Práticas para Otimizar o Uso de Modelos de IA Generativa (GenAI)

A GenAI é uma ferramenta poderosa, mas para obter os melhores resultados, é crucial adotar boas práticas. Seguir as dicas abaixo ajudará a melhorar a precisão, a relevância e a confiabilidade das suas interações com esses modelos.

1. Aumente o Contexto nos Prompts

Quanto mais contexto você fornecer, mais precisa será a resposta da IA. Em vez de fazer perguntas genéricas, adicione instruções detalhadas. Se a informação que você precisa é atual ou pode ser encontrada na internet, peça especificamente para a IA fazer uma busca.

Exemplo:

• Prompt genérico: "Quando foi coroado o Rei Charles III?"
• Prompt aprimorado: "Consulte fontes da internet e me diga a data exata da coroação do Rei Charles III do Reino Unido. Inclua também o local e a duração da cerimônia."

2. Mantenha os Modelos de IA Atualizados

Modelos de IA mais recentes geralmente são treinados com um volume maior de dados e possuem arquiteturas aprimoradas, o que os torna mais capazes de gerar respostas complexas e precisas. Usar versões desatualizadas pode resultar em informações incorretas ou incompletas.

Exemplos:

• Chatbot: Prefira usar o ChatGPT-4o em vez do ChatGPT-3.5, pois a versão mais nova tem um entendimento de linguagem natural muito superior.
• Geração de Imagens: Opte pelo Stable Diffusion 3.5 em vez do Stable Diffusion 1.5 para obter imagens com maior qualidade, detalhes e fidelidade ao prompt.

3. Entenda o Limite de Conhecimento do Modelo

Todos os modelos de IA têm uma "data de corte" dos dados com os quais foram treinados. Isso significa que eles não têm conhecimento sobre eventos que ocorreram depois dessa data. É essencial saber esse limite para evitar receber informações desatualizadas.

Exemplo: O ChatGPT-4o tem uma data de corte em dezembro de 2023. Se você perguntar sobre um evento que aconteceu em 2024, ele não terá a informação e poderá "inventar" uma resposta (alucinação) ou simplesmente dizer que não sabe.

4. Utilize a Geração Aumentada de Recuperação (RAG)

O RAG é uma técnica poderosa que melhora a confiabilidade das respostas da IA. Ele funciona consultando fontes de informação externas e confiáveis, como bancos de dados internos da sua empresa ou documentos públicos, e usa essas informações como contexto para o modelo. Isso garante que a resposta seja baseada em dados verificados, reduzindo o risco de alucinações.

Benefícios: A IA não só responde com base em dados verificados, mas também pode apresentar as fontes e referências utilizadas, o que permite que o usuário confira a veracidade da informação.

5. Use Modelos de Verificação

A verificação cruzada é uma estratégia de validação crucial para garantir a precisão de informações geradas por modelos de IA. A técnica consiste em usar um modelo de IA para gerar uma resposta inicial e, em seguida, utilizar um segundo modelo, preferencialmente com uma arquitetura de treinamento diferente, para revisar e validar a resposta. Esse processo de "dupla checagem" reduz significativamente as chances de alucinações ou erros, aumentando a confiabilidade do conteúdo gerado. É uma camada de segurança adicional, especialmente útil em contextos onde a precisão da informação é crítica.