Oriol Zertuche is the CEO of CODESM and Cody AI. As an engineering student from the University of Texas-Pan American, Oriol leveraged his expertise in technology and web development to establish renowned marketing firm CODESM. He later developed Cody AI, a smart AI assistant trained to support businesses and their team members. Oriol believes in delivering practical business solutions through innovative technology.
O sector imobiliário não é alheio à revolução da Inteligência Artificial (IA). De facto, prevê-se que o mercado da IA para o sector imobiliário atinja 1335,89 mil milhões de dólares até 2029, com uma enorme taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 35% .
Oferecendo uma série de benefícios, a IA está a mudar a forma como as propriedades comerciais são compradas, vendidas e investidas. Este blogue explora todas as coisas boas que a IA faz pelo sector imobiliário, juntamente com os seus casos de utilização inovadores e exemplos inspiradores.
Quais são os benefícios da IA para o sector imobiliário?
Utilização da IA para as empresas torna-o mais rentável para todos os intervenientes no sector imobiliário. Vamos explorar os fantásticos benefícios que traz para o mercado:
Automatização do fluxo de trabalho
As empresas imobiliárias utilizam soluções baseadas em IA para colocar casas à venda, tratar de toda a documentação e garantir que as transacções são efectuadas corretamente. A introdução automatizada de dados, a gestão de documentos e a comunicação reduzem a margem para erros, aumentam a eficiência e diminuem o incómodo.
Apoio ao cliente 24/7
Desde informações sobre imóveis a questões gerais, um assistente de IA assistente chatbot ou assistente virtual pode responder a todas as suas perguntas, e fá-lo de imediato! Isto melhora a satisfação e o envolvimento do cliente. Este apoio em tempo real proporciona uma experiência tranquila aos potenciais compradores ou arrendatários, independentemente da hora ou da estação do ano.
Pesquisa de casa melhorada
Quando está à procura de casa, normalmente pesquisa online por locais com base na localização, no preço e no tamanho, certo? É cómodo e fácil. Mas, por vezes, há demasiadas opções e pode perder algumas casas fantásticas. A IA estuda a forma como o utilizador pesquisa e determina o que pretende para tornar a sua pesquisa mais precisa. Desta forma, a IA torna a procura de casa menos assustadora, melhorando assim a experiência de compra de casa.
Investimento automatizado
Com uma estratégia de compra eficiente e uma gestão regular dos activos, os sistemas inteligentes de CRM (gestão das relações com os clientes) alimentados por IA ajudam os agentes imobiliários a reduzir os erros e a tornar os investimentos em activos mais inteligentes. Ajuda-os a automatizar a introdução de dados e a prever o valor da renda que podem obter, facilitando vários aspectos da gestão e do investimento imobiliário. Assim, a gestão das propriedades e dos investimentos torna-se muito mais fácil.
Melhor identificação de clientes potenciais
Um Assistente de IA pode ser o parceiro de um agente imobiliário na procura de clientes ideais. Bem, veja-se o caso da Zillow, por exemplo. Utiliza a análise de dados para distinguir os compradores sérios dos compradores de fachada. O Processamento de Linguagem Natural (PNL) separa as interacções de elevado valor, ajudando os especialistas hiperlocais na seleção de clientes de nicho. As soluções de aprendizagem automática, como o Premium Broker Flex da Zillow, identificam com exatidão os clientes que procuram um agente e cobram quando fecham o negócio.
Processo de transação melhorado
A IA proporciona tempos de fecho rápidos, aplicações móveis inovadoras, controlos de conformidade minuciosos e relatórios pormenorizados. Com os campos de dados de preenchimento automático, há menos erros de introdução de dados, tornando todo o processo mais fácil para os utilizadores. Os relatórios inteligentes e detalhados da IA ajudam os corretores e as equipas a avaliar e a melhorar o seu desempenho.
Quais são os casos de utilização da IA no sector imobiliário?
Eis os principais casos de utilização da IA no sector imobiliário:
Pesquisa de imóveis e preços
Os algoritmos de aprendizagem automática analisam vastos conjuntos de dados, incluindo detalhes da propriedade, a sua localização, as tendências do mercado e os antigos históricos de compra e venda. Com toda essa informação, as plataformas alimentadas por IA podem dizer-lhe o valor exato de um imóvel. Ajuda os compradores e vendedores a saberem com o que estão a lidar. Por exemplo, O Zillow’s Zestimate emprega IA para negócios para estimar os valores dos imóveis, dando aos utilizadores um ponto de partida fiável para as transacções imobiliárias.
Visitas virtuais a imóveis
A IA nas empresas mudou a forma como verificamos as casas para venda. As visitas imersivas em 3D oferecem aos potenciais compradores uma experiência realista sem terem de sair de casa. As câmaras de IA captam e juntam imagens, resultando numa visita virtual navegável. É uma grande poupança de tempo para todos e significa menos visitas presenciais.
Deteção e prevenção de fraudes
As transacções imobiliárias são por vezes vítimas de fraude, o que conduz a perdas financeiras e complicações legais. A IA ajuda a identificar e a prevenir actividades fraudulentas através da monitorização de transacções e da identificação de anomalias. Os algoritmos de aprendizagem automática podem detetar irregularidades em transacções financeiras, verificar identidades e seguir padrões invulgares, reduzindo o risco de fraude em negócios imobiliários. Desta forma, a IA acrescenta uma camada extra de proteção, especialmente porque os negócios imobiliários envolvem frequentemente grandes somas de dinheiro.
Descrições de listagem Geração
Um Assistente de IA para empresascomo o GPT-3.5 e o GPT-4, pode escrever descrições detalhadas e convincentes de propriedades de forma independente. Analisam tudo o que diz respeito a uma propriedade, ao bairro e ao que está a acontecer no mercado e, em seguida, elaboram anúncios que captam a essência de uma propriedade. Isto não só poupa tempo aos agentes imobiliários, como também garante a consistência e a qualidade das descrições dos imóveis.
Geração de leads
Os modelos de análise preditiva avaliam dados como o comportamento online, informações demográficas e interacções anteriores com plataformas imobiliárias. Utilizar IA para empresas também pode automatizar a criação de leads, enviando mensagens e conteúdos personalizados a potenciais compradores, aumentando as hipóteses de conversão. Isto poupa tempo aos profissionais do sector imobiliário. Além disso, obtém sempre descrições de propriedades consistentes e de alta qualidade.
Os 3 principais exemplos de IA para o sector imobiliário
As empresas do sector imobiliário têm vindo a utilizar a IA nos negócios para melhorar o seu funcionamento. Vamos descobrir como é que estes gigantes do sector o fazem:
Pesquisa em linguagem natural com IA da Zillow
“Para além de critérios fáceis de filtrar, como quartos e casas de banho, os compradores estão a considerar muitas outras características específicas que correspondem ao seu estilo de vida único”, afirmou Jenny Arden
, diretor de design da Zillow. “Esta nova ferramenta é um divisor de águas para as compras de casa, porque ajuda a encurtar o processo de procura de casa, por vezes longo e stressante, criando uma forma fácil e mais moderna de pesquisar, e apresenta resultados de pesquisa relevantes de uma forma simples e organizada.”
A Zillow oferece uma funcionalidade de IA que simplifica a pesquisa de casas. Agora, basta introduzir na barra de pesquisa perguntas como “Mostre-me casas em Los Angeles com quintal por menos de 1000 mil dólares”. A IA da Zillow analisa milhões de listagens para fornecer resultados relevantes e, ao mesmo tempo, aperfeiçoa as suas respostas a consultas em linguagem natural. Também pode guardar as suas pesquisas e receber notificações de novos anúncios.
Plataformas de visita virtual da Matterport
O Genesis da Matterport utiliza IA generativa aprendida em muitos espaços do mundo real. Com ele, pode brincar com as divisões digitalizadas, mover mobiliário e até alterar a planta do piso, mantendo tudo preciso em 3D. Além disso, pode ajudar na conservação de energia, previsão de manutenção, avaliações de segurança e diversas aplicações de design de interiores.
Chatbots e assistentes de IA em aplicações imobiliárias
O plugin ChatGPT em fase alfa da Zillow permite aos utilizadores procurar anúncios de imóveis através de uma conversa com o assistente de chatbot da OpenAI assistente de chatbot da OpenAI. A OpenAI implementou salvaguardas para reduzir as imprecisões e evitar respostas inadequadas. Esta ferramenta inovadora mostra o potencial futuro da utilização de IA para empresas com base no sector imobiliário.
Conclusão
Com muitos actores do sector imobiliário a investir em IA, como a pesquisa em linguagem natural da Zillow, o Genesis da Matterport e o plugin imobiliário do ChatGPT, o impacto da IA no sector imobiliário é palpável.
Desde a automatização de fluxos de trabalho até à oferta de apoio ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana, a IA está a facilitar a procura da casa perfeita e a localização de potenciais compradores. Também facilita as transacções e detecta fraudes, gerando descrições precisas dos anúncios. Para se manterem competitivos, os profissionais do sector imobiliário têm de adotar a IA, uma vez que esta remodela o futuro do sector. Eis como o podemos ajudar com soluções de IA completas para o seu negócio imobiliário.
Antes de 2023, apenas 10% dos profissionais de marketing utilizavam ferramentas de IA para a geração de conteúdos de SEO (Search Engine Optimization). Mas este ano, 58% planearam investir em IA para as empresas conteúdo e estratégias de SEO. E isso é um salto significativo!
Se também pretende utilizar a IA para SEO, este blogue irá guiá-lo para uma série de soluções alimentadas por IA para melhorar as suas estratégias de SEO. Vamos descobrir as ferramentas de IA mais poderosas disponíveis para a geração de conteúdos optimizados!
1. SurfistaSEO
O número um desta lista é o SurferSEO – um assistente de IA para empresas que analisa os sítios Web com melhores classificações para as palavras-chave que escolher e oferece recomendações específicas na página. Desde a densidade de palavras-chave à análise semântica, fornece recomendações baseadas em dados que aumentam a qualidade do conteúdo que escreve. SurferSEO afirma que cria um artigo em menos de 20 minutos e a um custo 7 vezes mais barato do que um escritor!
Características principais
Otimização SEO na página
Sugestões de backlinks do sítio Web
Análise da densidade de palavras-chave
Preço
Plano Essentials: $69 por mês
Plano avançado: $149 por mês
Plano Max: $249 por mês
Plano Enterprise: Orçamento personalizado
Surfer AI: $29 por artigo
Complemento de auditoria: $49 por mês
Add-on Analisador SERP (Página de resultados do motor de busca): $29 por mês
Add-on White Label: $49 por mês
Complemento de API: $29 por mês
Classificação: 4.8/5
2. SEMrush
Desde a pesquisa de palavras-chave até à monitorização do que os concorrentes estão a fazer, a SEMrush fornece uma gama de serviços alimentados por IA. Inclui muitos assistente de IA ferramentas para monitorizar a posição do seu sítio Web nos resultados de pesquisa, identificar oportunidades de melhoria e compreender o que as pessoas procuram.
Pode fornecer o seu domínio e palavras-chave alvo. A SEMrush percorre a primeira página dos resultados de pesquisa do Google para sugerir palavras-chave em apenas 15 minutos!
Características principais
Dados pormenorizados de palavras-chave
Avaliação do perfil de backlinks
Sugestões de otimização de conteúdos em tempo real
Preço
Teste gratuito disponível
Planos personalizados disponíveis
Plano Pro: $129,95 por mês
Plano Guru: $249.95 por mês
Plano Comercial: $499,95 por mês
Classificação: 4.5/5
3. Informações sobre palavras-chave
O Keyword Insights é uma ferramenta de SEO intuitiva com tecnologia de IA para empresas planeamento de conteúdos empresariais que lhe permite gerar palavras-chave com uma simples consulta e agrupá-las automaticamente utilizando o Processamento de Linguagem Natural (PNL).
Características principais
Geração rápida de palavras-chave com base no termo inicial, na localização e no idioma
Informações relevantes sobre clustering
Identificação e classificação da intenção de pesquisa de palavras-chave com base na aprendizagem automática a partir das páginas de resultados dos motores de busca
Preço
Informações sobre preços não disponíveis
Classificação: 4.9/5
4. Clearscope
A Clearscope analisa os artigos mais lidos no seu sector utilizando a inteligência artificial para sugerir palavras-chave e temas para o seu conteúdo. Ao alinhar o seu conteúdo com o objetivo do utilizador, pode criar artigos completos e mais relevantes.
Características principais
Análise de artigos de topo com base em IA
Sugestões de palavras-chave e frases
Integração com ferramentas de conteúdo
Preço
Plano Essentials: $170 por mês
Plano de negócios: Orçamento personalizado
Plano Enterprise: Orçamento personalizado
Classificação: 4.9/5
5. Frase
Frase é um assistente de SEO assistente de IA com uma interface simples para organizar, produzir e otimizar conteúdos. Examina automaticamente o conteúdo dos seus principais rivais quando introduz o título da sua publicação. Também tem um escritor de IA já integrado para o ajudar a ter ideias e a acelerar o processo de redação de conteúdos.
Características principais
Análise SEO
Ferramentas de análise da concorrência
Interface de utilizador intuitiva
Preço
Plano Solo: $14,99 por mês
Plano básico: $44,99 por mês
Plano de equipa: $114,99 por mês
Plano Enterprise: Orçamento personalizado
Suplemento Pro para conteúdo de IA ilimitado: $35 por mês
Classificação: 4.9/5
6. Serpstat
A Serpstat apresenta ofertas, incluindo pesquisa de palavras-chave, análise de backlinks e auditorias de sítios utilizando algoritmos de IA. Permite-lhe tomar decisões baseadas em dados, oferecendo informações sobre as estratégias de conteúdos B2B dos seus concorrentes e destacando áreas de desenvolvimento no seu sítio Web.
Características principais
Dados pormenorizados de palavras-chave
Controlo da classificação nos motores de busca para determinadas palavras-chave
Estratégias locais de SEO
Preço
Teste gratuito disponível
Planos personalizados disponíveis
Plano individual: $59 por mês
Plano de equipa: $119 por mês
Plano para agências: $479 por mês
Classificação: 4.6/5
7. Classificação SE
Para desenvolver um plano sólido de otimização on-page e off-page, a SE Ranking dispõe de kits de ferramentas aprofundados para analisar o desempenho das plataformas de redes sociais e dos concorrentes, o tráfego de pesquisa e os concorrentes. Também oferece um relatório de SEO baseado em API, juntamente com uma solução de marca branca. Além disso, o widget Gerador de leads ajuda a maximizar as taxas de conversão.
Características principais
Monitorização do desempenho de SEO dos seus concorrentes e do seu conteúdo
Painel de controlo único para as principais métricas da Web, páginas rastreadas e pontuações de saúde.
Indexação de páginas Web
Preço
Teste gratuito de 14 dias disponível
Planos personalizados disponíveis
Plano Essencial: $55 por mês
Plano Pro: $109 por mês
Plano empresarial: $239 por mês
Classificação: 4.8/5
8. WordLift
Uma ferramenta de SEO relativamente recente, o WordLift é uma ferramenta de gráfico de conhecimento personalizada utilizada para gerar dados estruturados utilizando IA para empresas. Actualiza as meta descrições do ficheiro HTML com novo texto. Os ajustes de conteúdo sugeridos ajudam a melhorar a experiência do utilizador para os visitantes do seu sítio Web.
Características principais
Concebido para melhorar a classificação dos sítios Web de comércio eletrónico
Conteúdo organizado para melhor visualização no Google Shopping
Integração com o Data Studio
Preço
Teste gratuito disponível
Planos personalizados disponíveis
Plano inicial: 59 euros por mês
Plano Profissional: 99 euros por mês
Plano Business + Ecommerce: 249 euros por mês
Classificação: 4.7/5
9. MarketMuse
A MarketMuse fornece um conjunto de ferramentas para gerir a estratégia de SEO e a inteligência de conteúdos. Oferece feedback sobre páginas individuais e sobre “grupos de conteúdos”, avaliando a relevância e a autoridade do tópico em colecções de páginas. Pode utilizar este assistente de IA para planear conteúdos, agrupá-los, analisá-los em relação à concorrência, rever resumos de conteúdos e optimizá-los.
Características principais
Análise SERP pormenorizada
Gerador de resumos de conteúdos
Ferramentas de planeamento de conteúdos
Preço
7 dias de teste gratuito disponível
Plano Standard: $149 por mês
Plano de equipa: $399 por mês
Prémio: Orçamento personalizado
Classificação: 4.6/5
10. Jaspe
O Jasper é considerado um dos primeiros vencedores no domínio da IA generativa para empresas. Com ele, pode criar sugestões de conteúdo mais adequadas ao seu sector e mercado-alvo. Pode produzir conteúdos interessantes e únicos que reflictam a voz da marca da sua empresa para publicações em blogues, publicações em redes sociais e textos de sítios Web, melhorando simultaneamente a classificação dos sítios Web.
Características principais
Formação sobre a voz da marca para a transmissão de mensagens da marca
Criação de conteúdos curtos e longos
Integração SurferSEO
Suporta 25 idiomas
Preço
7 dias de teste gratuito
Plano Creator: $49 por mês
Plano para Equipas: $125 por mês
Negócio: Orçamento personalizado
Classificação: 4.7/5
Como escolher a melhor ferramenta de IA SEO para o seu negócio?
A escolha da melhor ferramenta de IA SEO para a sua empresa é uma decisão crítica que pode ter um impacto significativo nas suas estratégias de marketing digital e de SEO. Para fazer uma escolha informada, considere os seguintes factores:
1. Integração com o seu fluxo de trabalho
Avalie até que ponto a ferramenta de IA SEO se integra no seu atual fluxo de trabalho de criação de conteúdos, nas soluções de gestão de projectos e noutras ferramentas que utiliza. Uma integração perfeita pode aumentar a eficiência e otimizar os seus processos.
2. Fontes de dados e perspectivas
Examine as fontes de dados da ferramenta de IA SEO para fazer sugestões e gerar conteúdos. As ferramentas que acedem a uma gama diversificada de dados podem fornecer informações mais precisas. Certifique-se de que a ferramenta está de acordo com o seu sector ou nicho específico.
3. Automatização de tarefas
Verifique se a ferramenta de IA SEO automatiza tarefas demoradas e repetitivas. Procure funcionalidades que automatizem a pesquisa de palavras-chave, a otimização de conteúdos e o acompanhamento do desempenho. A automatização pode poupar-lhe tempo e recursos valiosos.
4. Interface de fácil utilização
Considere a forma como a plataforma o orienta no processo de SEO. Uma interface intuitiva e de fácil utilização pode reduzir a curva de aprendizagem e minimizar a necessidade de tentativa e erro. Isto é especialmente importante se tiver uma equipa de utilizadores.
5. Capacidades de colaboração
Avaliar se a ferramenta de SEO para IA suporta um ambiente de trabalho colaborativo. Deve permitir que vários membros da equipa colaborem em tarefas de SEO, partilhem conhecimentos e acompanhem o progresso. A colaboração é crucial para projectos de maior dimensão.
6. Funcionalidades de otimização de conteúdos
Procure ferramentas de IA SEO que ofereçam funcionalidades de otimização de conteúdos. Isto inclui a aprendizagem automática para analisar conteúdos e sugerir melhorias, bem como o processamento de linguagem natural (PNL) para melhorar a qualidade dos seus conteúdos. A geração de texto com IA também deve ser compatível com SEO.
7. Capacidades de pesquisa de palavras-chave
Certifique-se de que a ferramenta possui capacidades robustas de pesquisa de palavras-chave. Deverá ajudá-lo a encontrar tópicos com bom desempenho em diferentes motores de busca. A pesquisa de palavras-chave é a pedra angular de uma SEO bem sucedida.
8. Período de teste ou demonstração
Sempre que possível, aproveite os períodos de teste ou as demonstrações oferecidas pelos fornecedores de ferramentas de SEO para IA. Isto permite-lhe testar a ferramenta em cenários reais e avaliar a sua adequação às necessidades da sua empresa.
9. Apoio ao cliente e formação
Considere o nível de apoio ao cliente e de formação fornecido pelo fornecedor da ferramenta. O acesso a tutoriais, documentação e apoio ao cliente pode ser inestimável para um processo de adoção tranquilo.
10. Comentários e testemunhos
Pesquise análises e testemunhos de outras empresas que utilizaram a ferramenta de IA SEO. Isto pode fornecer informações sobre o seu desempenho e eficácia no mundo real.
A utilização da IA para SEO está a crescer rapidamente, e por boas razões. As ferramentas alimentadas por IA podem ajudá-lo a poupar tempo e a criar conteúdos com maior probabilidade de serem bem classificados nas páginas de resultados dos motores de busca.
Se é novo no domínio da IA para SEO, pode começar com um assistente de IA como o SurferSEO ou o SEMrush. Estas ferramentas oferecem muitas funcionalidades, incluindo pesquisa de palavras-chave, análise da concorrência e otimização de SEO na página. Depois de compreender melhor como a IA pode ser utilizada para SEO, pode explorar ferramentas mais especializadas como a Frase ou a MarketMuse.
Os especialistas projectam que a IA no marketing empresarial irá disparar para mais de 107,5 mil milhões de dólares até 2028. De facto, o mercado já está repleto de ferramentas de IA de ponta para o marketing. Antes de explorar as ferramentas avançadas de IA para negócios e marketing, vamos compreender o seu significado e importância.
O que são ferramentas de IA para o marketing?
As ferramentas de IA de marketing são aplicações de software que tiram partido das tecnologias de Inteligência Artificial (IA) para melhorar e racionalizar vários aspectos do marketing. Estas ferramentas aproveitam o poder da aprendizagem automática, da análise de marketing e dos algoritmos preditivos para automatizar, otimizar e aumentar as tarefas de marketing, ajudando as empresas e os profissionais de marketing a tomar decisões baseadas em dados e a melhorar as suas estratégias de marketing.
Automatização de tarefas repetitivas
As ferramentas de marketing com IA utilizam a aprendizagem automática, a análise de marketing e os algoritmos preditivos para automatizar tarefas como a análise de dados, a criação de relatórios, o marketing por correio eletrónico e a publicação nas redes sociais. Esta automatização liberta os profissionais de marketing para se concentrarem em aspectos mais estratégicos e criativos das suas campanhas.
Informações sobre o cliente
As ferramentas de IA analisam grandes quantidades de dados para obter informações sobre o comportamento, as preferências e as tendências dos clientes. Estas informações ajudam os profissionais de marketing a adaptar as suas campanhas a públicos-alvo específicos, resultando em esforços de marketing mais eficazes e personalizados.
Análise preditiva
Ao usar algoritmos preditivos, as ferramentas de marketing com IA podem prever tendências e o comportamento do cliente, permitindo que os profissionais de marketing tomem decisões informadas sobre a estratégia, o momento e os canais de conteúdo B2B, o que, em última análise, leva a taxas mais altas de engajamento e conversão.
Chatbots e assistentes virtuais
Os chatbots e os assistentes virtuais baseados em IA oferecem respostas imediatas aos pedidos de informação dos clientes, prestando apoio 24 horas por dia, 7 dias por semana. Aumentam a satisfação do cliente e reduzem os tempos de resposta.
Personalização
As ferramentas de IA permitem a criação e personalização de conteúdos dinâmicos, permitindo que os profissionais de marketing forneçam conteúdos adaptados a utilizadores individuais, melhorando o envolvimento do cliente e impulsionando as conversões.
Motores de recomendação
O comércio eletrónico e as plataformas baseadas em conteúdos beneficiam de motores de recomendação que sugerem produtos, serviços ou conteúdos aos utilizadores com base nas suas interacções e preferências anteriores.
Otimização da publicidade
A IA pode ajudar a otimizar as campanhas de publicidade digital, determinando os melhores posicionamentos de anúncios, estratégias de licitação e conteúdos de anúncios para obter o máximo ROI.
Geração de conteúdos
A IA pode ajudar a gerar conteúdos escritos, tais como publicações em blogues, descrições de produtos e actualizações de redes sociais. Também pode ser utilizado para criar imagens e vídeos.
Pontuação de leads
As ferramentas de IA podem classificar automaticamente os contactos com base na sua probabilidade de conversão, permitindo que as equipas de vendas dêem prioridade aos contactos mais promissores.
Teste A/B
Os testes A/B baseados em IA podem acelerar o processo de teste de diferentes variações de materiais de marketing para determinar qual é o mais eficaz.
Análise de desempenho
As ferramentas de análise de IA fornecem análises de desempenho em tempo real, ajudando os profissionais de marketing a compreender o desempenho das suas campanhas e a fazer os ajustes necessários.
Integração entre canais
Muitas ferramentas de marketing com IA integram-se perfeitamente em vários canais de marketing, permitindo uma abordagem unificada do marketing através do correio eletrónico, das redes sociais, da Web e muito mais.
1. Jasper.ai
O Jasper cria texto para anúncios, e-mails, páginas de destino, artigos e publicações nas redes sociais utilizando o modelo GPT3 criado pela OpenAI. A cópia será gerada para si depois de submeter o nome da sua marca ou produto. Com alguns cliques, esta ferramenta de marketing com IA também pode criar títulos e meta-descrições, bem como pontos ou descrições de produtos.
O Adverity permite-lhe ver todas as suas métricas de marketing num único local. Todos os dados de marketing de muitas fontes, incluindo campanhas em todos os canais, são centralizados para que possam ser facilmente analisados. As suas equipas de funcionários com IA podem identificar tendências e conhecimentos desta forma, fornecendo-lhe as informações de que necessita para tomar decisões mais sensatas.
Características principais
Conectores pré-construídos e modelos sem código para utilizar a plataforma sem conhecimentos de codificação
Controle os seus dados a partir de um único local
Preço
Teste gratuito de 14 dias disponível
Plano Standard: A partir de 500 euros por mês
Plano profissional: A partir de 2 000 euros por mês
O Flick Social Media AI Assistant para empresas é uma ferramenta de marketing que facilita a apresentação de ideias, a composição de publicações e a preparação de conteúdos para as redes sociais. Oferece uma configuração simples e apoio permanente.
O Predis funciona como um assistente de IA para empresas com base na sua simples introdução de palavras para criar tudo, desde carretéis do Instagram a publicações de uma única imagem. O estudo exaustivo da concorrência proporciona uma compreensão mais aprofundada do que está a funcionar para os seus concorrentes que utilizam esta ferramenta de IA para o marketing.
Características principais
Funcionalidade de conversação com IA incorporada para gerar texto
Definir objectivos de publicação para ajudar a manter a coerência nas redes sociais
As funcionalidades de IA do Drift são as melhores para o marketing de conversação. Podem ajudar a proporcionar uma experiência VIP às contas mais importantes ou aliviar o pessoal de apoio sobrecarregado do tratamento de questões simples que o assistente do chatbot pode gerir.
Características principais
Chat pop-up
E-mails direccionados
Mensagens na aplicação
Conversa em direto
Interface de personalização
Preço
Plano Premium: A partir de $2500 por mês
Planos avançados e empresariais: Cotações personalizadas
O GrowthBar automatiza a criação de conteúdo usando a IA GPT-3 para empresas. Esta ferramenta de IA para marketing pode recomendar contagens específicas de palavras, hiperligações, fotografias, palavras-chave e muito mais. Tanto a criação de esboços de conteúdos de publicações de blogues como a oferta de backlinking abrangente são algumas das características do GrowthBar. Além disso, oferece um complemento para o Chrome.
As marcas podem monitorizar os comentários bons e maus nas redes sociais sobre a sua empresa em tempo real com a plataforma avançada de monitorização de redes sociais com IA da Brand24. Funcionando como um assistente de IA para empresas, examina as discussões em linha sobre a empresa, os seus produtos e os seus concorrentes.
A Phrasee é especializada na “otimização da linguagem da marca”. Esta ferramenta de IA para marketing melhora a linguagem da marca em cópias comerciais. Utilizando um sistema de processamento de linguagem natural e um algoritmo de aprendizagem automática, pode criar uma cópia para correio eletrónico, Instagram, Facebook ou mesmo notificações push.
A MarketMuse ajuda a criar conteúdo optimizado de formato longo, como e-mails, textos de vendas, páginas de destino ou ensaios. Um resumo do conteúdo e KPIs são incluídos como orientação. A cópia pode ainda ser editada pelos utilizadores utilizando o editor incorporado, seguindo as recomendações da IA.
O assistente chatbot da Optimove, Optibot, pesquisa e avalia todos os dados do consumidor oferecidos para fornecer informações úteis. Este assistente de IA pode aconselhá-lo a interromper iniciativas de marketing específicas em função das suas perdas ou alertá-lo para quaisquer clientes que possam ter recebido comunicações excessivas da empresa.
As capacidades de IA da Hubspot ajudam-no a criar conteúdos que não só apoiam a sua organização, como também ajudam no serviço ao cliente. Para desenvolver conteúdos de alta qualidade, integram-se em todas as suas ferramentas HubSpot. Sem ter de saltar entre aplicações separadas, as suas equipas de funcionários de IA podem utilizar a inteligência de conversação da Hubspot e outras ferramentas para escrever artigos de blogue, páginas de destino e muito mais.
Características principais
Criação de conteúdos escritos, desde e-mails e textos para redes sociais a meta descrições e legendas para redes sociais, utilizando o Campaign Assistant e o Content Assistant
GPT-Assistente de chatbot de CRM inteligente, denominado ChatSpot, que pode ser utilizado como uma aplicação autónoma
Preço
Demonstração gratuita disponível
Marketing Hub: Gratuito
Marketing Hub Starter: A partir de 18 dólares por mês
Como escolher as melhores ferramentas de IA para o marketing?
Para escolher as melhores ferramentas de IA para o marketing, comece por definir os seus objectivos de marketing. Determine o que pretende alcançar com as ferramentas de IA, quer se trate de melhorar o envolvimento do cliente, otimizar campanhas publicitárias ou melhorar a análise de dados. Ter objectivos claros é essencial para orientar a sua seleção de ferramentas.
Compreender o seu público-alvo
Considere as características e preferências do seu público-alvo. Diferentes ferramentas de IA podem ser mais adequadas para o marketing B2B ou B2C, dependendo do comportamento e das necessidades do seu público. Compreender o seu público é crucial para alinhar as ferramentas com o seu mercado-alvo.
Avalie o seu orçamento
Determine o seu orçamento para ferramentas de IA. Algumas ferramentas são gratuitas ou oferecem versões básicas, enquanto outras requerem uma subscrição ou um investimento maior. É importante equilibrar o custo das ferramentas com o potencial retorno do investimento nos seus esforços de marketing.
Opções de investigação
Realizar uma investigação exaustiva para explorar as ferramentas de IA disponíveis para o marketing. Procure ferramentas reputadas com um historial de sucesso comprovado. A leitura de análises, estudos de casos e comentários dos utilizadores ajudá-lo-á a avaliar a sua eficácia.
Compatibilidade e integração
Certifique-se de que as ferramentas de IA que escolher podem integrar-se perfeitamente na sua pilha de marketing existente, incluindo o seu CRM, plataforma de marketing por correio eletrónico ou ferramentas de análise. A compatibilidade é crucial para a eficiência das suas operações de marketing.
Características e capacidades
Avaliar as características e capacidades específicas de cada ferramenta de IA. Considere factores como a análise de dados, a personalização, a automatização e os relatórios. A sua escolha deve estar de acordo com as estratégias de marketing que planeia implementar.
Período experimental
Sempre que possível, aproveite os períodos de teste ou as demonstrações oferecidas pelos fornecedores de ferramentas de IA. Isto permite-lhe testar as ferramentas e ver o seu desempenho em cenários reais antes de assumir um compromisso.
Facilidade de utilização
Avaliar a facilidade de utilização das ferramentas de IA. Devem ser intuitivos e fáceis de utilizar pela sua equipa de marketing. As ferramentas complexas podem exigir mais formação e apoio, o que pode afetar a sua eficiência operacional.
Segurança e conformidade dos dados
Certifique-se de que as ferramentas de IA cumprem os regulamentos em matéria de segurança e privacidade dos dados, em especial se tratar de dados sensíveis dos clientes. A conformidade com o RGPD, a CCPA ou outras leis relevantes é essencial para manter a confiança do seu público.
Apoio e formação
Considerar o nível de apoio e formação oferecido pelo fornecedor da ferramenta. O acesso a tutoriais, documentação e apoio ao cliente pode ser inestimável para um processo de adoção tranquilo.
Escalabilidade
Escolha ferramentas de IA que possam acompanhar o seu negócio. As suas necessidades de marketing podem evoluir, pelo que ter ferramentas que possam crescer consigo é vantajoso para evitar substituições frequentes de ferramentas.
Resultados da medição
Depois de implementar ferramentas de IA, monitorize de perto o seu desempenho e impacto nos seus esforços de marketing. Utilize métricas e indicadores-chave de desempenho (KPI) para medir a sua eficácia e fazer os ajustes necessários para atingir os seus objectivos de marketing.
Porque é que a IA é importante para o Revenue Marketing?
A IA está a transformar o marketing de receitas, tornando-o mais direcionado, eficiente e centrado no cliente:
Publicidade mais inteligente e direccionada
A IA utiliza grandes volumes de dados para criar anúncios que acertam no alvo. Compreender os padrões e as preferências dos clientes ajuda a criar campanhas que têm mais impacto, conduzindo a conversões mais elevadas e aumentando as receitas.
Estratégias de pesquisa refinadas
A IA aperfeiçoa as tácticas de pesquisa, assegurando que os esforços de marketing são orientados para o que interessa. Esta precisão não só permite poupar dinheiro em marketing, como também gera retornos mais elevados, uma pedra angular do marketing de receitas.
Hiperpersonalização
A capacidade da IA para adaptar os conteúdos aos gostos individuais aumenta o envolvimento e a lealdade. Este toque pessoal é fundamental para manter relações duradouras com os clientes, essenciais para o crescimento contínuo das receitas.
Serviço automatizado de apoio ao cliente
Os chatbots e as ferramentas orientadas para a IA simplificam as interacções com os clientes, melhorando a experiência global. Esta eficiência não só retém os clientes, como também influencia positivamente as suas decisões de compra, impulsionando as vendas.
Melhorar o percurso do cliente
Na fase de sensibilização, a IA constrói personas de clientes pormenorizadas, visando as pessoas com maior probabilidade de se envolverem.
Durante a fase de consideração, os anúncios direccionados com base em IA facilitam a descoberta de ofertas relevantes por parte dos clientes.
Na fase de compra, a IA sugere upsells e cross-sells personalizados, aumentando os valores médios das encomendas.
Após a compra, na fase de retenção, a IA cria ofertas personalizadas para incentivar a repetição da compra.
A IA também personaliza o alcance das avaliações e referências, transformando clientes satisfeitos em defensores da marca.
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A capacidade de recuperar e processar dados de forma eficiente tornou-se um fator de mudança na atual era de tecnologia intensiva. Vamos explorar a forma como a API RAG redefine o processamento de dados. Esta abordagem inovadora combina as capacidades dos modelos de linguagem de grande dimensão (LLM) com técnicas baseadas na recuperação para revolucionar a recuperação de dados.
O que são Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs)?
Os LLMs (Large Language Models) são sistemas avançados de inteligência artificial que servem como base para a RAG (Retrieval-Augmented Generation). Os LLM, como o GPT (Generative Pre-trained Transformer), são modelos de IA altamente sofisticados e orientados para a linguagem. Foram treinados em conjuntos de dados extensos e podem compreender e gerar texto semelhante ao humano, o que os torna indispensáveis para várias aplicações.
No contexto da API RAG, estes LLMs desempenham um papel central na melhoria da recuperação, processamento e geração de dados, tornando-a uma ferramenta versátil e poderosa para otimizar as interacções de dados.
Vamos simplificar o conceito de API RAG para si.
O que é RAG?
RAG, ou Retrieval-Augmented Generation, é um quadro concebido para otimizar a IA generativa. O seu principal objetivo é garantir que as respostas geradas pela IA não só estão actualizadas e são relevantes para o pedido de entrada, como também são exactas. Esta ênfase na exatidão é um aspeto fundamental da funcionalidade da API RAG. É uma forma inovadora de processar dados usando programas de computador super inteligentes chamados Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), como o GPT.
Estes LLMs são como feiticeiros digitais que conseguem prever as palavras que vêm a seguir numa frase, compreendendo as palavras que as precedem. Aprenderam com toneladas de textos, por isso conseguem escrever de uma forma que soa muito humana. Com o RAG, pode utilizar estes assistentes digitais para o ajudar a encontrar e trabalhar com dados de forma personalizada. É como ter um amigo muito inteligente que sabe tudo sobre dados a ajudá-lo!
Essencialmente, o RAG injeta dados recuperados por meio de pesquisa semântica na consulta feita ao LLM para referência. Vamos nos aprofundar nessas terminologias mais adiante neste artigo.
Para saber mais sobre o RAG em detalhes, confira este artigo abrangente da Cohere
RAG vs. ajuste fino: Qual é a diferença?
Aspeto
API RAG
Afinação
Abordagem
Aumenta os LLMs existentes com o contexto da sua base de dados
Especializa o LLM para tarefas específicas
Recursos informáticos
Requer menos recursos computacionais
Exige recursos computacionais substanciais
Requisitos de dados
Adequado para conjuntos de dados mais pequenos
Requer grandes quantidades de dados
Especificidade do modelo
Agnóstico em relação ao modelo; pode mudar de modelo conforme necessário
Específico do modelo; normalmente é bastante entediante mudar de LLM
Adaptabilidade do domínio
Independente do domínio, versátil em várias aplicações
Pode ser necessário adaptá-lo a diferentes domínios
Redução das alucinações
Reduz eficazmente as alucinações
Pode ter mais alucinações se não for cuidadosamente afinada
Casos de utilização comuns
Ideal para sistemas de perguntas e respostas (QA), várias aplicações
Tarefas especializadas, como a análise de documentos médicos, etc.
O papel da base de dados vetorial
A base de dados vetorial é fundamental na geração aumentada de recuperação (RAG) e nos modelos de língua de grande dimensão (LLM). Servem de base para melhorar a recuperação de dados, o aumento do contexto e o desempenho geral destes sistemas. Aqui está uma exploração do papel fundamental das bases de dados vectoriais:
Ultrapassar as limitações das bases de dados estruturadas
As bases de dados estruturadas tradicionais são frequentemente insuficientes quando utilizadas na API RAG devido à sua natureza rígida e predefinida. Têm dificuldade em lidar com os requisitos flexíveis e dinâmicos da alimentação de informações contextuais aos LLM. As bases de dados vectoriais vêm colmatar esta limitação.
Armazenamento eficiente de dados em forma de vetor
As bases de dados vectoriais são excelentes para armazenar e gerir dados utilizando vectores numéricos. Este formato permite uma representação versátil e multidimensional dos dados. Estes vectores podem ser processados de forma eficiente, facilitando a recuperação avançada de dados.
Relevância e desempenho dos dados
Os sistemas RAG podem aceder e recuperar rapidamente informações contextuais relevantes, tirando partido das bases de dados vectoriais. Esta recuperação eficiente é crucial para aumentar a velocidade e a precisão das respostas geradas pelos LLMs.
Agrupamento e análise multidimensional
Os vectores podem agrupar e analisar pontos de dados num espaço multidimensional. Esta caraterística é inestimável para o RAG, permitindo que os dados contextuais sejam agrupados, relacionados e apresentados de forma coerente aos LLM. Isto conduz a uma melhor compreensão e à geração de respostas contextualizadas.
O que é a pesquisa semântica?
A pesquisa semântica é uma pedra angular da API Retrieval-Augmented Generation (RAG) e dos modelos de linguagem de grande dimensão (LLM). A sua importância não pode ser subestimada, revolucionando a forma como a informação é acedida e compreendida.
Para além da base de dados tradicional
A pesquisa semântica ultrapassa as limitações das bases de dados estruturadas, que muitas vezes têm dificuldade em lidar com requisitos de dados dinâmicos e flexíveis. Em vez disso, recorre a bases de dados de vectores, permitindo uma gestão de dados mais versátil e adaptável, crucial para o sucesso dos GCR e dos LLM.
Análise Multidimensional
Um dos principais pontos fortes da pesquisa semântica é a sua capacidade de compreender os dados sob a forma de vectores numéricos. Esta análise multidimensional melhora a compreensão das relações entre os dados com base no contexto, permitindo a criação de conteúdos mais coerentes e conscientes do contexto.
Recuperação eficiente de dados
A eficiência é vital na recuperação de dados, especialmente para a geração de respostas em tempo real em sistemas API RAG. A pesquisa semântica optimiza o acesso aos dados, melhorando significativamente a velocidade e a precisão da geração de respostas utilizando LLMs. Trata-se de uma solução versátil que pode ser adaptada a várias aplicações, desde análises médicas a consultas complexas, reduzindo simultaneamente as imprecisões nos conteúdos gerados por IA.
O que é a API RAG?
Pense na API do RAG como o RAG como um serviço. Ele reúne todos os fundamentos de um sistema RAG em um único pacote, o que torna conveniente empregar um sistema RAG em sua organização. A API do RAG permite que você se concentre nos principais elementos de um sistema RAG e deixe a API cuidar do resto.
Quais são os 3 elementos das consultas da API RAG?
Quando mergulhamos nos meandros da Geração Aumentada por Recuperação (RAG), descobrimos que uma consulta RAG pode ser dissecada em três elementos cruciais: O contexto, a função e a consulta do utilizador. Estes componentes são os blocos de construção que alimentam o sistema RAG, desempenhando cada um deles um papel vital no processo de geração de conteúdos.
Os O contexto constitui a base de uma consulta da API RAG, servindo como repositório de conhecimentos onde residem as informações essenciais. O aproveitamento da pesquisa semântica nos dados da base de conhecimentos existente permite um contexto dinâmico relevante para a consulta do utilizador.
O papel Papel define o objetivo do sistema RAG, orientando-o para a realização de tarefas específicas. Orienta o modelo na geração de conteúdos adaptados aos requisitos, oferecendo explicações, respondendo a perguntas ou resumindo informações.
A Consulta do utilizador é a entrada do utilizador, assinalando o início do processo RAG. Representa a interação do utilizador com o sistema e comunica as suas necessidades de informação.
O processo de recuperação de dados no âmbito da API RAG é tornado eficiente pela pesquisa semântica. Esta abordagem permite a análise de dados multidimensionais, melhorando a nossa compreensão das relações entre os dados com base no contexto. Em suma, a compreensão da anatomia das consultas RAG e da recuperação de dados através da pesquisa semântica permite-nos desbloquear o potencial desta tecnologia, facilitando o acesso eficiente ao conhecimento e a geração de conteúdos sensíveis ao contexto.
Como melhorar a relevância com prompts?
A engenharia de prompts é fundamental para orientar os grandes modelos linguísticos (LLM) do RAG para gerar respostas contextualmente relevantes para um domínio específico.
Embora a capacidade da Geração Aumentada por Recuperação (RAG) para tirar partido do contexto seja uma capacidade formidável, fornecer apenas o contexto nem sempre é suficiente para garantir respostas de alta qualidade. É aqui que entra o conceito de prompts.
Um prompt bem elaborado serve como um roteiro para o LLM, orientando-o para a resposta desejada. Normalmente, inclui os seguintes elementos:
Desbloquear a relevância contextual
A geração aumentada por recuperação (RAG) é uma ferramenta poderosa para tirar partido do contexto. No entanto, o mero contexto pode não ser suficiente para garantir respostas de elevada qualidade. É aqui que os prompts são cruciais para orientar os grandes modelos linguísticos (LLMs) no RAG para gerar respostas que se alinham com domínios específicos.
Roteiro para criar uma função de bot para seu caso de uso
Um prompt bem estruturado funciona como um roteiro, orientando os LLMs para as respostas desejadas. Normalmente, é composto por vários elementos:
Identidade do Bot
Ao mencionar o nome do bot, estabelece a sua identidade na interação, tornando a conversa mais pessoal.
Definição da tarefa
A definição clara da tarefa ou função que o LLM deve desempenhar garante que ele satisfaça as necessidades do utilizador, seja fornecendo informações, respondendo a perguntas ou qualquer outra tarefa específica.
Especificação do tom
A especificação do tom ou estilo de resposta pretendido define o ambiente adequado para a interação, seja ela formal, amigável ou informativa.
Instruções diversas
Esta categoria pode abranger uma série de directivas, incluindo a adição de ligações e imagens, a apresentação de saudações ou a recolha de dados específicos.
Criação de relevância contextual
A elaboração cuidadosa dos prompts é uma abordagem estratégica para garantir que a sinergia entre o RAG e os LLM resulta em respostas contextualmente conscientes e altamente pertinentes para as necessidades do utilizador, melhorando a experiência geral do utilizador.
Porquê escolher a API RAG da Cody?
Agora que já desvendámos o significado do RAG e dos seus componentes principais, vamos apresentar a Cody como o parceiro ideal para tornar o RAG uma realidade. A Cody oferece uma API RAG abrangente que combina todos os elementos essenciais necessários para uma recuperação e processamento de dados eficientes, tornando-a a melhor escolha para o seu percurso RAG.
Modelo Agnóstico
Você não precisa se preocupar em trocar de modelo para se manter atualizado com as últimas tendências de IA. Com a API RAG da Cody, você pode alternar facilmente entre modelos de idiomas grandes em tempo real, sem custo adicional.
Versatilidade inigualável
A API RAG da Cody apresenta uma versatilidade notável, lidando eficazmente com vários formatos de ficheiros e reconhecendo hierarquias textuais para uma organização óptima dos dados.
Algoritmo de fragmentação personalizado
A sua caraterística de destaque reside nos seus algoritmos de fragmentação avançados, que permitem uma segmentação abrangente dos dados, incluindo metadados, garantindo uma gestão de dados superior.
Velocidade superior à concorrência
Garante uma recuperação de dados extremamente rápida em escala com um tempo de consulta linear, independentemente do número de índices. Garante resultados rápidos para as suas necessidades de dados.
Integração e suporte contínuos
A Cody oferece uma integração perfeita com plataformas populares e um suporte abrangente, melhorando a sua experiência RAG e solidificando a sua posição como a melhor escolha para a recuperação e processamento eficientes de dados. Assegura uma interface de utilizador intuitiva que não requer conhecimentos técnicos, tornando-a acessível e fácil de utilizar por indivíduos de todos os níveis de competências, simplificando ainda mais a experiência de recuperação e processamento de dados.
Funcionalidades da API RAG que melhoram as interacções de dados
Na nossa exploração da Geração Aumentada por Recuperação (RAG), descobrimos uma solução versátil que integra Modelos de Linguagem de Grande Dimensão (LLM) com pesquisa semântica, bases de dados vectoriais e avisos para melhorar a recuperação e o processamento de dados.
O RAG, sendo agnóstico em relação ao modelo e ao domínio, é muito promissor em diversas aplicações. A API RAG da Cody eleva esta promessa ao oferecer funcionalidades como o tratamento flexível de ficheiros, a fragmentação avançada, a recuperação rápida de dados e as integrações perfeitas. Esta combinação está preparada para revolucionar o envolvimento dos dados.
Está preparado para abraçar esta transformação de dados? Redefina as suas interacções de dados e explore uma nova era no processamento de dados com a IA da Cody.
Perguntas frequentes
1. Qual é a diferença entre RAG e modelos de língua de grande porte (LLMs)?
A API RAG (Retrieval-Augmented Generation API) e os LLMs (Large Language Models) funcionam em conjunto.
A API RAG é uma interface de programação de aplicativos que combina dois elementos essenciais: um mecanismo de recuperação e um modelo de linguagem generativo (LLM). O seu principal objetivo é melhorar a recuperação de dados e a geração de conteúdos, centrando-se fortemente nas respostas sensíveis ao contexto. A API RAG é frequentemente aplicada a tarefas específicas, como a resposta a perguntas, a geração de conteúdos e a sumarização de textos. Foi concebido para dar respostas contextualmente relevantes às consultas dos utilizadores.
Os LLM (Large Language Models), por outro lado, constituem uma categoria mais vasta de modelos linguísticos como o GPT (Generative Pre-trained Transformer). Estes modelos são pré-treinados em conjuntos de dados extensos, permitindo-lhes gerar texto semelhante ao humano para várias tarefas de processamento de linguagem natural. Embora possam lidar com a recuperação e a geração, a sua versatilidade estende-se a várias aplicações, incluindo tradução, análise de sentimentos, classificação de textos e muito mais.
Na sua essência, a API RAG é uma ferramenta especializada que combina a recuperação e a geração de respostas sensíveis ao contexto em aplicações específicas. Os LLM, em contrapartida, são modelos linguísticos fundamentais que servem de base a várias tarefas de processamento da linguagem natural, oferecendo uma gama mais alargada de potenciais aplicações para além da simples recuperação e geração.
2. RAG e LLM – O que é melhor e porquê?
A escolha entre API RAG e LLMs depende das suas necessidades específicas e da natureza da tarefa que pretende realizar. Segue-se uma análise das considerações para o ajudar a determinar qual é a melhor opção para a sua situação:
Selecionar API RAG Se:
Necessita de respostas sensíveis ao contexto
A API RAG destaca-se por fornecer respostas contextualmente relevantes. Se a sua tarefa envolve responder a perguntas, resumir conteúdos ou gerar respostas específicas do contexto, a API RAG é uma escolha adequada.
Tem casos de utilização específicos
Se a sua aplicação ou serviço tiver casos de utilização bem definidos que exijam conteúdos sensíveis ao contexto, a API RAG pode ser mais adequada. Foi concebido especificamente para aplicações em que o contexto desempenha um papel crucial.
Necessita de um controlo preciso
A API RAG permite o ajuste fino e a personalização, o que pode ser vantajoso se tiver requisitos ou restrições específicos para o seu projeto.
Escolha LLMs se:
Necessita de versatilidade
Os LLM, tal como os modelos GPT, são altamente versáteis e podem lidar com uma vasta gama de tarefas de processamento de linguagem natural. Se as suas necessidades abrangem várias aplicações, os LLM oferecem flexibilidade.
Pretende criar soluções personalizadas
Pode criar soluções personalizadas de processamento de linguagem natural e ajustá-las ao seu caso de utilização específico ou integrá-las nos seus fluxos de trabalho existentes.
Necessita de uma compreensão linguística previamente treinada
Os LLMs são pré-treinados em vastos conjuntos de dados, o que significa que têm uma forte compreensão linguística imediata. Se precisar de trabalhar com grandes volumes de dados de texto não estruturados, os LLM podem ser uma mais-valia.
3. Porque é que os LLM, tal como os modelos GPT, são tão populares no processamento de linguagem natural?
Os LLM têm merecido uma atenção generalizada devido ao seu desempenho excecional em várias tarefas linguísticas. Os LLMs são treinados em grandes conjuntos de dados. Como resultado, eles podem compreender e produzir textos coerentes, contextualmente relevantes e gramaticalmente corretos, entendendo as nuances de qualquer idioma. Além disso, a acessibilidade de LLMs pré-treinados tornou a compreensão e a geração de linguagem natural com base em IA acessíveis a um público mais vasto.
4. Quais são algumas aplicações típicas dos LLMs?
Os LLMs encontram aplicações num vasto espetro de tarefas linguísticas, incluindo:
Compreensão de linguagem natural
Os LLMs destacam-se em tarefas como a análise de sentimentos, o reconhecimento de entidades nomeadas e a resposta a perguntas. As suas robustas capacidades de compreensão linguística tornam-nos valiosos para extrair informações de dados de texto.
Geração de texto
Podem gerar texto semelhante ao humano para aplicações como chatbots e geração de conteúdos, fornecendo respostas coerentes e contextualmente relevantes.
Tradução automática
Melhoraram significativamente a qualidade da tradução automática. Podem traduzir textos entre línguas com um nível notável de exatidão e fluência.
Sumarização de conteúdo
São competentes na criação de resumos concisos de documentos extensos ou transcrições, proporcionando uma forma eficiente de destilar informações essenciais de conteúdos extensos.
5. Como podem os LLMs manter-se actualizados com dados recentes e tarefas em evolução?
É fundamental garantir que os programas de formação de LLM se mantenham actuais e eficazes. São utilizadas várias estratégias para as manter actualizadas com novos dados e tarefas em evolução:
Aumento de dados
O aumento contínuo dos dados é essencial para evitar a degradação do desempenho resultante de informações desactualizadas. Aumentar o armazenamento de dados com informações novas e relevantes ajuda o modelo a manter a sua exatidão e relevância.
Reciclagem
A reciclagem periódica dos LLMs com novos dados é uma prática comum. O aperfeiçoamento do modelo com base em dados recentes garante a sua adaptação à evolução das tendências e mantém-se atualizado.
Aprendizagem ativa
A aplicação de técnicas de aprendizagem ativa é outra abordagem. Isto implica a identificação de instâncias em que o modelo é incerto ou suscetível de cometer erros e a recolha de anotações para essas instâncias. Estas anotações ajudam a aperfeiçoar o desempenho do modelo e a manter a sua precisão.
A mais recente iniciativa da Amazon no domínio do comércio eletrónico é a sua IA generativa para vendedores, lançada na sua conferência anual de vendedores, Amazon Accelerate 2023 . Graças às novas capacidades de IA, criar listagens de produtos úteis e apelativas tornou-se muito mais simples! Neste blogue, vamos descobrir do que se trata.
IA generativa da Amazon para vendedores
Amazon melhorou o seu jogo de vendas ao introduzir a IA generativa para vendedores. Graças ao seu recém-introduzido conjunto de capacidades de IA, os vendedores da Amazon podem criar mais facilmente descrições de produtos, títulos e detalhes de listagem detalhados e cativantes.
Sim, é isso mesmo! Sem processos longos e complicados. Os vendedores já não precisam de preencher muitas informações diferentes para cada produto. Será muito mais rápido e simples adicionar novos produtos. Desta forma, podem melhorar os seus anúncios actuais, dando aos compradores mais garantias quando fazem compras.
“Com os nossos novos modelos de IA generativa, podemos inferir, melhorar e enriquecer o conhecimento dos produtos a uma escala sem precedentes e com uma melhoria drástica da qualidade, do desempenho e da eficiência. Os nossos modelos aprendem a inferir informações sobre produtos através das diversas fontes de informação, do conhecimento latente e do raciocínio lógico que aprendem. Por exemplo, podem inferir que uma mesa é redonda se as especificações indicarem um diâmetro ou inferir o estilo do colarinho de uma camisa a partir da sua imagem”, partilha Robert Tekiela
vice-presidente dos Sistemas de Seleção e Catálogo da Amazon
O que faz exatamente a IA generativa da Amazon para vendedores?
Eis o que as novas capacidades de IA da Amazon trazem para os vendedores:
Os vendedores só precisam de apresentar um breve resumo do artigo em poucas palavras ou frases e a Amazon criará um texto de alta qualidade para a sua avaliação.
Se quiserem, os vendedores podem editá-las.
Podem simplesmente enviar o conteúdo criado automaticamente para o catálogo da Amazon.
O resultado? Anúncios de alta qualidade para os vendedores. E adivinha? Os compradores terão mais facilidade em encontrar o produto que pretendem comprar.
Como funciona a IA da Amazon para vendedores?
A Amazon utilizou a aprendizagem automática e a aprendizagem profunda para extrair e melhorar automaticamente as informações sobre os produtos. Mais especificamente, utiliza modelos linguísticos de grande dimensão (LLMs) para criar descrições de produtos mais completas. Mas porquê LLMs? Bem, estes modelos de aprendizagem automática são treinados em grandes volumes de dados. Assim, podem detetar, resumir, traduzir, prever e gerar textos e outros materiais.
Note-se que o gigante americano do comércio eletrónico não disse exatamente que informação utilizou para ensinar os seus LLMs. No entanto, parece que a empresa pode estar a utilizar os seus próprios dados de listagem.
No entanto, a utilização de modelos de IA generativa em tão grande escala suscita algumas preocupações: a propensão para gerar informações falsas e erróneas, bem como outros erros que podem passar despercebidos, a menos que um humano os verifique.
No entanto, ao longo dos últimos meses, muitos vendedores testaram os mais recentes produtos de IA da Amazon e o feedback preliminar sugere que a maioria deles está a utilizar ativamente o conteúdo de listagem gerado pela IA.
Conclusão
A Amazon está a começar a simplificar a utilização da IA pelos criadores de anúncios, o que é apenas uma das formas de ajudar os vendedores a iniciar e a desenvolver negócios lucrativos. Este é apenas o início da forma como pretende empregar a IA para melhorar a experiência do vendedor e apoiar vendedores mais bem sucedidos.
Num grande passo para revolucionar o domínio da IA, a empresa francesa Mistral AI apresentou o assistente de negócios GenAI. Está pronta para assumir o domínio de gigantes do sector como a Meta e a OpenAI. Este blogue explora as potenciais implicações deste empolgante desenvolvimento da inteligência artificial.
A surpreendente avaliação de 113 milhões de dólares da Mistral AI: O que é o Buzz?
A Mistral AI, uma start-up de IA sediada em Paris, atraiu muitos olhares quando angariou um enorme montante de 113 milhões de dólares, com uma avaliação de 260 milhões de dólares. A empresa tinha apenas três meses de existência e menos de 20 trabalhadores. Na altura, parecia ser um jogo de avaliação.
Passados alguns meses, a Mistral AI lançou o seu próprio modelo linguístico de grande dimensão e de código aberto, o Mistral 7B. É melhor em todos os parâmetros do que o modelo Llama 2 13B, que é duas vezes maior do que o Mistral 7B. A IA do Mistral também é melhor do que a do Llama-1 34B em muitos critérios de referência .
Mistral 7B contra os gigantes: Como este código aberto de IA supera o desempenho
Este modelo ligeiro de IA está a competir com os modelos pesados de IA existentes. E não está a recuar!
O desempenho da Mistral AI até à data, com uma fração do custo e dos recursos, provou que é digna da sua enorme avaliação. Eis algumas das principais razões do sucesso da Mistral AI:
Os métodos de treino utilizados pela Mistral AI para treinar o seu modelo de IA de primeira geração são mais eficientes.
Os métodos de formação da Mistral AI são pelo menos duas vezes menos dispendiosos de implementar do que os métodos existentes.
O carácter de fonte aberta proporciona uma maior flexibilidade.
O modelo de código aberto é fácil de afinar, o que é a cereja no topo do bolo.
A Mistral AI tornou estes modelos abertos a todos. Quer isto dizer que esta start-up francesa vai apresentar modelos maiores, melhores e mais complexos? Bem, sim!
Até agora, os entusiastas da IA em todo o mundo têm dependido da Meta para criar assistentes comerciais de IA de boa qualidade e modelos de base. Por isso, o modelo GenAI da Mistral AI é uma coisa boa que lhes aconteceu.
Abrir caminho para novos jogadores de IA
O sector dos assistentes de IA tem sido um oligopólio, sendo a maioria dos seus intervenientes dos EUA. Mas o que é que tem mantido os outros jogadores afastados até agora? A razão é a elevada barreira à entrada. Para competir com estes potenciais gigantes da IA, é necessária uma tecnologia difícil de fabricar e um enorme investimento.
Com um financiamento de milhões de dólares e a equipa mais rara das raras, a entrada da Mistral pode causar uma rutura neste domínio. De facto, a Mistral pretende desenvolver um assistente de IA para empresas superior ao GPT-4 já em 2024, tal como o LLaVA.
O que distingue a Mistral no domínio da IA? A equipa fundadora da Mistral é constituída por líderes no domínio dos assistentes de IA para empresas. Com investigadores experientes, anteriormente da Meta e da DeepMind, o rápido sucesso da Mistral não é por acaso e os seus planos futuros para rivalizar com a Meta e a OpenAI parecem bem pensados.
A flexibilidade e a licença de fonte aberta do novo modelo de assistente comercial de IA da Mistral AI proporcionam uma base uniforme para que todos entrem no espaço da IA. No entanto, uma vez que este modelo pode ser utilizado sem restrições, a sua utilização ética pode ser motivo de preocupação.
Conclusão
A Mistral está a aproveitar a onda da IA sem problemas e esta empresa francesa em fase de arranque está pronta para fazer concorrência às soluções proprietárias de IA para empresas fornecidas pela Meta e pela OpenAI, tudo isto no espaço de alguns anos desde a sua criação.
Agora que há outro grande ator em cena, pode esperar ver também outros tipos de modelos, não apenas modelos de linguagem. Estes modelos de código aberto de elevada qualidade revelam uma mudança no sector da IA. Isto significa que os novos modelos de IA comercial, como a Mistral AI, estão aqui para competir diretamente com os gigantes da IA dos EUA, como a Meta e a OpenAI.