Os avanços na área de GenAI popularizaram essa tecnologia em diversos campos, abrangendo desde a geração de imagens realistas até a produção de textos contextualizados. As GenAI são inteligências generativas capazes de criar determinados tipos de conteúdo com base na análise de dados obtidos por meio de treinamento. Essa capacidade criativa, aliada a novos métodos e ao crescente poder computacional, tornou seu uso amplamente difundido em diversas áreas.
Os Large Language Models (LLMs), por sua vez, são modelos de linguagem natural que têm sido aplicados com êxito na compreensão e na geração de textos. Baseados em redes profundas, utilizando a tecnologia do Deep Learning e a arquitetura dos Transformers, os LLMs são alimentados com enormes volumes de dados, com o objetivo de identificar entidades e modelar relacionamentos entre elas, gerando respostas com base nas entradas dos usuários.
As aplicações dos LLMs se popularizaram com a chegada do modelo GPT-3 e, posteriormente, do GPT-4, ambos disponibilizados na plataforma ChatGPT da OpenAI. Desde então, tornou-se evidente o poder desses modelos em fornecer respostas contextuais, frequentemente precisas e rápidas, em formato de chat. No entanto, os modelos de linguagem vão muito além de uma simples conversa.
Dentre as capacidades desses modelos, destacam-se tradução, análise de sentimentos, identificação de temas e tópicos, categorização de texto, geração de diálogos em chatbots, sumarização, geração de código e recuperação de informações.
Nas consultorias conduzidas pela SVM, a abordagem comumente adotada envolve a aplicação do método SVM aos LLMs, com foco em incorporar informações, processá-las, refiná-las e aproveitar as capacidades generativas para obter respostas prontas.
O primeiro passo mais frequente consiste na tradução, em que vários documentos geralmente precisam ser analisados ao mesmo tempo e é essencial que esses documentos estejam em um único idioma, o mesmo utilizado pelo usuário da ferramenta.
O segundo passo mais comum envolve a sumarização e a categorização de texto. A sumarização corresponde à elaboração de um resumo do texto em poucos parágrafos, permitindo que o cliente visualize o conteúdo do documento sem a necessidade de lê-lo integralmente, economizando tempo e melhorando a eficiência na obtenção de resultados. A categorização, por sua vez, implica em atribuir um rótulo que reflita o conteúdo do texto, seja ele um documento completo, uma frase ou um corpus. Essa categorização é especialmente útil para filtrar rapidamente documentos ou trechos relacionados a um determinado tópico.
Essas tarefas, embora possam parecer simples, representam aplicações diretas da GenAI e agregam um valor considerável ao cliente. No entanto, existem aplicações mais avançadas em que os clientes demandam maior dinamismo e profundidade nas capacidades dos LLMs.
A recuperação de informações é uma aplicação de destaque, especialmente para empresas que lidam com grandes volumes de dados, especialmente dados textuais. A habilidade de obter respostas totalmente contextualizadas com base em uma pergunta, diretamente dos próprios dados, abre possibilidades inimagináveis. Em termos simples, é como se estivéssemos interagindo com uma empresa, não externamente como com um chatbot de suporte técnico, mas internamente, como se estivéssemos conversando com um funcionário que tivesse acesso a todo o histórico e informações da empresa.
Desde notas fiscais até manuais de instruções, todos esses dados alimentam o modelo e permitem fazer perguntas simples ou até mesmo complexas. No entanto, o principal desafio pode ser reunir os dados necessários para obter a resposta, e um usuário experiente da ferramenta pode fazer a diferença. Embora o modelo possa fornecer várias respostas, em situações complexas ou quando a resposta não está clara, ainda é possível agregar os dados facilmente para ajudar o modelo a encontrar a resposta.
Esse tipo de ferramenta capacita os usuários, aplicativos e empresas, mas a viabilidade de construção de um LLM depende de alguns fatores-chave. O primeiro é o acesso aos dados, bem como a qualidade e, especialmente, a quantidade de dados. O modelo se baseia na identificação de relacionamentos, e exemplos são necessários para garantir um desempenho sólido. LLMs têm em geral um desempenho bom para conjuntos mais restritos de dados, sendo uma ótima escolha para domínios limitados. No entanto, um volume maior pode resultar em mais desempenho.
O segundo fator crucial é o poder computacional necessário para treinar um modelo desse tipo. O treinamento de redes profundas é uma tarefa intensiva em termos de recursos computacionais. Embora os avanços de hardware tenham tornado isso mais acessível, o custo associado à aquisição ou ao aluguel de hardware ainda pode ser uma barreira para soluções internas.
Para contornar o problema do custo, soluções intermediárias podem ser implementadas, como o uso da API da OpenAI para os modelos GPT, além de outras ferramentas como Llama, Langchain, Pinecone, entre outras. Através dessa API paga, é possível enviar e recuperar informações de forma simples, trocando o custo computacional pelo custo de cada requisição. Isso reduz o investimento inicial e oferece um modelo acessível, embora com capacidades ligeiramente inferiores em comparação a uma solução interna. No entanto, ainda é possível obter resultados impressionantes por meio dessa abordagem.
Os principais projetos desenvolvidos na SVM utilizando LLM’s são busca textual e chat com documentos. Criamos um modelo contextualizado capaz de responder objetivamente dentro de um escopo limitado. Isso impede que ele responda fora do domínio desejado, ou informações das quais ele não foi informado. Esse tipo de abordagem geralmente utiliza um modelo interno, uma vez que ao usar OpenAI se tem acesso a todo o modelo GPT. No entanto, para viabilizar, é possível usar a API para realizar essa busca em trechos menores e obter excelentes respostas.
Essas e outras possibilidades de aplicação de LLM’s podem ser desenvolvidas de forma ágil, rapidamente tendo um ferramental para permitir o acesso aos dados através de linguagem natural. Um dos maiores ganhos ao se utilizar é o gasto de tempo para executar uma tarefa, onde o modelo pode te dar a resposta ou as informações prontas para chegar na resposta. Mas o principal ganho é a capacidade de considerar toda a massa de informações para gerar uma resposta, algo que humanamente pode ser inviável, deixando de considerar detalhes que podem ser cruciais. Além disso, é sempre importante estar atualizado, utilizando as ferramentas de fronteira e equiparando ou superando seus concorrentes, fazendo um trabalho cada vez melhor de forma mais eficiente.
Metodologia Avançada: Utilize o Poder da GenAI para Impulsionar o seu Negócio
Na SVM, adotamos uma metodologia exclusiva para a integração de Large Language Models (LLMs) em vastos corpus de texto. Isso proporciona aos nossos clientes a capacidade de harmonizar suas próprias bases de dados com o potencial destes modelos, permitindo a resolução de tarefas altamente personalizadas diretamente relevantes para seus negócios. Esse recurso se destaca particularmente em aplicações de suporte ao cliente, onde as perguntas dos usuários podem ser extremamente específicas.
Através dessa abordagem inovadora, auxiliamos nossos clientes a explorar todo o potencial da inteligência artificial, combinando a expertise da GenAI com a capacidade dos LLMs. Dessa forma, fornecemos soluções personalizadas que impulsionam a eficiência, a precisão e a qualidade das interações com os usuários, resultando em impactos positivos para suas operações e na satisfação dos clientes
João Marcos de Freitas
Sobre o autor:
João Marcos é o atual CEO e Co-fundador da SVM Consultoria e Sistemas.
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