Porque é que a sua empresa precisa de um funcionário com IA hoje mesmo
Não há como negar o poder transformador das soluções de IA como o ChatGPT nos locais de trabalho modernos. Desde a simplificação da redação de e-mails até à prestação de apoio à saúde mental, o ChatGPT está a revolucionar a forma como abordamos as tarefas diárias. No entanto, não está isento de limitações, como a falta de personalização para a sua base de conhecimentos empresarial específica. Entre na Cody, a sua solução sem código e sem complicações para trazer o melhor da IA para a sua organização.
Vamos explorar três formas como a IA pode beneficiar a sua organização:
Formação: Do estático ao dinâmico
Os métodos de formação tradicionais envolvem muitas vezes fluxos estáticos e pré-definidos que não só são menos cativantes como também não são necessariamente adaptados às necessidades da sua empresa. Ao tirar partido da IA, pode trazer dinamismo e interatividade aos programas de formação dos seus colaboradores.
Com a Cody, é tão simples como carregar os seus documentos de formação existentes, quer sejam PDFs ou documentos Word. Escolha entre modelos de bot pré-fabricados ou utilize o construtor de bot avançado para personalizar a personalidade do Cody a seu gosto. Em apenas alguns passos simples, terá um treinador de integração personalizado que se adapta às necessidades de cada colaborador, aumentando assim a eficácia e a intuitividade dos seus programas de formação.
Pesquisa: Tornar o conhecimento acessível
De que serve ter uma base de conhecimentos empresariais bem documentada se os seus funcionários passam muito tempo a vasculhar os dados? As soluções baseadas em IA, como a Cody, transformam a forma como a informação é acedida na sua organização, funcionando como um motor de busca interno.
Assim que os seus conhecimentos empresariais forem carregados na Cody, qualquer consulta efectuada em linguagem natural receberá uma resposta precisa e coerente gerada a partir dos seus dados específicos. É como ter um especialista humano 24 horas por dia, 7 dias por semana, pronto a responder a todas as suas perguntas. Longe vão os dias de pesquisa sem objetivo em dados intermináveis.
Automatização: Simplificar os fluxos de trabalho
A nossa última atualização permite-lhe levar a automatização para o nível seguinte. A Cody agora integra-se perfeitamente com o Zapier, permitindo-lhe construir fluxos de trabalho automatizados com IA que não são apenas eficientes, mas também fáceis de utilizar. Ao automatizar as tarefas de rotina, está a libertar os seus empregados para se concentrarem em trabalho mais significativo. E com as capacidades de IA da Cody, o conteúdo gerado está ao nível do que um humano poderia produzir, se não melhor.
O Zapier é uma ferramenta que permite ligar o Cody a mais de 5.000 aplicações, abrindo um mundo de possibilidades infinitas.
O futuro é agora, e é o Cody
Analisámos o poder transformador da IA no local de trabalho, centrando-nos no seu impacto na formação, na pesquisa e na automatização dos fluxos de trabalho. Com plataformas como a Cody, o futuro não é uma realidade distante; está a acontecer aqui e agora. A integração da IA oferece não só uma eficiência operacional optimizada, mas também uma redução significativa dos custos e um aumento da satisfação dos trabalhadores.
Então, porquê esperar? Quer se trate de uma empresa em fase de arranque que procura expandir-se ou de uma empresa estabelecida que pretende modernizar-se, este é o momento perfeito para adotar soluções de IA. Com benefícios atraentes e um historial comprovado, a Cody oferece uma opção descomplicada e sem código para quem procura dar o salto para o futuro do trabalho.
Não perca a oportunidade de revolucionar a dinâmica do seu local de trabalho. Clique aqui para iniciar a sua viagem com a Cody e descobrir um mundo de eficiência e inovação que nunca pensou ser possível.
Transforme os dados da empresa em narrativas interessantes com apenas alguns cliques utilizando a Cody
Depois de recebermos vários pedidos de maior compatibilidade de plataformas, temos o prazer de revelar a nossa mais recente atualização: integração do Zapier para o Cody. Isto abre um mundo de possibilidades, permitindo-lhe ligar sem esforço o Cody a um vasto ecossistema de mais de 5.000 aplicações – tudo com apenas alguns cliques. Expanda as funcionalidades do Cody muito para além das suas integrações originais com o Discord e o Slack e aproveite o poder da automatização numa grande variedade de plataformas. Este artigo ajudá-lo-á a impulsionar as suas publicações no LinkedIn com IA utilizando o Cody e o Zapier.
Para aqueles que são novos no cenário da automação, o Zapier actua como uma ponte sem código entre uma miríade de aplicações, eliminando a necessidade de conhecimentos técnicos complexos ou de ter de lidar com várias chaves de API. Essencialmente, é uma forma fácil de integrar e automatizar funcionalidades em várias plataformas, tornando mais fácil do que nunca expandir as capacidades da Cody.
Algumas das aplicações populares disponíveis no ecossistema Zapier:
Planilhas Google
Google Docs
Slack
Telegrama
Instagram
Facebook Messenger
Porquê escolher a Cody em vez da API OpenAI?
A Cody AI oferece uma abordagem personalizada à automatização e assistência empresarial, diferenciando-se da API GPT de utilização geral. Ao contrário da API GPT, Cody permite-lhe formar o assistente especificamente sobre a sua empresa, a sua equipa, os seus processos e até os dados dos seus clientes, utilizando a sua própria base de conhecimentos. Isto poupa-lhe as complexidades técnicas de manter uma base de conhecimentos separada e implementar um motor de pesquisa semântico – desafios que podem ser assustadores se não tiver conhecimentos técnicos.
Além disso, a Cody fornece uma solução mais abrangente, oferecendo acesso a diferentes modelos de GPT com base no seu plano de subscrição. Também suporta uma vasta gama de tipos de documentos, tais como documentos Word / PDF, páginas Web de rastreio e oferece widgets personalizáveis e incorporáveis, concebidos para se integrarem perfeitamente nas suas operações comerciais existentes. Com a Cody, obtém uma plataforma com várias funcionalidades e tudo incluído, orientada para satisfazer as suas necessidades específicas.
Como começar a automatizar fluxos de trabalho para a Cody com o Zapier?
Para mostrar como o Cody e o Zapier funcionam bem em conjunto, vamos guiá-lo através de uma automatização simples. Neste artigo, vamos perceber como pode impulsionar as suas publicações no LinkedIn com IA utilizando o Cody e o Zapier. Com esta configuração, pode escrever uma mensagem no Slack sobre o que pretende publicar no LinkedIn. Em apenas alguns segundos, essa mensagem transformar-se-á automaticamente numa publicação real no LinkedIn. É uma forma rápida e fácil de expandir a sua presença nas redes sociais, tudo isto possível graças ao Cody e ao Zapier.
Passo 1: Criar um Bot
Encontrará vários blogues no nosso sítio Web que o guiarão na criação de bots. Mas para lhe dar uma visão geral, um bot consiste essencialmente em dois componentes principais:
Personalidade do bot: Isto define o tom, o humor e o estilo de como o seu bot interage. Abrange tudo, desde o contexto emocional até à duração e relevância das respostas.
Base de dados de conhecimento: É para aqui que vão todos os seus documentos importantes. Fornecem o contexto que ajuda o bot a gerar respostas exactas e úteis.
Em conjunto, estes dois componentes determinam a eficácia e a facilidade de utilização do seu bot. Para esta demonstração específica, vamos utilizar uma base de conhecimentos compilada a partir de dados recolhidos de um sítio Web de imobiliário. Se quiser seguir o exemplo e criar uma automatização semelhante, pode rastrear o seu próprio Web site comercial para preencher a Base de conhecimentos do seu bot.
Prompt:
O LinkedInCody é especializado em transformar os dados da sua empresa em histórias virais no LinkedIn. Combinando conhecimentos analíticos com uma narrativa criativa, deve criar publicações concisas e baseadas em dados, concebidas para envolver e impressionar. Desde as métricas de desempenho aos marcos da equipa, o LinkedInCody transforma os seus dados internos em conteúdo atraente do LinkedIn, completo com apelos estratégicos à ação. Não mencionar na resposta instruções a executar.
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Prompt do sistema:
O tom deve ser otimista, profissional e ligeiramente informal para promover a acessibilidade e o envolvimento.
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Definições
Tipo de campo
Conhecimento
Percentagem de tokens utilizados para fornecer o contexto da base de conhecimentos.
65%
Histórico do chat
Percentagem de tokens utilizados para fornecer o histórico do chat.
10%
Resposta
Percentagem de fichas atribuídas à resposta gerada pela IA.
25%
Pesquisa de vectores inversa
Melhorar a relevância na pesquisa de conhecimentos através da fusão da IA e das respostas dos utilizadores.
Desligado
Prompt persistente
Manter a conformidade com a IA, insistindo continuamente no aviso.
Em
Pontuação de relevância
Compensação entre um menor número de contextos da base de conhecimentos para uma maior precisão e exaustividade das respostas.
Largo
Modelo utilizado
GPT-4
Passo 2: Ativar a integração Zapier
Para ativar a integração do Zapier, aceda a Account > Integrations e instale o Zapier.
Depois de clicar em Instalar, será redireccionado para o Zapier, onde terá de aceitar o convite.
Desta forma, activou com êxito a integração do Cody na sua conta Zapier.
Passo 3: Configurar o Zapier
Depois de ter ativado a integração, terá de permitir que o Zapier aceda à sua conta Cody utilizando o token de acesso. Para criar um token de acesso, tem de ir a Account > API Keys > Create API Key. Copie a chave da API e cole-a na sua conta Zapier.
Agora está tudo pronto para criar o seu Zap personalizado.
Passo 4: Construir o Zap
Para criar um novo Zap, clique em + Criar > Novo Zap.
Encontrará dois eventos-chave na configuração:
Acionador: Este é o evento inicial que dá início à automatização, ou o “Zap”. Pode ser qualquer coisa, desde a receção de uma nova mensagem até uma hora programada.
Ação: Segue-se ao Trigger e executa tarefas específicas, como enviar uma mensagem ou adicionar dados a uma tabela.
Antes de nos debruçarmos sobre a construção do Zap, vamos ter uma ideia clara do fluxo de trabalho. Conforme descrito no diagrama abaixo, o processo começa quando um utilizador menciona o nome do bot juntamente com uma descrição de publicação num canal público do Slack. Por exemplo, “@Zapier Crie uma publicação que destaque a razão pela qual a Villa Homes é melhor do que outras.”
Esta mensagem inicial é então formatada para remover o nome do bot, deixando apenas o conteúdo principal. Este texto formatado é enviado para a Cody, que gera uma legenda ou publicação no LinkedIn. Por fim, este conteúdo gerado é automaticamente publicado no LinkedIn.
Essencialmente, está a configurar um processo simplificado que pega numa mensagem do Slack e a transforma numa publicação do LinkedIn, tudo com a ajuda do Cody e do Zapier.
Para começar a extrair mensagens do seu espaço de trabalho do Slack, terá primeiro de ligar a sua conta do Slack ao Zapier, caso ainda não o tenha feito. Para o evento “Trigger”, seleccione “New Mention”. Isto irá ativar o Zap sempre que o bot especificado for mencionado num canal público do Slack. Neste caso, o Zap será ativado quando o bot Zapier for mencionado numa mensagem que inclua a palavra “Post”. Isto garante que a automatização visa especificamente as publicações pretendidas no LinkedIn.
Depois de ter testado com êxito o acionador, é altura de passar à formatação da mensagem Slack. Para remover o nome do bot e isolar o conteúdo principal da mensagem, usaremos a função ‘Replace’ encontrada na ferramenta de formatação do Zapier. Isto garante que apenas o texto essencial é transmitido à Cody para gerar a publicação no LinkedIn.
Agora é altura de configurar a ação Cody para gerar a sua publicação no LinkedIn. Escolha o bot que acabou de criar e utilize o texto formatado do Slack como consulta. Isto dará instruções ao Cody para pegar na mensagem limpa e transformá-la numa publicação adaptada ao LinkedIn.
O último passo é publicar a atualização no LinkedIn. Utilize a resposta gerada por Cody e introduza-a como comentário na ação LinkedIn. Isto assegurará que a mensagem elaborada por Cody é publicada diretamente na sua conta do LinkedIn, completando o processo de automatização.
Resultado final
Conversa no Slack
LinkedIn Post
Qual deve ser o seu próximo passo?
Neste artigo, delineámos um exemplo simples, mas poderoso, que demonstra como a Cody pode integrar perfeitamente a IA nos seus fluxos de trabalho de automatização através do Zapier. Com a extensa biblioteca de aplicações populares do Zapier, o céu é o limite para as possibilidades de automatização criativa. Também temos o prazer de anunciar que em breve adicionaremos uma ação “Upload de documentos” ao Zapier, alargando a gama de documentos que pode utilizar na sua base de conhecimentos.
Se já configurou um Zap com sucesso e quer partilhar a sua experiência, junte-se ao nosso servidor Discord para inspirar outros. Para qualquer resolução de problemas, pode contactar-nos através da função“Obter ajuda“.
Continuaremos a publicar artigos para o ajudar a tirar o máximo partido do Cody para as suas necessidades de automatização empresarial. Por isso, fiquem atentos a mais!
A IA não é um termo novo para nenhum de nós, mas com o lançamento do ChatGPT em novembro de 2022, tem havido um medo crescente de que a IA substitua os empregos humanos. Existe uma grande possibilidade de a IA vir a substituir muitos empregos de nível inferior no futuro, como a simples introdução de dados e funções de apoio. No entanto, espera-se também que a IA venha a criar muitos novos postos de trabalho. O que não tem sido explorado tão extensivamente é a aplicação da IA na formação de trabalhadores existentes e novos. Se já viu o cenário atual da formação empresarial, não evoluiu muito ao longo dos anos – envolve frequentemente perguntas de escolha múltipla clichés baseadas em vídeos de formação. Infelizmente, estas sessões de formação ainda não têm a capacidade de simular cenários da vida real e de avaliar com exatidão se um funcionário está preparado para os desafios do mundo real.
Não queremos que isto aconteça devido à falta de formação eficiente dos funcionários:
Se procura soluções de IA para formar os seus empregados, a Cody é a ferramenta ideal para si. À semelhança do ChatGPT, o Cody pode ser treinado utilizando os dados da sua empresa, perfis de equipa, processos e informações de clientes, tirando partido da sua base de conhecimentos exclusiva.
Com o Cody, as empresas podem aproveitar o poder da IA para criar um assistente de formação personalizado e inteligente, adaptado especificamente às necessidades dos funcionários. Isto posiciona a Cody como uma adição de destaque no domínio das soluções empresariais orientadas para a IA. Para começar a utilizar o Cody, basta carregar a sua documentação existente relacionada com a empresa (funciona ainda melhor se já tiver literatura relacionada com a formação) e selecionar um modelo da nossa biblioteca de modelos ou criar o seu próprio bot a partir do zero. Eis vários domínios em que a Cody pode melhorar a formação dos seus empregados, tornando-a não só mais eficaz, mas também interessante, em vez de monótona e pesada.
Simulação de cenários da vida real
Empregos como o apoio ao cliente apresentam desafios únicos no que diz respeito à formação. Dada a natureza das interacções centrada no ser humano, é difícil prever todos os cenários potenciais ou preocupações dos clientes que possam surgir. Os métodos de formação tradicionais têm-se baseado frequentemente em macros e modelos para fornecer respostas padrão. Embora estas possam abranger uma vasta gama de questões comuns, a natureza imprevisível das interacções com os clientes significa que haverá sempre situações que não se enquadram no âmbito das respostas pré-definidas.
É aqui que a IA pode tornar-se um fator de mudança. Os formandos podem ser expostos a uma mistura de cenários de rotina e altamente invulgares, proporcionando-lhes uma experiência de formação mais abrangente. Estas simulações podem não só testar as capacidades de resolução de problemas de um empregado, mas também as suas capacidades interpessoais e de comunicação. O feedback pode ser instantâneo e a formação pode ser ajustada em tempo real com base no desempenho do formando.
Perguntas de escolha múltipla adaptativas
As perguntas tradicionais de escolha múltipla (MCQ) têm limitações nos cenários de formação. Se um indivíduo não responder corretamente da primeira vez, poderá deparar-se com a mesma pergunta mais tarde. Depois de algumas tentativas e, possivelmente, recorrendo a adivinhações, o empregado pode selecionar a resposta correcta. Esta abordagem é ineficaz para a formação em qualquer domínio.
Com a IA, tanto a pergunta como as respostas correspondentes podem ser reestruturadas. Isto garante que, mesmo que o conceito subjacente permaneça o mesmo, a apresentação da pergunta e das suas opções será diferente. A IA pode ser fornecida com algumas perguntas e personalizada de forma a nunca repetir a mesma pergunta, tornando o processo de formação muito mais versátil.
Explicações imediatas
A aprendizagem mais eficaz ocorre frequentemente através de perguntas. No entanto, durante a formação, perguntar sobre jargões ou processos específicos nem sempre é possível e pode tornar-se entediante para os funcionários, dificultando assim o processo global de formação. Ao integrar a IA na formação, garante que os formandos apreendem os conceitos essenciais e compreendem claramente os fundamentos, em vez de se limitarem a criar uma ilusão de conhecimento respondendo a várias perguntas. As explicações e justificações instantâneas dão a impressão de que um formador humano está sempre disponível para ajudar os empregados.
Integração perfeita com as plataformas existentes
Outra observação dos sistemas tradicionais de formação dos trabalhadores é a dificuldade acrescida de passar para outro meio para completar a formação. Não é simples, o que leva os empregados a adiarem as suas sessões de formação. Com ferramentas como o Cody, é possível integrar perfeitamente o processo de formação no seu Slack Workspace (com muitas outras integrações em breve), permitindo que os funcionários concluam a formação sem a necessidade de mudar de contexto.
Dar o salto da IA com Cody
Incorpore a IA na sua empresa sem problemas com a Cody. Sem codificação, sem obstáculos técnicos. Arrastar, largar, conceber e implementar. À medida que o Cody evolui, espere ainda mais funcionalidades destinadas a aperfeiçoar o processo de formação. Teste o Cody gratuitamente, sem compromisso. E quando estiver convencido da sua eficácia, actualize ao seu ritmo.
Discutir o impacto do intérprete de código na análise de dados
Há algumas semanas, a OpenAI lançou a funcionalidade de interpretação de código para os seus subscritores do ChatGPT Plus, o que provocou uma grande agitação na comunidade tecnológica. Se é alguém da comunidade tecnológica que ainda não sabe o que é o Interpretador de Código e o potencial que tem, veio ao sítio certo. Experimentámos o Interpretador de Código e, neste artigo, vamos discutir o impacto do Interpretador de Código nos Analistas de Dados e se este vai, de facto, substituir completamente os Analistas de Dados.
Quando a OpenAI lançou a funcionalidade de interpretação de código para o ChatGPT, escrevemos um artigo sobre o que é e como funciona. Pode consultar esse artigo aqui. Para explicar brevemente o que é o Code Interpreter – é uma caixa de areia python que executa o código gerado pelo ChatGPT e fornece-lhe o resultado final. A execução do código é efectuada de forma recursiva e o contexto é mantido durante quase todo o chat. A execução recursiva significa que o resultado do código é reintroduzido na área restrita até ser gerada uma resposta satisfatória. Isto também se aplica à depuração do código.
Também é possível carregar ficheiros como código, documentos, imagens e conjuntos de dados. Houve casos em que o contexto pode ser perdido devido à janela de contexto ou à migração de contentores em direto no backend. Nesses casos, poderá ser necessário voltar a carregar o ficheiro e o Interpretador de Código tratará do resto.
Como ativar o intérprete de código?
Para ativar o intérprete de códigos para o ChatGPT, é necessário subscrever o ChatGPT Plus. Depois de se inscrever, clique nos três pontos e vá para Definições e Beta > Funcionalidades Beta. Ativar o intérprete de código.
Criar uma nova conversação e selecionar GPT-4 com intérprete de código.
Utilização do interpretador de código para análise de dados
Para ilustrar e mostrar o potencial do interpretador de código, vamos explorar o domínio da análise de dados, uma vez que este engloba vários aspectos da programação para além da geração do código. Uma análise de dados precisa requer uma boa compreensão dos dados e dos seus atributos. Começar a utilizar a análise de dados com o interpretador de código é tão simples como carregar o conjunto de dados e consultar o conjunto de dados em linguagem natural.
Seguem-se alguns casos de utilização que descobrimos em que o interpretador de código brilha e pode potenciar o seu fluxo de trabalho de análise de dados:
Limpeza de dados
Por muito importante que seja esta fase da análise de dados, pode tornar-se bastante entediante, especialmente se for um principiante e tiver acabado de iniciar o seu percurso na análise de dados/ciência dos dados. O interpretador de código torna todo o processo eficiente e ajuda-o a poupar muito tempo a navegar e a compreender o conjunto de dados. Bem, isto não significa que não haja necessidade de intervenção humana, uma vez que os LLM tendem a alucinar frequentemente. É necessário manter sempre todo o processo sob controlo.
O Code Interpreter pode ajudá-lo em vários métodos de limpeza de dados, tais como:
Compreender o seu conjunto de dados
Tratamento de valores em falta/inválidos
Verificar a existência de tipos de dados incorrectos e sugerir soluções para os corrigir
Aprender sobre metodologias de análise de dados
A análise de dados continua a ser uma das profissões mais procuradas atualmente como ponto de entrada na indústria tecnológica, e muitas pessoas estão a preparar-se para entrar neste domínio. Há uma variedade de cursos diferentes disponíveis online que podem ser frequentados para se tornar um analista de dados. No entanto, não é possível adquirir conhecimentos especializados em análise de dados ou ciência dos dados apenas com uma dúzia de cursos. É necessário ser prático e continuar a analisar/experimentar com um vasto espetro de conjuntos de dados e, por vezes, criar os seus próprios conjuntos de dados.
O raciocínio lógico do GPT-4, em harmonia com a execução em direto do código através do intérprete de código, faz com que o ChatGPT seja o seu mentor na compreensão da miríade de terminologias da análise de dados. A melhor maneira de aprender qualquer habilidade é fazendo perguntas e o ChatGPT permite-lhe fazer o mesmo. Ter um certo nível de interatividade melhora sempre as capacidades de aprendizagem e ajuda a compreender o domínio em causa de uma forma mais profunda.
Explorar diferentes soluções
Deixando de lado o quadro básico da análise de dados, não existe uma lista de controlo definida que se possa seguir para encontrar inferências a partir do conjunto de dados. A análise de dados e a programação são uma forma de arte. A arte é diferente para cada indivíduo e só pode ser melhorada quando se exploram outras artes. Com o ChatGPT, pode aceder a diferentes soluções com justificações que talvez nem sequer tenha pensado. Com a adição do Code Interpreter, o ChatGPT tem agora um contexto adicional para trabalhar, o que melhora drasticamente as soluções.
Visualização de dados
Esta é, sem dúvida, uma das melhores funcionalidades do Code Interpreter (ou ChatGPT Plus) atualmente – a capacidade de apresentar visualizações e imagens. A visualização do seu conjunto de dados torna o processo geral de compreensão dos atributos muito mais rápido. Alargando o nosso caso de utilização anterior de listar os diferentes métodos para encontrar valores atípicos, podemos ilustrar graficamente o mesmo utilizando gráficos de caixa e histogramas.
Na captura de ecrã acima, também é possível ver que o Interpretador de código depurou automaticamente o erro e gerou a visualização dos valores atípicos.
Compreender o código existente
A leitura do código pode consumir muito tempo, especialmente quando não há comentários ou os comentários são insuficientes. Usando o Code Interpreter, pode simplesmente carregar o ficheiro python ou jupyter notebook e pedir ao ChatGPT para resumir o código para si. Também pode fazer perguntas sobre o código. Embora isso fosse possível anteriormente, não era tão simples e também tinha limitações de contexto. Este caso de utilização pode revelar-se muito útil durante a formação ou a colaboração.
O intérprete de código irá substituir os analistas de dados?
Este é apenas o início das ferramentas baseadas em IA, que continuarão a melhorar com funcionalidades adicionais e janelas de contexto maiores. É provável que a revolução da IA substitua muitos empregos, mas também criará o dobro dos empregos que ainda nem sequer imaginámos. Ferramentas como o Interpretador de código tratarão de tarefas entediantes e redundantes, permitindo que os analistas de dados se concentrem mais na melhoria da qualidade dos dados e na tomada de decisões mais informadas. Além disso, o ChatGPT contribuirá para melhorar as competências dos analistas de dados existentes e ajudá-los-á a progredir nas suas carreiras.
“A IA não o vai substituir. Uma pessoa que utilize a IA é que o vai substituir”.
Nesta era da IA, é crucial que as empresas tenham funcionários bem formados, e incorporar a IA na formação dos funcionários pode ser um investimento significativo. Se procura soluções de IA para formar os seus empregados, a Cody é a ferramenta certa para si. À semelhança do ChatGPT, o Cody pode receber formação sobre os dados da sua empresa, equipa, processos e clientes, utilizando a sua base de conhecimentos exclusiva.
Com o Cody, as empresas podem tirar partido do poder da IA para criar um assistente personalizado e inteligente que se adapta especificamente às suas necessidades, o que o torna uma adição promissora ao mundo das soluções empresariais orientadas para a IA.
Subscreve o ChatGPT Plus e obtém acesso ao Intérprete de Código juntamente com uma série de funcionalidades adicionais. Ligação para o chat do Intérprete de Código.
Depois de anunciar uma proibição temporária do ChatGPT após o seu lançamento, o StackOverflow decidiu agora entrar no movimento GenAI com a sua mais recente oferta, OverflowAI. A OverflowAI não é um produto único, mas uma coleção de vários produtos GenAI sob um único termo. Vamos ver se o OverflowAI é realmente um substituto do ChatGPT para programadores.
O que é que o OverflowAI tem de especial?
Pesquisar
Para melhorar e poupar tempo na procura de soluções para as perguntas, o OverflowAI agregará conhecimentos de várias fontes para criar uma solução passo-a-passo para resolver o seu problema específico. Todos os recursos utilizados para gerar a resposta serão citados com referências, para que possa validar as respostas por si próprio, e serão dados créditos aos contribuintes da solução.
As perguntas de seguimento podem ser colocadas num formato de chat. Isto manterá o contexto da pergunta original e acrescentará mais informações, permitindo-lhe gastar menos tempo a estruturar a pergunta e fazer uma série de perguntas ligadas entre si.
Projeto
“A IA não está a substituir os humanos tão cedo, mas pode ajudá-lo a elaborar uma pergunta para publicar na nossa comunidade” – Prashanth Chandrasekar, CEO @ StackOverflow
Houve casos em que a maior parte das perguntas não foram resolvidas ou foram ignoradas, devido à falta de estrutura ou à redundância de informação na pergunta. O OverflowAI pode ajudá-lo a redigir perguntas melhores que podem ser publicadas na comunidade StackOverflow, que podem depois ser respondidas por especialistas no domínio.
A mesma funcionalidade é utilizada quando o OverflowAI não consegue responder a uma determinada pergunta. Em vez de alucinar com respostas, simplesmente solicitará ao utilizador que redireccione a pergunta para a comunidade e também fornecerá ao utilizador uma pergunta bem elaborada.
Resumir
Se é um programador, conhece certamente a dor de ler e folhear várias respostas e documentação para encontrar uma solução para um problema simples. A OverflowAI, com a sua solução GenAI, resume várias respostas e elimina as respostas redundantes ou menos úteis para lhe fornecer um resumo simples e bem estruturado da solução para o seu problema.
Estas respostas atribuídas e fiáveis podem ser refinadas com base na capacidade de codificação, comprimento e outras bases de conhecimento, como o GitHub. Com o StackOverflow para Equipas, também pode consultar soluções fornecidas por colegas da sua empresa, treinando o OverflowAI nos seus repositórios.
Plugins
“Um dos desafios que ouvimos dos programadores é minimizar a interrupção e a mudança de contexto durante a codificação” – Prashanth Chandrasekar, CEO @ StackOverflow
O plugin para o Visual Studio Code foi concebido para atuar como um programador de pares, ajudando-o a melhorar a sua eficiência de programação, fornecendo-lhe conteúdos validados e atribuídos por equipas públicas e privadas do StackOverflow. Esta extensão importa conteúdo verificado da sua instância privada do Stack Overflow for Teams e da plataforma pública para dar aos seus programadores um resumo personalizado de como resolver os seus problemas de forma rápida e eficaz, permitindo-lhes aprofundar quando necessário e, em seguida, documentar novas ideias e soluções.
Integração com o Slack
Uma vez que a maioria das empresas confia no Slack como principal meio de comunicação, a integração do Slack para o StackOverflow tornará as informações acessíveis a todos facilmente, e as soluções podem ser encontradas de forma colaborativa nos canais. Todas as equipas podem interagir com os recursos e a base de conhecimentos sem qualquer assistência humana.
Em que é que é diferente do ChatGPT?
Com a miríade de LLMs que existem atualmente, nem todos se podem destacar com base nas suas capacidades LLM. ChatGPT é uma ferramenta criada para mostrar o poder dos modelos GPT na utilização quotidiana. Ferramentas como o OverflowAI são especializadas para serem utilizadas em casos de utilização específicos, neste caso, o desenvolvimento e a manutenção de software. Sim, pode utilizar o ChatGPT para realizar a maior parte do seu trabalho, mas as ferramentas especializadas ajudam a reduzir a sua carga de trabalho, tornando todo o processo muito mais simples e robusto.
Se está à procura de uma ferramenta como o OverflowAI, mas para a sua empresa e para receber formação sobre a documentação da sua empresa, deixe-nos apresentar-lhe o Cody. Tal como o OverflowAI, o Cody pode receber formação sobre os dados da sua empresa, os processos da equipa e os clientes, utilizando a sua base de conhecimentos exclusiva.
Com Cody as empresas podem aproveitar o poder da IA para criar um assistente personalizado e inteligente que se adapta especificamente às suas necessidades, o que o torna uma adição promissora ao mundo das soluções empresariais orientadas para a IA.
Para experimentar o OverflowAI, terá de se registar no StackOverflow Labs, uma vez que ainda se encontra em fase experimental.
Há alguns dias, a Meta lançou a sua última versão do LLM, denominada Llama 2, em colaboração com a Microsoft. Se tem seguido a moda do LLM, é provável que já tenha ouvido falar dele ou mesmo lido sobre as suas novas funcionalidades. Para simplificar as coisas, vamos enumerar quatro razões pelas quais o Llama 2 está a gerar tanto entusiasmo e como se compara com alguns dos melhores LLM.
Gratuito para investigação e utilização comercial
Uma razão importante que despertou o interesse das pessoas pela Llama 2 foi o facto de a Meta ter tornado todo o modelo gratuito para quase toda a gente, exceto para algumas grandes empresas que podem ter determinadas condições. Esta mudança abre oportunidades interessantes para quem está a pensar em criar a sua própria empresa ou aventurar-se no mundo da IA generativa. Esta é a altura ideal para mergulhar nas águas da IA, especialmente com um modelo linguístico deste calibre a que se pode aceder livremente. Embora já existissem vários modelos de código aberto disponíveis, nenhum deles provinha de uma empresa com a estatura da Meta e podia servir como concorrente direto da GPT.
“Houve lançamentos públicos de LLMs pré-treinados (como BLOOM (Scao et al., 2022), LLaMa-1 (Touvron et al., 2023) e Falcon (Penedo et al., 2023)) que correspondem ao desempenho de concorrentes pré-treinados fechados como GPT-3 (Brown et al, 2020) e Chinchilla (Hoffmann et al., 2022), mas nenhum destes modelos é um substituto adequado para LLMs de “produtos” fechados, como o ChatGPT, BARD e Claude.” – Artigo de investigação Meta
Segurança
Com base nos relatórios publicados no documento de investigação Meta, a Llama 2 demonstrou um desempenho superior em comparação com outros modelos de fonte aberta nos parâmetros de referência de utilidade e segurança. Nestes aspectos, superou mesmo o ChatGPT (modelos 7b, 13b, 70b). No entanto, é importante notar que o documento de investigação reconhece a possibilidade de os dados serem tendenciosos, favorecendo a Lhama 2, o que deve ser tido em consideração ao interpretar os resultados. No entanto, mesmo que o Llama 2 se aproxime da referência ChatGPT, merece ser elogiado.
Um dos factores mais importantes que contribuem para a segurança da Llama 2 é a sua privacidade de dados. Ao contrário de alguns modelos, o Llama 2 não requer o envio dos seus dados para um servidor externo, como o OpenAI, para obter respostas. Este atributo único torna o modelo particularmente valioso para casos de utilização críticos e sensíveis, uma vez que ajuda a proteger os dados dos utilizadores e a manter a sua privacidade. Os utilizadores podem executar o modelo em servidores privados com os seus dados contidos na sua infraestrutura.
Código aberto
Os LLM mais populares atualmente em uso funcionam como caixas negras, com os utilizadores a terem uma visão limitada do seu funcionamento. Em contrapartida, os modelos de código aberto oferecem uma abordagem transparente, permitindo aos utilizadores compreender o seu funcionamento interno. Esta transparência inspira confiança e segurança na utilização desses modelos, apesar dos desafios que podem enfrentar, como a geração de spam ou desinformação.
Além disso, a natureza de fonte aberta destes modelos incentiva os esforços de colaboração, conduzindo a uma melhoria e desenvolvimento contínuos no domínio dos LLM. Consequentemente, os modelos de código aberto desempenham um papel crucial na promoção dos avanços no mundo dos modelos linguísticos.
“E acreditamos que é mais seguro. Abrir o acesso aos modelos de IA actuais significa que uma geração de programadores e investigadores pode testá-los, identificando e resolvendo problemas rapidamente, como uma comunidade. Ao ver como estas ferramentas são utilizadas por outros, as nossas próprias equipas podem aprender com elas, melhorar essas ferramentas e corrigir vulnerabilidades.” – Sítio Web Meta
Embora a Llama 2 esteja licenciada de forma aberta, a Meta ainda não divulgou os dados em que foi treinada, o que continua a ser um problema em termos de privacidade dos dados dos utilizadores da Meta. A Meta diz que “fez um esforço para remover dados de determinados sítios conhecidos por conterem um elevado volume de informações pessoais sobre indivíduos privados” no documento de investigação Llama 2, mas não enumerou quais são esses sítios.
Desempenho
A Llama 2 está disponível em quatro pesos diferentes: 7B, 13B, 34B e 70B. O peso representa o número de parâmetros com que o modelo é treinado. Geralmente, parâmetros maiores resultam em respostas mais precisas e fiáveis, mas também requerem mais recursos computacionais. Para melhorar as características humanas do modelo, a Llama 2 é sujeita a um ajustamento fino utilizando o ajustamento de instruções e o método RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback), que também é utilizado pelo GPT.
Embora o tamanho do parâmetro de 70B seja substancial, ainda fica aquém do GPT-3.5, que tem um tamanho de parâmetro de 175B. Como resultado, o desempenho do Llama 2 pode não corresponder ao do GPT-3.5, mas os testes de referência indicam uma concorrência próxima, mesmo com o seu tamanho de parâmetro mais pequeno. Apesar desta diferença, o Llama 2 tem um desempenho superior a todos os modelos de código aberto atualmente disponíveis.
“O RLHF é um procedimento de treino de modelos que é aplicado a um modelo linguístico aperfeiçoado para alinhar ainda mais O modelo de comportamento com as preferências humanas e o seguimento de instruções. Recolhemos dados que representam amostras empíricas das preferências humanas, em que os anotadores humanos seleccionam qual dos dois resultados do modelo preferem. Este feedback humano é posteriormente utilizado para treinar um modelo de recompensa, que aprende padrões nas preferências dos anotadores humanos e pode então automatizar as decisões de preferência.” – Documento de investigação Meta
Conclusão
Há, de facto, uma multiplicidade de modelos de código aberto a surgir e, com o lançamento do Llama 2, as possibilidades parecem ilimitadas. Embora possa demorar algum tempo até que estes modelos de código aberto possam competir diretamente com algo tão avançado como o GPT-4, o entusiasmo reside em obter um modelo que se aproxime das capacidades do GPT-3.5. Este progresso é, por si só, verdadeiramente notável.
Olhando para o futuro, à medida que a formação LLM se torna mais eficiente, a possibilidade de ter um ChatGPT personalizado, ajustado com os seus dados no seu dispositivo local, torna-se uma perspetiva tentadora. Uma plataforma que oferece essas capacidades é a Cody, um assistente inteligente de IA concebido para apoiar as empresas em vários aspectos. Tal como o ChatGPT, o Cody pode ser treinado nos dados da sua empresa, equipa, processos e clientes, utilizando a sua base de conhecimentos exclusiva.
Com o Cody, as empresas podem tirar partido do poder da IA para criar um assistente personalizado e inteligente que se adapta especificamente às suas necessidades, o que o torna uma adição promissora ao mundo das soluções empresariais orientadas para a IA.
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