Para realmente entender um produto de IA, primeiro compreenda estes 5 conceitos técnicos

Recentemente, experimentei muitas ferramentas de IA. Algumas parecem ter funcionalidades semelhantes, mas quando as usamos, a velocidade de resposta, a precisão e a estabilidade são completamente diferentes. Alguns produtos podem ler centenas de páginas de documentos de uma só vez, outros esquecem o que foi dito há algumas voltas de conversa; algumas bases de conhecimento respondem com precisão, outras, mesmo depois de carregar documentos, o modelo ainda inventa coisas de forma convincente.
No início, também simplificava estes problemas: será que o modelo não é suficientemente bom? Ou não usei o método certo?
Depois, ao investigar a lógica por trás dos produtos, descobri que o quão bom um produto de IA é não depende apenas de qual modelo está a ser usado. Token, janela de contexto, RAG, prompts, afinação, custo de inferência — estas palavras que parecem muito técnicas estão na verdade a afetar diretamente a nossa experiência de utilização.
Organizei os 5 conceitos mais importantes numa linguagem simples. Não precisa de saber programar nem de estudar algoritmos complexos. Depois de ler, perceberá porque um produto de IA funciona bem e porque outro falha.
1. Token e janela de contexto
Ao utilizar ferramentas de IA, vê-se frequentemente a palavra Token. Pode simplesmente entendê-la como a unidade de medida usada pelo modelo ao processar conteúdo.
O texto que inserimos, os documentos que carregamos e as respostas geradas pelo modelo são todos divididos em Tokens para cálculo. Quanto mais introduzirmos e mais longas forem as respostas, mais Tokens são normalmente consumidos, e o custo de chamada por trás também aumenta.
A janela de contexto determina quanto conteúdo o modelo pode processar de uma só vez.
Por exemplo, ao pedir à IA para analisar um contrato de dezenas de páginas, se o documento inteiro pode ser inserido de uma vez; ao conversar com a IA dezenas de voltas, se ela ainda se lembra do que foi dito anteriormente; ao pedir à IA para ler vários documentos ao mesmo tempo e depois analisar, se ela consegue captar os pontos principais — tudo isto está relacionado com a janela de contexto.
No entanto, uma janela de contexto maior não é necessariamente melhor. Quanto mais conteúdo se insere, mais lenta pode ser a velocidade de resposta e maior o custo. Com demasiada informação dispersa, o modelo pode até perder a informação realmente importante.
Portanto, da próxima vez que vir um produto de IA a anunciar uma janela de contexto enorme, não olhe apenas para quantos caracteres consegue inserir; o mais importante é se ele consegue encontrar com precisão os pontos-chave no meio de muito conteúdo.
2. RAG
Muitas pessoas já devem ter passado por esta situação: os documentos foram carregados na base de conhecimento da IA, mas ao fazer uma pergunta, o modelo responde incorretamente, ou até inventa um conteúdo que não existe.
É aqui que entra o RAG.
O RAG pode ser entendido simplesmente como: primeiro consultar os documentos, depois fazer o modelo responder com base neles.
Quando o utilizador faz uma pergunta, o sistema primeiro encontra o conteúdo relevante nos documentos carregados ou na base de conhecimento e, em seguida, entrega a pergunta juntamente com os documentos encontrados ao modelo. Desta forma, o modelo pode responder com base em documentos internos da empresa, regras de produtos mais recentes e dados pessoais, sem depender exclusivamente do conhecimento antigo aprendido durante o treino.
Atualmente, muitos chatbots de IA, bases de conhecimento empresariais e ferramentas de perguntas e respostas sobre documentos têm basicamente esta lógica por trás.
No entanto, implementar RAG não significa que a base de conhecimento será sempre precisa.
Se os documentos forem cortados em partes demasiado pequenas, a informação completa pode ser desagregada; se a pesquisa não encontrar os parágrafos-chave, o modelo não obtém a resposta correta; se forem recuperados muitos conteúdos irrelevantes de uma só vez, o modelo pode ser desviado.
Portanto, quando a base de conhecimento responde de forma imprecisa, não é necessariamente culpa da capacidade do modelo. Muitas vezes, o problema pode estar na organização dos dados, na divisão dos documentos e no processo de recuperação.
É por isso que, utilizando o mesmo modelo grande, diferentes produtos de base de conhecimento de IA podem ter resultados muito diferentes.
3. Engenharia de prompts
Muitas pessoas podem ainda estar a entender "prompt" como:
"Você é um especialista sénior com dez anos de experiência."
Quando conversamos com a IA no dia a dia, escrever assim não tem problema. Mas nos produtos reais, o prompt é mais como um documento de requisitos escrito para o modelo.
O papel atual do modelo, a tarefa a ser concluída, o conteúdo de referência, o formato de saída e quais perguntas não podem ser respondidas — tudo isto deve ser claramente definido antecipadamente.
Por exemplo, se pedir à IA para gerar um relatório semanal, dizendo apenas "ajuda-me a escrever um relatório semanal", o modelo pode produzir estruturas, comprimentos e focos diferentes de cada vez.
Se for especificado antecipadamente que deve incluir o progresso desta semana, o plano para a próxima semana e os problemas de risco, e depois esclarecer o número de palavras, o tom e o formato, o resultado será muito mais consistente.
Quando encontramos respostas demasiado prolixas, foco pouco claro e formato confuso, muitas vezes não precisamos de mudar para um modelo mais forte. Esclarecer primeiro os requisitos pode trazer uma melhoria significativa.
O prompt não termina depois de ser escrito uma vez. Depois de integrado no produto, ainda é necessário testar e ajustar continuamente com base no feedback dos utilizadores, para que a saída do modelo se aproxime gradualmente do efeito desejado pelo produto.
4. Como escolher entre RAG, afinação e pré-treinamento?
Ao estudar produtos de IA, vêem-se frequentemente três palavras: RAG, afinação e pré-treinamento.
Todas parecem tornar o modelo mais forte, mas na verdade resolvem problemas diferentes.
Se o modelo carece de informação atualizada ou precisa de ler dados internos da empresa, geralmente usa-se primeiro RAG. Por exemplo, se os documentos de produto da empresa são atualizados frequentemente, basta atualizar a base de conhecimento, não sendo necessário retreinar o modelo.
Se o modelo já conhece o conteúdo relevante, mas a forma de saída é instável, ou se é necessário manter a longo prazo uma terminologia setorial, fluxos de tarefas e hábitos de escrita fixos, só então se pode considerar a afinação.
O pré-treinamento equivale a treinar um modelo base de raiz, exigindo enormes quantidades de dados, poder computacional, equipas de algoritmos e custos de manutenção a longo prazo. A grande maioria dos produtos aplicacionais não precisa de o fazer por conta própria.
Portanto, se um produto de IA não tem bons resultados, não significa que seja necessário afinar, muito menos treinar o próprio modelo.
Primeiro, determine se o problema é falta de dados, não compreensão da tarefa, ou se a capacidade do modelo em si é realmente insuficiente. Se o diagnóstico estiver errado, por mais investimento que se faça, pode não resolver o verdadeiro problema.
5. Desempenho e custos
Muitos produtos de IA parecem impressionantes nas demonstrações: inserimos uma frase e em segundos geram relatórios, imagens, código ou soluções completas.
Mas o facto de uma demo funcionar não significa que o produto aguente a longo prazo.
Depois do lançamento real, com o aumento do número de utilizadores, conversas mais longas e mais documentos carregados, a velocidade de resposta do modelo e os custos de chamada mudam.
Nesse momento, pelo menos é preciso considerar várias questões:
Quanto tempo demora uma solicitação? Com muitos utilizadores em simultâneo no pico, o serviço vai ter fila de espera? Qual é o custo de cada geração de conteúdo? Quanto custa aproximadamente um utilizador por mês? Com o crescimento do número de utilizadores, a receita cobre os custos do modelo e do servidor?
É por isso que alguns produtos de IA começam com muito crédito gratuito, mas rapidamente limitam o número de utilizações, a janela de contexto, ou lançam pacotes de membros mais caros.
Não é necessariamente apenas para cobrar.
Cada geração, cada conversa longa e cada análise de documento num produto de IA tem um custo real. Quanto mais forte o modelo e mais conteúdo processa, normalmente maior o custo.
Algumas funcionalidades são tecnicamente possíveis, mas se todos os utilizadores as usarem ilimitadamente, o negócio pode não ser viável.
O objetivo deste artigo é, na verdade, simples.
Espero que da próxima vez que vir palavras como janela de contexto, RAG, afinação e custo de inferência, não as ache apenas complicadas, mas consiga ter uma ideia do que cada uma resolve.
Quando experimentar um produto de IA no futuro, poderá também ter um critério extra:
É realmente bom, ou apenas a demo é bonita;
O problema está no modelo, ou na base de conhecimento e nos prompts?
As funcionalidades parecem fortes, mas será que o custo se sustenta.
Não precisa de saber programar, nem de se tornar um especialista técnico.
Mas compreender um pouco mais, pelo menos, permite-nos ser menos guiados por parâmetros e marketing, e evitar algumas armadilhas desnecessárias.
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