Entrada de linguagem natural

A pesquisa profunda é uma abordagem baseada em IA para coletar, analisar e consolidar grandes quantidades de dados na Web, documentos e outras fontes para fornecer um relatório abrangente. A pesquisa profunda é semelhante a ter um assistente ou analista de pesquisa de IA, que usa um LLM baseado no raciocínio de IA para desenvolver e executar um plano de pesquisa para você.

A entrada fornecida pelo usuário ao AI Assistant, que pode assumir a forma de uma pergunta, comando, declaração ou instrução. Os prompts orientam as ações do AI Assistant, servindo como entrada principal para gerar respostas ou realizar tarefas.

Um registro da conversa entre o usuário e a IA, que pode ser referenciado para continuidade.

Uma ação executada pelo AI Assistant com base na solicitação do usuário. As tarefas consistem em uma solicitação fornecida pelo usuário e na resposta correspondente da IA. As tarefas podem envolver uma única ação, como recuperar informações, ou uma série de ações coordenadas pelo AI Assistant.

A quantidade de informações em uma conversa que o AI Assistant pode reter a qualquer momento. O tamanho da janela de contexto varia de acordo com o design e os recursos da IA. Em muitos sistemas de IA, a janela de contexto é medida em tokens, que determinam a quantidade da conversa que a IA pode referenciar de uma só vez.

GPT significa “Transformador pré-treinado generativo”. Esse termo encapsula as principais funcionalidades e a arquitetura de um modelo de IA. Esse tipo de modelo de IA é usado para processamento de linguagem natural e é capaz de gerar texto semelhante ao humano com base em um extenso treinamento de dados.

Um agente é um componente do sistema de IA responsável por interpretar a entrada do usuário e executar tarefas ou ações em resposta. Os agentes podem realizar uma variedade de tarefas, desde responder perguntas até realizar ações especializadas, como enviar notificações ou analisar dados. Os agentes trabalham em um sistema de IA mais amplo, geralmente interagindo com outros componentes, como bancos de dados ou interfaces de usuário, para oferecer experiências de usuário perfeitas.

A meta subjacente ou o resultado desejado que um usuário pretende alcançar ao interagir com o AI Assistant. Entender a intenção do usuário é essencial para que a IA gere respostas relevantes ou execute tarefas apropriadas.