A inteligência artificial está em todo lugar, mas o vocabulário que acompanha essa tecnologia nem sempre é simples. Além do já popular prompt, também há tokens, LLM, AGI, entre outros termos específicos da área que podem fazer diferença durante o uso e na hora de escolher um app.
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10 termos de IA para conhecer
Confira 10 termos relacionados a Inteligência Artificial e o que eles significam:
- Prompt
- Tokens
- LLM
- AGI
- 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 digita para pedir algo a um sistema de inteligência artificial conversacional. Ele pode ser uma pergunta, uma instrução ou um pedido, como “reescreva este texto de forma mais informal”.
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Quanto mais claro e mais detalhado conforme suas necessidades for o prompt, maior a chance de receber uma resposta útil.
2. Tokens
Os tokens são as partes em que o texto, imagens, áudio e vídeos são divididos para que a IA consiga ler e processar a informação. Em vez de enxergar frases, por exemplo, o modelo trabalha com pequenos blocos, que podem ser palavras inteiras ou pedaços delas, o que influencia no limite de conteúdos que podem ser analisados e gerados de uma vez.
Na prática, os tokens estão relacionados ao custo de APIs ou até o limite de uso de chatbots. As capacidades, cabe ressaltar, variam de fornecedor para fornecedor.
3. LLM
LLM é a sigla para Large Language Model, ou modelo de linguagem de grande porte. É esse tipo de tecnologia que está por trás de chatbots, como o ChatGPT, Gemini, Claude e outras ferramentas de texto com IA.
Um LLM é treinado com enormes quantidades de conteúdo para aprender padrões da linguagem e, assim, conseguir responder perguntas, escrever textos, resumir documentos ou traduzir idiomas.
4. AGI
AGI, ou Artificial General Intelligence, é um conceito que descreve uma inteligência artificial com capacidade de realizar qualquer tarefa intelectual humana, indo além das IAs atuais que são limitadas a funções específicas.
Hoje, a AGI ainda não existe, mas o termo aparece com frequência em debates sobre o futuro da tecnologia, seus limites e impactos na sociedade. Em alguns momentos, há quem utilize "superinteligência" para descrever o conceito.
5. Multimodal
Uma IA multimodal consegue lidar com mais de um tipo de informação ao mesmo tempo. Em vez de trabalhar apenas com texto, o modelo consegue analisar imagens, áudios, vídeos e código simultaneamente.
No dia a dia, isso permite enviar uma foto e pedir uma descrição, fazer perguntas sobre um vídeo ou combinar texto e imagem para criar conteúdos mais completos.
6. Janela de contexto
A janela de contexto indica quanto de informação uma IA consegue considerar de uma só vez durante uma conversa ou tarefa. Quanto maior essa janela, mais conteúdo o modelo consegue “lembrar” ao responder, mantendo a coerência ao longo do diálogo.
Isso faz diferença em conversas longas, análise de documentos extensos ou revisão de códigos grandes, já que a IA consegue considerar o que foi dito antes sem se perder.
7. MCP (Model Context Protocol)
MCP é a sigla para Model Context Protocol, um padrão de código aberto criado para facilitar a conexão entre modelos de IA e sistemas externos.
Ele permite que a IA acesse dados, ferramentas e serviços fora do próprio chat, como arquivos, agendas ou bancos de dados, o que possibilita a automação de tarefas.
8. RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG, ou Retrieval-Augmented Generation, é uma técnica em que a inteligência artificial gera respostas apoiada por consultas a fontes externas de informação. Antes de responder, o modelo realiza uma busca em bases confiáveis e utiliza o conteúdo encontrado como apoio.
No cotidiano, o RAG é aplicado em chatbots corporativos, sistemas de atendimento e ferramentas que precisam fornecer informações baseadas em documentos internos ou dados oficiais.
9. System prompt
O system prompt é um conjunto de instruções que define como a IA deve se comportar antes mesmo de o usuário fazer uma pergunta. Ele estabelece tom de voz, estilo de resposta, limites de atuação e até a “personalidade” do assistente.
Esse recurso é bastante usado por empresas e desenvolvedores para garantir que a IA responda de forma adequada ao público e alinhada aos objetivos do serviço.
10. AI Factory
AI Factory, ou fábrica de IA, é o nome dado a infraestruturas criadas para desenvolver, treinar e operar sistemas de inteligência artificial em grande escala. O conceito vislumbra equipamentos pensados para lidar com grandes volumes de dados e processamento intensivo.
Essas fábricas viabilizam o uso de IA em finanças, saúde, indústria e mobilidade, onde transformam dados em soluções, automação e novos produtos.
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