Modulos da Trilha

O que e: Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) como GPT-4, Claude 3 e Gemini sao motores de previsao de tokens extremamente sofisticados.

Por que importa: Entender a natureza da ferramenta e essencial antes de automatizar qualquer coisa.

Conceito-chave: A IA preve a proxima palavra mais provavel, nao possui crencas ou consciencia.

Confiante e Errada: A IA pode gerar informacoes incorretas com a mesma autoridade de informacoes corretas.

Esquecimento de Contexto: A "memoria" e limitada a janela de contexto da conversa atual.

Alucinacao: Pode combinar fatos de diferentes fontes de forma incoerente.

Context Rot: Conforme aumenta o numero de tokens, a capacidade de recall diminui.

Attention Budget: LLMs tem um "orcamento de atencao" limitado que se esgota com mais tokens.

Arquitetura: Transformers criam n² relacoes para n tokens, criando tensao entre tamanho e foco.

Passo 1: Abra seu assistente de IA preferido.

Passo 2: Peca para explicar um topico que voce domina profundamente.

Passo 3: Identifique onde a resposta e generica, onde inventa detalhes.

Reflexao: "Que contexto faltou para a resposta ser perfeita?"

Entrada: O que inicia o processo? (email, formulario, mensagem WhatsApp)

Processamento: Que decisoes e transformacoes precisam acontecer? (classificar, resumir, extrair)

Saida: Qual e o resultado final? (resposta enviada, tarefa criada, linha em planilha)

Erro comum: Ficar preso na interface de chat ao inves de pensar em fluxos.

Principio: Pare de pensar em "conversar com a IA" e comece a pensar em "desenhar um fluxo onde a IA executa uma etapa especifica".

Mudanca: De interacao manual para automacao sistematica.

Passo 1: Mapeie um processo simples do seu dia a dia (ex: responder orcamento).

Passo 2: Descreva Entrada, Processamento e Saida.

Passo 3: Identifique o maior Gargalo - onde e mais lento ou propenso a erros?

Prompt Engineering: Arte de escrever instrucoes claras para executar uma tarefa unica.

Context Engineering: Ciencia de projetar sistemas que fornecem a informacao certa, no momento certo, de forma continua.

Papel: "Voce e um assistente de marketing especializado..."

Objetivo: "Seu objetivo e criar tres opcoes de posts..."

Contexto: "O post e sobre o lancamento de um curso de IA..."

Restricoes: "Nao use girias. Tom profissional. Max 280 caracteres."

Formato: "Responda com uma lista numerada."

System Instructions: Instrucoes de sistema que definem comportamento.

Conversation History: Historico da conversa e preferencias do usuario.

Retrieved Information: Documentos e dados recuperados (RAG).

Available Tools: Ferramentas e definicoes disponiveis.

Tarefa: Pegue o processo mapeado no Modulo 2.

Objetivo: Escreva um "Prompt Mestre" para a etapa de "Processamento" usando a estrutura Papel-Objetivo-Contexto-Restricoes-Formato.

RAG: Retrieval-Augmented Generation - tecnica para dar "memoria externa" a IA.

Como funciona: A IA consulta uma base de conhecimento confiavel ANTES de responder.

Analogia: Como ensinar um estagiario a sempre consultar o manual da empresa antes de responder ao cliente.

Passo 1: Crie uma pasta chamada BASE_DE_CONHECIMENTO.

Passo 2: Adicione documentos do seu negocio: PDF de precos, descricao de servicos, FAQ.

Regra: "Para qualquer pergunta sobre o negocio, a IA deve primeiro 'olhar' aqui".

Principio: Confianca cega em IA e uma receita para o desastre.

Solucao: Framework de seguranca desde o primeiro dia com checklist de qualidade.

1. A resposta envolve dados sensiveis de clientes?

2. A informacao precisa ser validada por um humano?

3. A fonte desta informacao e confiavel?

4. Qual o impacto se esta informacao estiver errada?

5. A resposta esta alinhada com o tom de voz da marca?