A inteligência artificial (IA) revolucionou a maneira como interagimos com a tecnologia, mas os termos de IA nem sempre são claros para todos. Para aproveitar ao máximo essas ferramentas, é fundamental entender conceitos como prompt, tokens, LLM e AGI. Este guia detalha os 10 termos mais importantes, explicando como eles impactam seu uso diário.
Por que dominar os termos de IA?
Conhecer os termos de IA não apenas facilita a comunicação com sistemas inteligentes, mas também ajuda a escolher as melhores ferramentas. Além disso, entender esses conceitos permite explorar recursos avançados e evitar equívocos comuns.
10 termos de IA essenciais
Confira abaixo os principais termos de IA que você precisa dominar:
- Prompt
- Tokens
- LLM (Large Language Model)
- AGI (Artificial General Intelligence)
- Multimodal
- Janela de contexto
- MCP (Model Context Protocol)
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- System prompt
- AI Factory
1. Prompt
O prompt é o comando em texto que você envia para uma IA conversacional. Ele pode ser uma pergunta, instrução ou solicitação, como “resuma este artigo”. Quanto mais claro e detalhado for o prompt, melhores serão os resultados.
2. Tokens
Os tokens são unidades básicas de informação que a IA processa. Eles podem ser palavras, partes de palavras ou até elementos de imagens. Os tokens influenciam diretamente o custo e a capacidade de processamento das APIs de IA.
3. LLM (Large Language Model)
O LLM é a tecnologia por trás de chatbots como ChatGPT e Gemini. Esses modelos são treinados com vastos conjuntos de dados para entender e gerar linguagem humana, permitindo respostas precisas e contextuais.
4. AGI (Artificial General Intelligence)
A AGI representa uma IA capaz de realizar qualquer tarefa intelectual humana. Embora ainda não exista, o conceito é central em discussões sobre o futuro da tecnologia e seus limites éticos.
5. Multimodal
Uma IA multimodal processa múltiplos tipos de dados simultaneamente, como texto, imagens e áudio. Isso permite aplicações avançadas, como descrição de fotos ou análise de vídeos em tempo real.
6. Janela de contexto
A janela de contexto define quanto de uma conversa ou documento a IA pode “lembrar”. Uma janela maior melhora a coerência em diálogos longos ou na análise de textos extensos.
7. MCP (Model Context Protocol)
O MCP é um padrão aberto que conecta modelos de IA a sistemas externos. Ele permite acessar bancos de dados, agendas e outras ferramentas, automatizando tarefas complexas.
8. RAG (Retrieval-Augmented Generation)
O RAG combina geração de texto com busca em fontes externas. Isso garante respostas mais precisas, especialmente em ambientes corporativos que exigem dados atualizados.
9. System prompt
O system prompt define o comportamento da IA antes mesmo do usuário interagir. Ele estabelece tom, estilo e limites, garantindo respostas alinhadas aos objetivos do serviço.
10. AI Factory
A AI Factory é uma infraestrutura para desenvolver e operar IAs em larga escala. Essas “fábricas” processam grandes volumes de dados, viabilizando soluções em setores como saúde e finanças.
Conclusão
Dominar os termos de IA é essencial para aproveitar todo o potencial dessa tecnologia. Desde prompts até AI Factories, cada conceito desempenha um papel único. Portanto, invista tempo em aprender e aplicar esses conhecimentos no seu dia a dia.