No contexto do banco de dados, um vetor denota uma série organizada de valores numéricos que significam uma posição em um espaço multidimensional. Cada componente do vetor corresponde a um recurso ou dimensão distinta.

Esses bancos de dados se mostram particularmente hábeis em lidar com aplicativos que lidam com conjuntos de dados extensos e complexos, abrangendo domínios como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, processamento de imagens e pesquisa de similaridade.

Os bancos de dados relacionais convencionais podem enfrentar desafios ao gerenciar dados de alta dimensão e executar pesquisas de similaridade com eficiência ideal. Consequentemente, os bancos de dados vetoriais surgem como uma alternativa valiosa em tais cenários.

Quais são os principais atributos dos bancos de dados vetoriais?

Os principais atributos dos bancos de dados vetoriais incluem:

Armazenamento otimizado de vetores

Os bancos de dados vetoriais são otimizados para o armazenamento e a recuperação de vetores de alta dimensão, geralmente implementando estruturas de dados e algoritmos especializados.

Pesquisa de similaridade proficiente

Esses bancos de dados são excelentes na realização de pesquisas de similaridade, permitindo que os usuários localizem vetores muito próximos ou similares a um vetor de consulta fornecido com base em métricas predefinidas, como similaridade de cosseno ou distância euclidiana.

Escalabilidade

Os bancos de dados vetoriais são arquitetonicamente projetados para escalonar horizontalmente, facilitando o manuseio eficaz de volumes de dados e consultas substanciais ao distribuir a carga computacional em vários nós.

Suporte para Embeddings

Frequentemente empregados para armazenar embeddings vetoriais gerados por modelos de aprendizado de máquina, os bancos de dados vetoriais desempenham um papel fundamental na representação de dados em um espaço contínuo e denso. Essas incorporações encontram aplicações comuns em tarefas como processamento de linguagem natural e análise de imagens.

Processamento em tempo real

Vários bancos de dados vetoriais são otimizados para processamento em tempo real ou quase real, o que os torna adequados para aplicativos que exigem respostas rápidas e desempenho de baixa latência.

O que é um banco de dados vetorial?

Um banco de dados vetorial é um banco de dados especializado projetado para armazenar dados como vetores multidimensionais que representam vários atributos ou qualidades. Cada informação, como palavras, imagens, sons ou vídeos, é transformada no que chamamos de vetores.

Todas as informações são transformadas nesses vetores usando métodos como modelos de aprendizado de máquina, incorporação de palavras ou técnicas de extração de recursos.

A principal vantagem desse banco de dados está em sua capacidade de localizar e recuperar dados de forma rápida e precisa com base na proximidade ou similaridade de vetores.

Essa abordagem permite pesquisas com base na relevância semântica ou contextual, em vez de depender apenas de correspondências precisas ou critérios específicos, como ocorre nos bancos de dados tradicionais.

Então, digamos que você esteja procurando algo. Com um banco de dados vetorial, você pode:

• Encontre músicas que sejam semelhantes em sua melodia ou ritmo.
• Descubra artigos que tratam de ideias ou temas semelhantes.
• Identifique os gadgets que parecem semelhantes com base em suas características e avaliações.

Como funcionam os bancos de dados vetoriais?

Imagine os bancos de dados tradicionais como tabelas que armazenam coisas simples, como palavras ou números.

Agora, pense nos bancos de dados vetoriais como sistemas super inteligentes que lidam com informações complexas conhecidas como vetores usando métodos de pesquisa exclusivos.

Diferentemente dos bancos de dados comuns que buscam correspondências exatas, os bancos de dados vetoriais adotam uma abordagem diferente. Eles têm como objetivo encontrar a correspondência mais próxima usando medidas especiais de similaridade.

Esses bancos de dados se baseiam em uma técnica de pesquisa fascinante chamada pesquisa ANN (Approximate Nearest Neighbor).

Agora, o ingrediente secreto por trás do funcionamento desses bancos de dados está em algo chamado “embeddings”.

Imagine dados não estruturados, como texto, imagens ou áudio – eles não se encaixam perfeitamente em tabelas.

Portanto, para dar sentido a esses dados em IA ou aprendizado de máquina, eles são transformados em representações baseadas em números usando embeddings.

Redes neurais especiais fazem o trabalho pesado para esse processo de incorporação. Por exemplo, a incorporação de palavras converte palavras em vetores de forma que palavras semelhantes fiquem mais próximas no espaço vetorial.

Essa transformação funciona como um tradutor mágico, permitindo que os algoritmos entendam as conexões e semelhanças entre diferentes itens.

Portanto, pense nos embeddings como uma espécie de tradutor que transforma dados não baseados em números em uma linguagem que os modelos de aprendizado de máquina podem entender.

Essa transformação ajuda esses modelos a identificar padrões e links nos dados com mais eficiência.

Quais são os melhores bancos de dados vetoriais para 2024?

Preparamos uma lista dos 5 principais bancos de dados de vetores para 2024:

1. Pinha

Em primeiro lugar, o pinecone não é de código aberto.

É um banco de dados vetorial baseado em nuvem gerenciado pelos usuários por meio de uma API simples, que não requer configuração de infraestrutura.

A Pinecone permite que os usuários iniciem, gerenciem e aprimorem suas soluções de IA sem o incômodo de lidar com manutenção de infraestrutura, serviços de monitoramento ou correção de problemas de algoritmo.

Essa solução processa rapidamente os dados e permite que os usuários utilizem filtros de metadados e suporte para índices esparsos e densos, garantindo resultados precisos e rápidos em vários requisitos de pesquisa.

Seus principais recursos incluem:

1. Identificação de entradas duplicadas.

1. Rankings de rastreamento.
2. Realização de pesquisas de dados.
3. Classificação de dados.
4. Eliminação de entradas duplicadas.

Para obter mais informações sobre o Pinecone, explore o tutorial “
Dominando bancos de dados vetoriais com Pinecone”
de Moez Ali, disponível no Data Camp.

2. Croma

O Chroma é um banco de dados de incorporação de código aberto projetado para simplificar o desenvolvimento de aplicativos LLM (Large Language Model).

Seu foco principal está em permitir a fácil integração de conhecimentos, fatos e habilidades para os LLMs.

Nossa exploração do Chroma DB destaca sua capacidade de lidar sem esforço com documentos de texto, transformar texto em embeddings e realizar pesquisas de similaridade.

Principais recursos:

• Equipado com várias funcionalidades, como consultas, filtragem, estimativas de densidade e muito mais.
• Suporte para LangChain (Python e JavaScript) e LlamaIndex.
• Utiliza a mesma API que opera em notebooks Python e é dimensionada de forma eficiente para o cluster de produção

Leia mais: O que é a estrutura da API RAG e os LLMs?

3. Weaviate

Ao contrário do Pinecone, o Weaviate é um banco de dados vetorial de código aberto que simplifica o armazenamento de objetos de dados e incorporação de vetores de seus modelos de ML preferidos.

Essa ferramenta versátil é perfeitamente dimensionada para gerenciar bilhões de objetos de dados sem problemas.

Ele executa rapidamente uma pesquisa 10-NN (10-Nearest Neighbors) em milissegundos em milhões de itens.

Os engenheiros o consideram útil para a vetorização de dados durante a importação ou o fornecimento de seus vetores e para a criação de sistemas para tarefas como extração de perguntas e respostas, resumo e categorização.

Principais recursos:

• Módulos integrados para pesquisas orientadas por IA, funcionalidade de perguntas e respostas, fusão de LLMs com seus dados e categorização automatizada.
• Recursos CRUD (criar, ler, atualizar, excluir) abrangentes.
• Nativo da nuvem, distribuído, capaz de escalonar com cargas de trabalho em evolução e compatível com o Kubernetes para uma operação perfeita.
• Facilita a transição suave de modelos ML para MLOps usando esse banco de dados.

4. Qdrant

O Qdrant funciona como um banco de dados de vetores, servindo ao propósito de realizar pesquisas de similaridade de vetores com facilidade.

Ele opera por meio de um serviço de API, facilitando a pesquisa dos vetores de alta dimensão mais intimamente relacionados.

A utilização do Qdrant permite a transformação de codificações ou codificadores de redes neurais em aplicativos robustos para várias tarefas, como correspondência, pesquisa e fornecimento de recomendações. Alguns dos principais recursos do Qdrant incluem:

• API flexível: Fornece especificações OpenAPI v3 juntamente com clientes pré-construídos para várias linguagens de programação.
• Velocidade e precisão: Implementa um algoritmo HNSW personalizado para pesquisas rápidas e precisas.
• Filtragem avançada: Permite a filtragem de resultados com base em cargas úteis de vetores associados, aumentando a precisão dos resultados.
• Suporte a dados diversos: Acomoda diversos tipos de dados, incluindo correspondência de strings, intervalos numéricos, localizações geográficas e muito mais.
• Escalabilidade: Design nativo da nuvem com recursos de dimensionamento horizontal para lidar com cargas de dados cada vez maiores.
• Eficiência: Desenvolvido em Rust, otimiza o uso de recursos por meio do planejamento dinâmico de consultas para aumentar a eficiência.

5. Faiss

Código aberto: Sim

Estrelas do GitHub: 23k

Desenvolvido pelo Facebook AI Research, o Faiss é uma biblioteca de código aberto que resolve o desafio de pesquisas e agrupamentos rápidos e densos de similaridade vetorial.

Ele fornece métodos para pesquisar conjuntos de vetores de tamanhos variados, inclusive aqueles que podem ultrapassar a capacidade da RAM.

A Faiss também oferece código de avaliação e suporte para ajuste de parâmetros.

Principais recursos:

• Recupera não apenas o vizinho mais próximo, mas também o segundo, o terceiro e o k-ésimo vizinhos mais próximos.
• Permite a pesquisa de vários vetores simultaneamente, não se restringindo a apenas um.
• Utiliza a pesquisa do maior produto interno em vez da pesquisa mínima.
• Oferece suporte a outras distâncias, como L1, Linf etc., embora em menor grau.
• Retorna todos os elementos dentro de um raio especificado do local da consulta.
• Oferece a opção de salvar o índice no disco em vez de armazená-lo na RAM.

O Faiss é uma ferramenta avançada para acelerar pesquisas de similaridade de vetores densos, oferecendo uma gama de funcionalidades e otimizações para operações de pesquisa eficientes e eficazes.

Concluindo

Na atual era orientada por dados, os crescentes avanços em inteligência artificial e aprendizado de máquina destacam a função crucial desempenhada pelos bancos de dados vetoriais.

Sua capacidade excepcional de armazenar, explorar e interpretar vetores de dados multidimensionais tornou-se essencial para alimentar um espectro de aplicativos alimentados por IA.

Dos mecanismos de recomendação à análise genômica, esses bancos de dados são ferramentas fundamentais, impulsionando a inovação e a eficácia em vários domínios.

Perguntas frequentes

1. Quais são os principais recursos que devo procurar em bancos de dados vetoriais?

Ao considerar um banco de dados vetorial, priorize recursos como:

• Recursos de pesquisa eficientes
• Escalabilidade e desempenho
• Flexibilidade nos tipos de dados
• Opções avançadas de filtragem
• Suporte a API e integração

2. Como os bancos de dados vetoriais diferem dos bancos de dados tradicionais?

Os bancos de dados vetoriais são diferentes dos bancos de dados tradicionais devido à sua abordagem especializada para gerenciar e processar dados. Veja como eles diferem:

• Estrutura de dados: Os bancos de dados tradicionais organizam os dados em linhas e colunas, enquanto os bancos de dados vetoriais se concentram no armazenamento e no manuseio de vetores de alta dimensão, particularmente adequados para dados complexos, como imagens, texto e embeddings.
• Mecanismos de pesquisa: Os bancos de dados tradicionais usam principalmente correspondências exatas ou critérios definidos para pesquisas, enquanto os bancos de dados vetoriais empregam pesquisas baseadas em similaridade, permitindo resultados mais relevantes contextualmente.
• Funcionalidade especializada: Os bancos de dados vetoriais oferecem funcionalidades exclusivas, como pesquisas no vizinho mais próximo, pesquisas de intervalo e manipulação eficiente de dados multidimensionais, atendendo aos requisitos de aplicativos orientados por IA.
• Desempenho e escalabilidade: Os bancos de dados vetoriais são otimizados para lidar com dados de alta dimensão de forma eficiente, permitindo pesquisas mais rápidas e escalabilidade para lidar com grandes volumes de dados em comparação com os bancos de dados tradicionais.

Entender essas diferenças pode ajudar a escolher o tipo certo de banco de dados, dependendo da natureza dos dados e dos aplicativos pretendidos.

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Mas porque é que as empresas estão a lançar modelos e ferramentas de IA para as empresas?

PWC


refere como a IA pode aumentar o potencial dos trabalhadores até 40% até 2025!

Consulte o gráfico abaixo para ver as projecções de receitas anuais no mercado da IA (2018-2025) –

Com um total de
14 700 empresas em fase de arranque nos Estados Unidos
em março de 2023, o potencial comercial da IA é, sem dúvida, enorme!

O que são Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) em IA?

Os modelos de grande linguagem (LLM) são ferramentas avançadas de IA concebidas para simular uma inteligência semelhante à humana através da compreensão e geração de linguagem. Estes modelos funcionam através da análise estatística de dados extensos para saber como as palavras e as frases se interligam.

Como um subconjunto da inteligência artificial, os LLMs são competentes numa série de tarefas, incluindo a criação de texto, a sua categorização, a resposta a perguntas em diálogo e a tradução de línguas.

A sua designação “grande” deve-se aos conjuntos de dados substanciais com que foram treinados. A base dos LLMs reside na aprendizagem automática, particularmente numa estrutura de rede neural conhecida como modelo transformador. Isto permite-lhes lidar eficazmente com várias tarefas de processamento de linguagem natural (PNL), demonstrando a sua versatilidade na compreensão e manipulação da linguagem.

Leia mais:


RAG (Retrieval-Augmented Generation) vs LLMs?

Quais são os melhores LLMs de código aberto em 2023?

A partir de setembro de 2023, o
Falcon 180B
emergiu como o melhor modelo de língua grande pré-treinado na tabela de classificação do Open LLM Hugging Face, alcançando a classificação de desempenho mais elevada.

Vamos mostrar-lhe os 7 principais modelos de IA em 2023 –

1. Falcão LLM

O Falcon LLM
é um poderoso modelo de linguagem de grande porte aberto e pré-treinado que redefiniu as capacidades de processamento de linguagem de IA.

O modelo tem 180 mil milhões de parâmetros e foi treinado com 3,5 biliões de fichas. Pode ser utilizado tanto para fins comerciais como para fins de investigação.

Em junho de 2023, o Falcon LLM liderou a tabela de classificação de LLMs abertos da HuggingFace, ganhando o título de “Rei dos LLMs de código aberto”.

Falcon LLM Características:

• Tem um bom desempenho em testes de raciocínio, de proficiência, de codificação e de conhecimentos.
• FlashAttention e atenção multi-query para uma inferência mais rápida e melhor escalabilidade.
• Permite a utilização comercial sem obrigações ou restrições de royalties.
• A utilização da plataforma é gratuita.

2. Lhama 2

A Meta lançou o
Lhama 2
, uma fonte de dados em linha pré-treinada disponível gratuitamente. A Llama 2 é a segunda versão da Llama, que tem o dobro do comprimento do contexto e treinou 40% mais do que a sua antecessora.

A Llama 2 também oferece um Guia de Utilização Responsável que ajuda o utilizador a compreender as suas melhores práticas e a avaliação da segurança.

Llama 2 Características:

• O Llama 2 está disponível gratuitamente tanto para investigação como para utilização comercial.
• Inclui os pesos do modelo e o código inicial para as versões pré-treinadas e ajustadas para conversação.
• Acessível através de vários fornecedores, incluindo a Amazon Web Services (AWS) e a Hugging Face.
• Implementa uma Política de Utilização Aceitável para garantir uma utilização ética e responsável.

3. Claude 2.0 e 2.1

Claude 2 era um modelo avançado de linguagem desenvolvido pela Anthropic. O modelo apresenta um desempenho melhorado, respostas mais longas e acessibilidade através de uma API e de um novo sítio Web beta virado para o público, claude.ai.

Depois do ChatGPT, este modelo oferece uma janela de contexto maior e é considerado um dos chatbots mais eficientes.

Claude 2 Características:

• Apresenta um desempenho melhorado em relação ao seu antecessor, oferecendo respostas mais longas.
• Permite que os utilizadores interajam com o Claude 2 através do acesso à API e de um novo sítio Web beta virado para o público, claude.ai
• Demonstra uma memória mais longa em comparação com os modelos anteriores.
• Utiliza técnicas de segurança e uma equipa vermelha alargada para atenuar as saídas ofensivas ou perigosas.

Versão gratuita: Disponível
Preços: $20/mês

O modelo
modelo Claude 2.1
introduzida em 21 de novembro de 2023 traz melhorias notáveis para as aplicações empresariais. Inclui uma janela de contexto de token 200K de ponta, reduz significativamente as instâncias de alucinação do modelo, melhora os avisos do sistema e introduz uma nova funcionalidade beta centrada na utilização da ferramenta.

O Claude 2.1 não só traz avanços nas principais capacidades das empresas, como também duplica a quantidade de informação que pode ser comunicada ao sistema, com um novo limite de 200 000 tokens.

Isto equivale a aproximadamente 150.000 palavras ou mais de 500 páginas de conteúdo. Os utilizadores podem agora carregar documentação técnica extensa, incluindo bases de código completas, declarações financeiras abrangentes, como formulários S-1, ou obras literárias longas, como “A Ilíada” ou “A Odisseia”.

Com a capacidade de processar e interagir com grandes volumes de conteúdos ou dados, o Claude pode resumir eficazmente as informações, realizar sessões de perguntas e respostas, prever tendências e comparar e contrastar vários documentos, entre outras funcionalidades.

Claude 2.1 Características:

• Diminuição de 2x na taxa de alucinações
• Utilização da ferramenta API
• Melhor experiência do programador

Preços: TBA

4. MPT-7B

MPT-7B significa MosaicML Pretrained Transformer, treinado de raiz em 1 trilião de tokens de textos e códigos. Tal como o GPT, o MPT também funciona em transformadores só de descodificador, mas com algumas melhorias.

Com um custo de 200.000 dólares,
MPT-7B
foi treinado na plataforma MosaicML em 9,5 dias sem qualquer intervenção humana.

Características:

• Gera diálogos para várias tarefas de conversação.
• Bem equipada para interacções perfeitas e envolventes com várias voltas.
• Inclui a preparação de dados, a formação, o aperfeiçoamento e a implementação.
• Capaz de tratar entradas extremamente longas sem perder o contexto.
• Disponível gratuitamente.

5. CodeLIama

O Code Llama é um modelo de linguagem de grande dimensão (LLM) especificamente concebido para gerar e discutir código com base em pedidos de texto. Representa um desenvolvimento de ponta entre os LLMs publicamente disponíveis para tarefas de codificação.

De acordo com o
blogue de notícias da Meta
o Code Llama tem como objetivo apoiar a avaliação de modelos abertos, permitindo à comunidade avaliar as capacidades, identificar problemas e corrigir vulnerabilidades.

Características CodeLIama:

• Diminui a barreira de entrada para os alunos de codificação.
• Serve como uma ferramenta educativa e de produtividade para escrever software robusto e bem documentado.
• Compatível com linguagens de programação populares, incluindo Python, C++, Java, PHP, Typescript (Javascript), C#, Bash e muito mais.
• Três tamanhos disponíveis com parâmetros 7B, 13B e 34B, cada um treinado com 500B tokens de código e dados relacionados com o código.
• Pode ser implementado a custo zero.

6. Modelo Mistral-7B AI

Mistral 7B é um grande modelo linguístico desenvolvido pela equipa de IA da Mistral. Trata-se de um modelo linguístico com 7,3 mil milhões de parâmetros, o que indica a sua capacidade para compreender e gerar padrões linguísticos complexos.

Além disso, o Mistral -7B afirma ser o
melhor modelo 7B de sempre
superando o Llama 2 13B em vários testes de referência, o que prova a sua eficácia na aprendizagem de línguas.

Mistral-7B Características:

• Utiliza a atenção de consulta agrupada (GQA) para uma inferência mais rápida, melhorando a eficiência do processamento de consultas.
• Implementa a Atenção por Janela Deslizante (SWA) para tratar sequências mais longas com um custo computacional reduzido.
• Fácil de afinar em várias tarefas, demonstrando adaptabilidade a diferentes aplicações.
• Utilização gratuita.

7. ChatGLM2-6B

ChatGLM2-6B
é a segunda versão do modelo de conversação bilingue (chinês-inglês) de código aberto ChatGLM-6B. Foi desenvolvido por investigadores da Universidade de Tsinghua, na China, em resposta à procura de alternativas leves ao ChatGPT.

ChatGLM2-6B Características:

• Treinado com mais de 1 trilião de tokens em inglês e chinês.
• Pré-treinado em mais de 1,4 triliões de tokens para uma melhor compreensão da linguagem.
• Suporta contextos mais longos, alargados de 2K para 32K.
• Supera os modelos concorrentes de tamanho semelhante em vários conjuntos de dados (MMLU, CEval, BBH).

Versão gratuita: Disponível
Preços: A pedido

O que são ferramentas de IA?

As ferramentas de IA são aplicações de software que utilizam algoritmos de inteligência artificial para realizar tarefas específicas e resolver problemas complexos. Estas ferramentas encontram aplicações em diversos sectores, como a saúde, as finanças, o marketing e a educação, onde automatizam tarefas, analisam dados e ajudam na tomada de decisões.

As vantagens das ferramentas de IA incluem a eficiência na racionalização de processos, a poupança de tempo, a redução de preconceitos e a automatização de tarefas repetitivas.

No entanto, são notáveis desafios como a implementação dispendiosa, a potencial deslocação de postos de trabalho e a falta de capacidades emocionais e criativas. Para atenuar estas desvantagens, a chave reside na escolha das ferramentas de IA correctas.

Quais são as melhores ferramentas de IA em 2023?

Uma seleção ponderada e uma implementação estratégica das ferramentas de IA podem reduzir os custos, concentrando-se naquelas que oferecem o maior valor para necessidades específicas. A seleção e integração cuidadosas das ferramentas de IA podem ajudar a sua empresa a utilizar as vantagens das ferramentas de IA e a minimizar os desafios, conduzindo a uma utilização mais equilibrada e eficaz da tecnologia.

Aqui estão as 13 principais ferramentas de IA em 2023 –

1. Abrir o GPT de conversação da IA

Chat GPT é um modelo de IA de processamento de linguagem natural que produz respostas de conversação semelhantes às humanas. Pode responder a uma pergunta simples como “Como fazer um bolo?” ou escrever códigos avançados. Pode gerar ensaios, publicações nas redes sociais, mensagens de correio eletrónico, códigos, etc.

Pode utilizar este bot para aprender novos conceitos da forma mais simples.

Este chatbot de IA foi construído e lançado pela Open AI, uma empresa de Investigação e Artificial, em novembro de 2022 e rapidamente se tornou uma sensação entre os internautas.

Características:

• A IA parece ser um chatbot, o que a torna fácil de utilizar.
• Dispõe de conhecimentos sobre uma grande variedade de temas.
• É multilingue e tem mais de 50 línguas.
• A sua versão GPT 3 é de utilização gratuita.

Versão gratuita: Disponível

Preços:

• Chat GPT-3: Grátis
• Chat GPT Plus: 20$/mês

Rahul Shyokand


Cofundador da


Wilyer:

Recentemente, utilizámos o ChatGPT para implementar a funcionalidade da nossa aplicação Android mais solicitada pelos clientes empresariais. Tínhamos de desenvolver essa funcionalidade para podermos ser um SaaS relevante para os nossos clientes. Utilizando o ChatGPT, conseguimos comandar uma função JAVA matemática e lógica complexa que satisfazia exatamente os nossos requisitos. Em menos de uma semana, conseguimos fornecer a funcionalidade aos nossos clientes empresariais, modificando e adaptando o código JAVA. Quando lançámos essa funcionalidade, registámos imediatamente um aumento de 25-30% nas nossas subscrições e receitas B2B SaaS.

2. GPT-4 Turbo 128K Contexto

GPT-4 Turbo 128K Contexto
foi lançado como uma versão melhorada e avançada do GPT 3.5. Com uma janela de contexto de 128K, pode obter muito mais dados personalizados para as suas aplicações utilizando técnicas como RAG (Retrieval Augmented Generation).

Características:

• Proporciona chamadas funcionais melhoradas com base em entradas de linguagem natural do utilizador.
• Interopera com sistemas de software que utilizam o modo JSON.
• Oferece resultados reproduzíveis utilizando o parâmetro Seed.
• Aumenta o prazo de conhecimento em dezanove meses, até abril de 2023.

Versão gratuita: Não disponível
Preços:

• Entrada: $0.01/1000 tokens
• Saída: $0,3/1000 tokens

3. Chat GPT4 Vision

A Open AI lançou a solução Multimodal
Visão GPT-4
em março de 2023. Esta versão é uma das versões mais instrumentais do Chat GPT, uma vez que pode processar vários tipos de texto e formatos visuais. O GPT-4 tem capacidades avançadas de imagem e locução, permitindo várias inovações e casos de utilização.

A IA generativa do ChatGPT-4 é treinada com 100 triliões de parâmetros, o que representa 500 vezes mais do que a versão ChatGPT-3.

Características:

• Compreende entradas visuais, tais como fotografias, documentos, notas manuscritas e capturas de ecrã.
• Detecta e analisa objectos e figuras com base em imagens carregadas como entrada.
• Oferece análise de dados em formatos visuais, como gráficos, diagramas, etc.
• Oferece um modelo 3x mais económico
• Devolve 4096 tokens de saída

Versão gratuita: Não disponível
Preços: Pague pelo que utilizar Modelo

4. GPT 3.5 Turbo Instruct

GPT 3.5 Turbo Instruct foi lançado para mitigar os problemas recorrentes na versão GPT-3. Estas questões incluíam informações inexactas, factos desactualizados, etc.

Assim, a versão 3.5 foi especificamente concebida para produzir respostas lógicas, contextualmente correctas e directas às perguntas dos utilizadores.

Características:

• Compreende e executa as instruções de forma eficaz.
• Produz mais concisão e precisão utilizando poucos tokens.
• Oferece respostas mais rápidas e precisas, adaptadas às necessidades do utilizador.
• Ênfase nas capacidades de raciocínio mental em detrimento da memorização.

Versão gratuita: Não disponível
Preços:

• Entrada: $0.0015/1000 tokens
• Saída: $0,0020/1000 tokens

5. Ferramenta de IA Microsoft Copilot

Copiloto 365 é uma ferramenta de IA de pleno direito que funciona em todo o Microsoft Office. Utilizando esta IA, pode criar documentos, ler, resumir e responder a mensagens de correio eletrónico, gerar apresentações e muito mais. Foi especificamente concebido para aumentar a produtividade dos funcionários e otimizar o fluxo de trabalho.

Características:

• Resume documentos e e-mails de cadeia longa.
• Gera e resume apresentações.
• Analisa folhas de Excel e cria gráficos para demonstrar dados.
• Limpar a caixa de entrada do Outlook mais rapidamente.
• Escreva mensagens de correio eletrónico com base nas informações fornecidas.

Versão gratuita: 30 dias de teste gratuito

Preços: 30$/mês

6. Assistente de IA generativa da SAP: Joule

O Joule é um assistente de
assistente de IA generativo da SAP
que está incorporado em aplicações SAP, incluindo RH, finanças, cadeia de abastecimento, compras e experiência do cliente.

Utilizando esta tecnologia de IA, pode obter respostas rápidas e conhecimentos perspicazes sempre que precisar deles, permitindo uma tomada de decisões mais rápida e sem atrasos.

Características:

• Ajuda a compreender e a melhorar o desempenho das vendas, identificando problemas e sugerindo soluções.
• Fornece entrega contínua de novos cenários para todas as soluções SAP.
• Ajuda os RH, gerando descrições de funções imparciais e perguntas de entrevista relevantes.
• Transforma a experiência do utilizador SAP, fornecendo respostas inteligentes com base em consultas de linguagem simples.

Versão gratuita: Disponível

Preços: A pedido

7. AI Studio da Meta

AI Studio da Meta foi criado com o objetivo de melhorar a forma como as empresas interagem com os seus clientes. Permite às empresas criar chatbots de IA personalizados para interagir com os clientes através de serviços de mensagens em várias plataformas, incluindo o Instagram, o Facebook e o Messenger.

O principal cenário de utilização do AI Studio é o sector do comércio eletrónico e do apoio ao cliente.

Características:

• Resume documentos e e-mails de cadeia longa.
• Gera e resume apresentações.
• Analisa folhas de Excel e cria gráficos para demonstrar dados.
• Limpar a caixa de entrada do Outlook mais rapidamente.
• Escreva mensagens de correio eletrónico com base nas informações fornecidas.

Versão gratuita: 30 dias de teste gratuito

Preços: 30$/mês

8. Ferramenta de IA da EY

EY AI integra as capacidades humanas com a inteligência artificial (IA) para facilitar a adoção confiante e responsável da IA pelas organizações. Aproveita a vasta experiência empresarial da EY, o conhecimento do sector e as plataformas tecnológicas avançadas para fornecer soluções transformadoras.

Características:

• Utiliza a experiência em vários domínios para fornecer soluções de IA e conhecimentos adaptados a necessidades comerciais específicas.
• Assegura a integração perfeita das capacidades de IA de ponta em soluções abrangentes através do EY Fabric.
• Incorpora capacidades de IA em velocidade e escala através do EY Fabric.

Versão gratuita: Gratuito para os funcionários da EY

Preços: A pedido

9. Ferramenta de IA generativa da Amazon para vendedores

A Amazon lançou recentemente a
IA para vendedores da Amazon
que os ajudam em várias funções relacionadas com os produtos. Simplifica a redação de títulos de produtos, marcadores, descrições, detalhes de listagem, etc.

Esta IA tem como objetivo criar listagens de alta qualidade e informações de produtos interessantes para os vendedores num mínimo de tempo e esforço.

Características:

• Produz títulos, marcadores e descrições de produtos atraentes para os vendedores.
• Encontrar estrangulamentos nos produtos utilizando a monitorização automatizada.
• Gera chatbots automatizados para aumentar a satisfação do cliente.
• Gera modelos de previsão de ponta a ponta utilizando séries cronológicas e tipos de dados.

Versão gratuita: Teste gratuito disponível

Preços: A pedido

10. Ferramenta de IA generativa da Adobe para designers

IA generativa da Adobe para Designers tem como objetivo melhorar o processo criativo dos designers. Com esta ferramenta, pode gerar gráficos sem problemas em segundos com avisos, expandir imagens, mover elementos dentro de imagens, etc.

A IA tem como objetivo expandir e apoiar a criatividade natural dos designers, permitindo-lhes mover, adicionar, substituir ou remover qualquer coisa em qualquer parte da imagem.

Características:

• Converta prompts de texto em imagens.
• Oferece um pincel para remover objectos ou pintar novos objectos.
• Proporciona efeitos de texto únicos.
• Converta elementos 3D em imagens.
• Move os objectos na imagem.

Versão gratuita: Disponível

Preços: $4,99/mês

11. Ferramenta de IA de orientação criativa da Google

A Google lançou um novo produto de IA para otimização de anúncios na opção Análise de vídeo, denominado
IA de orientação criativa
. Esta ferramenta analisa os seus vídeos publicitários e oferece-lhe um feedback perspicaz com base nas melhores práticas e requisitos da Google.

Além disso, não cria um vídeo para si, mas fornece feedback valioso para otimizar o vídeo existente.

Características:

• Verificar se o logótipo da marca é apresentado nos 5 segundos seguintes ao vídeo.
• Analisar a duração do vídeo com base nos objectivos de marketing.
• Digitaliza locuções de alta qualidade.
• Análise do rácio de aspeto do vídeo.

Versão gratuita: Grátis

Preços: A pedido

12. Grok: a ferramenta de IA generativa da próxima geração

Grok IA é um grande módulo de linguagem desenvolvido pela xAI, a empresa de IA de Elon Musk. A ferramenta é treinada com 33 mil milhões de parâmetros, comparável ao LLaMA 2 do Meta com 70 mil milhões de parâmetros.

De facto, segundo o
The Indian Express’s
o Gork-1 supera a Cláusula 2 e o GPT 3.5, mas não o GPT 4.

Características:

• Extrai informações em tempo real da plataforma X (anteriormente Twitter).
• Incorpora humor e sarcasmo na sua resposta às interacções de impulso,
• Capaz de responder a “perguntas picantes” que muitas IA rejeitam.

Versão gratuita: 30 dias de teste gratuito

Preços: $16/mês

Procura produtividade? Aqui estão 10 ferramentas de IA únicas que deve conhecer!

Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) vs Ferramentas de IA: Qual é a diferença?

Embora os LLM sejam um subconjunto especializado da IA generativa, nem todas as ferramentas de IA generativa são construídas com base em quadros LLM. A IA generativa engloba uma gama mais vasta de tecnologias de IA capazes de criar conteúdos originais sob várias formas, seja texto, imagens, música ou outras. Estas ferramentas baseiam-se em modelos de IA subjacentes, incluindo os LLM, para gerar este conteúdo.

Os LLM, por outro lado, são especificamente concebidos para tarefas baseadas na língua. Utilizam aprendizagem profunda e redes neurais para se destacarem na compreensão, interpretação e geração de texto semelhante ao humano. O seu foco é principalmente o processamento de linguagem, tornando-os competentes em tarefas como a geração de texto, tradução e resposta a perguntas.

A principal diferença reside no seu âmbito e aplicação: A IA generativa é uma categoria ampla para qualquer IA que crie conteúdos originais em vários domínios, enquanto os LLM são um tipo de IA generativa especializada em tarefas relacionadas com a língua. Esta distinção é crucial para compreender os seus respectivos papéis e capacidades no panorama da IA.

David Watkins
Diretor de Gestão de Produtos do
Ethos
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No EthOS, a nossa experiência com a integração da Al na nossa plataforma tem sido transformadora. Aproveitando a análise de sentimento e tom do IBM Watson, podemos recolher rapidamente o sentimento e as emoções dos clientes em novos designs de sítios Web, testes de produtos em casa e muitos outros estudos de investigação qualitativa.

13. Try Cody, Simplify Business!

O Cody é uma solução acessível e sem código para criar chatbots utilizando os modelos GPT avançados da OpenAI, especificamente o 3.5 turbo e o 4. Esta ferramenta foi concebida para ser fácil de utilizar, não exigindo conhecimentos técnicos, o que a torna adequada para uma vasta gama de utilizadores. Basta introduzir os seus dados no Cody e ele gere o resto de forma eficiente, garantindo uma experiência sem complicações.

Uma caraterística de destaque do Cody é a sua independência de versões de modelos específicos, permitindo aos utilizadores manterem-se actualizados com as mais recentes actualizações do LLM sem terem de voltar a treinar os seus bots. Incorpora também uma base de conhecimentos personalizável, em constante evolução para melhorar as suas capacidades.

Ideal para a criação de protótipos nas empresas, Cody mostra o potencial dos modelos GPT sem a complexidade de construir um modelo de IA a partir do zero. Embora seja capaz de utilizar os dados da sua empresa em vários formatos para a formação de modelos personalizados, recomenda-se a utilização de dados não sensíveis e publicamente disponíveis para manter a privacidade e a integridade.

Para as empresas que procuram um ecossistema GPT robusto, a Cody oferece soluções de nível empresarial. A sua API de IA facilita a integração perfeita em diferentes aplicações e serviços, fornecendo funcionalidades como a gestão de bots, o envio de mensagens e o acompanhamento de conversas.

Além disso, o Cody pode ser integrado em plataformas como o
Slack
,
Discord
e
Zapier
e permite
partilhar o seu bot com outros
. Oferece uma gama de opções de personalização, incluindo a seleção do modelo, a personalidade do bot, o nível de confiança e a referência da fonte de dados, permitindo-lhe criar um chatbot que se adapte às suas necessidades específicas.

A combinação de facilidade de utilização e opções de personalização do Cody torna-o uma excelente escolha para empresas que pretendem tirar partido da tecnologia GPT sem se aprofundarem no desenvolvimento complexo de modelos de IA.

Avançar para a


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