Chatbots de IA e Interação com Documentos: Desenvolvimentos e Abordagens Recentes - IA com Ruby 2025




A integração de chatbots de IA em aplicações, especialmente com a capacidade de interagir com documentos, é um tema de grande interesse na comunidade de IA. Este artigo resume discussões e abordagens recentes para auxiliar desenvolvedores e entusiastas da área.

  • Adicionando Interface de Chat ao Rails: Para quem busca integrar uma interface de chat com funcionalidades de chatbot de IA em aplicações Rails, existe uma ferramenta gratuita (https://github.com/alexrudall/ai-engine) que oferece funcionalidades de Chat e Assistentes. Desenvolvida por Alex Rudall, essa ferramenta pode servir como ponto de partida, embora possa necessitar de atualizações.

  • Implementação de "Converse com seus Documentos": Uma forma de construir um recurso de "converse com seus documentos" é ler o conteúdo do documento e adicioná-lo ao prompt. Para documentos suportados pelo OpenAI com GPT-4 Vision, uma implementação rápida envolve fornecer URLs ou o conteúdo em base64 na chat completion.

  • Processamento Avançado de Documentos: Para cenários mais complexos, especialmente ao integrar com sistemas existentes como a conversão de linguagem natural para SQL, uma abordagem mais sofisticada é necessária. Isso pode envolver:

  • Recuperação Contextual: Para melhorar o desempenho da pesquisa semântica, é preciso buscar o contexto relevante com base na pergunta do usuário. As estratégias de refinamento incluem:

    • Usar um LLM para refinar a pergunta do usuário.
    • Empregar um LLM para revisar os resultados da pesquisa semântica quanto à relevância.
    • Melhorar o próprio embedding, adicionando contexto extra.
    • A plataforma Galileo AI (https://www.galileo.ai/) oferece ideias sobre como empresas estão aprimorando a avaliação de aplicações de IA generativa.

  • Armazenando Embeddings: O armazenamento eficiente de embeddings é crucial, com opções que incluem armazená-los in-place (adicionando uma coluna de embedding ao modelo) e criar tabelas dedicadas. Uma estratégia recomendada envolve criar uma tabela por modelo, contendo um ID e o embedding. Para quem usa PostgreSQL, considere usar herança de tabela:

    • Criar uma tabela base.
    • Criar tabelas que herdam da tabela base para armazenar embeddings gerados por diferentes modelos.

  • Funcionalidade de Pesquisa na Web: Embora a funcionalidade de pesquisa na web vista no ChatGPT ainda não esteja disponível diretamente via API, está nos planos futuros da OpenAI. Como alternativas, pode-se usar serviços como SerpAPI ou o recurso de search grounding da API Gemini. Outros serviços como Tavily/Exo podem lidar com as etapas de pesquisa, sumarização e relevância.

  • Prompting Few-Shot: Ao utilizar prompts few-shot com variáveis, especialmente quando a entrada do usuário determina o conteúdo da variável em tempo de execução, considere usar tool calls para procurar as informações da variável e incorporá-las em uma chamada reformulada.

  • Extraindo Dados do YouTube: A extração de transcrições do YouTube pode ser feita extraindo a faixa de áudio e as legendas. O áudio extraído pode ser processado em uma API de transcrição.

  • API Assistants vs. API Chat Completions: Ao iniciar novas aplicações de produção, é importante considerar qual API usar: Assistants ou Chat Completions. A menos que um recurso específico da API Assistants seja essencial, a flexibilidade de trocar diferentes modelos com a API Chat Completions pode ser mais interessante.

Este guia oferece uma visão geral das discussões e soluções mais recentes, com o objetivo de ajudar no desenvolvimento de aplicações de IA mais eficazes e integradas.

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