consulta a Documentos Técnicos: Para uma empresa de engenharia, um Agente pode ser programado para acessar e interpretar manuais técnicos em PDF. Quando um engenheiro consulta o ChatGPT sobre um procedimento específico, o Agente busca no manual apropriado e fornece a informação necessária.

Análise de Tendências de Mercado: Em uma empresa de análise de mercado, um Agente pode ser configurado para extrair dados de sites de notícias financeiras. O ChatGPT pode então usar essas informações para fornecer análises atualizadas sobre tendências de mercado ou ações específicas.

Conclusão

Este artigo destacou como o ChatGPT pode ser um recurso inovador para empresas, atuando como um assistente virtual. Abordamos técnicas como o fine-tuning e o uso de prompts para personalizar suas respostas, garantindo relevância e precisão. Além disso, exploramos o uso de agents para integrar o ChatGPT a sistemas externos, ampliando suas funcionalidades em diversos contextos empresariais, desde o atendimento ao cliente até análises de mercado. Embora o ChatGPT seja uma ferramenta avançada, ele complementa, mas não substitui, a expertise humana, oferecendo suporte e eficiência em várias tarefas. Com estratégias adequadas, ele se torna um aliado valioso no ambiente de negócios.

Se sua dúvida era: é possível usar o chatGPT para responder minhas redes sociais, whatsapp e email, entregar informações precisas e relevantes, entender a necessidade e notificar algo, informar um sistema ou humano, aprender o que for necessário e cumprir o papel de dezenas de colaboradores? A resposta é SIM, e é muito mais barato do que você pensa.

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