Está a ter dificuldades com a IA ou com o desenvolvimento full-stack? Os nossos especialistas estão aqui para o orientar: aconselhamento personalizado, integração técnica e muito mais. Entre em contacto com [email protected].

API de resposta a perguntas, baseada em IA generativa

O que é a resposta a perguntas?

A resposta a perguntas consiste em deixar a IA responder automaticamente a uma pergunta. Opcionalmente, pode dar algum contexto ao modelo de IA para o ajudar a responder à pergunta. Os modelos de IA generativa como GPT-5, GPT-4, GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Yi 34B e Mixtral 8x7B são muito bons a responder a perguntas.

Por exemplo, imagine que quer fazer a seguinte pergunta:

How to bake some bread?

A IA pode responder algo do género:

1. Grease a clean, dry bread pan with butter.
2. Stir 1 envelope dry active yeast to 1/4 cup warm water in a large bowl. Let the yeast bloom for 10 minutes, or until dissolved, then add 1 teaspoon salt, 1 teaspoon honey, and 1/2 cup unsalted butter.
3. Add 3 1/2 cups strong flour and mix well, then wait to process your dough for 3 minutes.
4. Add an ounce of water and mix well. If the water was not already warm enough to make a dough (i.e., it was not warm to the touch) then add a warm to hot bowl of water to the machine. Stir continuously for 3 minutes.
5. Turn your dough out onto a clean sheet of plastic wrap and fold over.
6. Cover with another piece of plastic wrap and place in a warm corner of your kitchen.

Agora, talvez tenha dados avançados específicos que queira fornecer à IA e fazer uma pergunta sobre eles (também conhecida como "contexto"):

All NLP Cloud plans can be stopped anytime. You only pay for the time you used the service. In case of a downgrade, you will get a discount on your next invoice.

Talvez queiras fazer a seguinte pergunta:

When can plans be stopped?

E a resposta seria:

Anytime

Também pode querer responder a perguntas sobre um grande corpus de conhecimento interno do domínio. Nesse caso, deve ler o nosso artigo dedicado à pesquisa semântica + IA generativa (também conhecida como RAG): leia aqui.

Resposta à pergunta

Porquê utilizar a resposta a perguntas?

A resposta a perguntas pode ser utilizada de forma útil no "mundo real". Eis alguns exemplos.

Perguntas sobre os contratos

Os chatbots são cada vez mais utilizados no dia a dia, tanto para responder a perguntas dos clientes como de colaboradores internos. Imagine que um cliente está a fazer uma pergunta jurídica sobre o seu contrato. Pode perfeitamente utilizar um modelo de resposta a perguntas para esse efeito e passar o contrato como contexto.

Perguntas sobre o produto

Eis outro exemplo relacionado com os chatbots. Imagine que um colaborador tem uma pergunta técnica sobre um produto. Porque não fornecer-lhe uma interface de linguagem natural e facilitar-lhe a vida?

Consulta de cuidados de saúde e apoio ao diagnóstico

A IA generativa pode ajudar os médicos e os profissionais de saúde, fornecendo consultas médicas rápidas e acessíveis ou apoio ao diagnóstico. Ao analisar os sintomas e o historial médico introduzidos pelo utilizador, a IA pode gerar uma lista de possíveis doenças e sugerir os passos seguintes para o tratamento ou recomendar a consulta de um especialista. Embora não substitua o aconselhamento médico profissional, pode servir como uma ferramenta valiosa para uma consulta preliminar, especialmente em regiões mal servidas com escassez de prestadores de cuidados de saúde. Além disso, pode ajudar os profissionais de saúde a manterem-se actualizados com as últimas investigações e orientações médicas, melhorando assim a qualidade dos cuidados.

Tutoria e assistência educativa

No sector da educação, a IA generativa pode funcionar como um tutor pessoal, fornecendo aos alunos explicações, recursos de estudo adicionais e feedback personalizado sobre o seu trabalho. Para disciplinas que vão desde a matemática à aprendizagem de línguas, a IA pode adaptar-se ao ritmo e estilo de aprendizagem do aluno, oferecendo sessões personalizadas de resposta a perguntas que podem esclarecer dúvidas e explicar conceitos de diferentes formas até o aluno compreender. Isto poderia democratizar o acesso à educação personalizada, tornando o apoio educativo de alta qualidade acessível aos estudantes, independentemente da sua localização geográfica ou dos seus meios financeiros.

API de resposta a perguntas da NLP Cloud

O NLP Cloud propõe uma API de resposta a perguntas que lhe permite responder a perguntas imediatamente, com base em modelos avançados como o Roberta Base Squad 2 da Deepset, o GPT-OSS 120B, o LLaMA 3, o Mixtral 8x7B, o Yi 34B e outros. Estes modelos são boas alternativas ao GPT-5 e ao GPT-4. O tempo de resposta (latência) é muito bom para o modelo Roberta e a precisão dos modelos generativos nesta tarefa é muito impressionante. Pode utilizar o modelo pré-treinado ou treinar o seu próprio modelo, ou carregar os seus próprios modelos personalizados!

Para obter mais detalhes, consulte a nossa documentação sobre resposta a perguntas aqui. Para uma utilização avançada, consulte o ponto de extremidade da API de geração de texto aqui. E testar facilmente a resposta a perguntas no nosso parque infantil.

Testar localmente a resposta a perguntas é uma coisa, mas utilizá-la de forma fiável na produção é outra. Com o NLP Cloud, pode fazer as duas coisas!

Perguntas mais frequentes

Como é que a IA generativa funciona nos sistemas de resposta a perguntas?

A IA generativa em sistemas de resposta a perguntas funciona através da utilização de modelos que foram treinados em grandes conjuntos de dados para prever e gerar respostas baseadas em texto com base na pergunta de entrada. Analisa o contexto e a semântica da pergunta e, em seguida, sintetiza uma resposta que se alinha com as informações aprendidas, simulando essencialmente respostas semelhantes às humanas.

Quais são as principais diferenças entre os sistemas de resposta a perguntas de IA baseados em regras e generativos?

Os sistemas de resposta a perguntas de IA baseados em regras dependem de um conjunto de regras e lógicas predefinidas para gerar respostas a partir de um conjunto fixo de informações, o que os torna mais limitados em termos de âmbito e adaptabilidade. Em contrapartida, os sistemas de IA generativa utilizam modelos de aprendizagem automática para compreender e produzir respostas de forma dinâmica a partir de um vasto conjunto de dados, o que lhes permite criar respostas mais matizadas e contextualmente relevantes.

A IA generativa consegue compreender o contexto de uma conversa?

Sim, a IA generativa pode compreender o contexto de uma conversa até certo ponto, analisando a sequência de palavras e utilizando modelos treinados para inferir o significado. No entanto, a sua compreensão está limitada a padrões nos dados em que foi treinada e pode não compreender totalmente as nuances como um ser humano.

Como é que a IA generativa lida com questões ambíguas?

Normalmente, a IA generativa lida com questões ambíguas tirando partido do contexto disponível nos dados de entrada e dos seus modelos treinados para inferir a resposta mais provável ou gerar várias respostas plausíveis com base em padrões aprendidos durante o treino. Se a ambiguidade persistir, pode produzir respostas que reflictam a incerteza ou pedir esclarecimentos.

Quais são as limitações da resposta a perguntas com IA generativa?

A IA generativa é limitada pela sua dependência de dados pré-existentes, que podem levar a respostas desactualizadas ou tendenciosas, e tem dificuldade em compreender profundamente o contexto ou em interpretar com precisão consultas ambíguas ou altamente específicas. Além disso, pode gerar respostas plausíveis mas factualmente incorrectas, designadas por "alucinações".

Como gerir a parcialidade nos sistemas de resposta a perguntas de IA generativa?

O enviesamento nos sistemas de resposta a perguntas de IA generativa pode ser gerido treinando os modelos em conjuntos de dados diversos e equilibrados e implementando algoritmos que possam identificar e atenuar padrões ou resultados enviesados. Além disso, a monitorização e atualização contínuas do modelo, juntamente com as directrizes éticas e a supervisão humana, desempenham um papel crucial na minimização do enviesamento.

Como avaliar a exatidão das respostas às perguntas?

Para avaliar a exatidão da resposta a perguntas, é comum utilizar métricas como a precisão, a recordação e a pontuação F1, comparando as respostas do sistema com um conjunto de respostas correctas conhecidas (verdade fundamental). Além disso, a avaliação humana é frequentemente efectuada para avaliar a qualidade e a relevância das respostas, tendo em conta as nuances e complexidades não captadas pelas métricas automatizadas.

Que idiomas é que a sua API de IA suporta para responder a perguntas?

Suportamos a resposta a perguntas em 200 línguas

Posso experimentar gratuitamente a vossa API de resposta a perguntas?

Sim, tal como todos os modelos no NLP Cloud, o ponto de extremidade da API de resposta a perguntas pode ser testado gratuitamente

Como é que a sua API de IA lida com a privacidade e a segurança dos dados durante o processo de resposta a perguntas?

O NLP Cloud está focado na privacidade dos dados desde a conceção: não registamos nem armazenamos o conteúdo dos pedidos que faz na nossa API. O NLP Cloud está em conformidade com a HIPAA e o GDPR.