No mundo da automação e inteligência artificial, é comum enfrentar desafios técnicos que podem parecer complicados à primeira vista. Este artigo é baseado em um vídeo tutorial do Make, uma ferramenta de automação, onde são abordados problemas comuns ao trabalhar com IA. Aqui exploramos como resolver dois desafios específicos: entrada de dados muito longos e garantir que os dados de saída sejam de alta qualidade.

Desafio 1: Encurtar Prompts Longos

Problema

Um dos problemas frequentes ao trabalhar com IA é a limitação no comprimento dos textos de entrada. Textos extensos, como e-mails cheios de tags HTML, podem exceder a capacidade de processamento da IA.

Solução

A solução é simples: encurtar o conteúdo. O Make oferece ferramentas que permitem armazenar e manipular dados com funções específicas.

Passos a Seguir

1. Armazenamento de Dados: Utilize o conjunto de ações de variável no Make para guardar o texto longo.
2. Uso da Função de Substrings: Implemente a função Inline de substrings para extrair uma porção específica do texto. Esta função requer que você especifique o início e o final da cadeia que deseja extrair.
3. Janela de Contexto: Defina a janela de contexto máxima para o modelo de IA. Por exemplo, o modelo GPT-3.5 da OpenAI permite até 16.000 tokens.
4. Configuração do Módulo: Finalmente, configure o segundo módulo para criar uma conclusão com a OpenAI, garantindo que o texto recortado seja passado corretamente para a IA.

Desafio 2: Obter Dados de Saída de Alta Qualidade

Problema

Outro problema comum é receber dados de saída em um formato não utilizável, como um JSON com texto adicional que impede sua análise.

Solução

A chave é garantir que a IA devolva uma cadeia JSON limpa e analisável.

Soluções Propostas

1. Revisar o Formato do JSON: Evitar que haja texto antes ou depois do JSON esperado.
2. Implementação de Boas Práticas: Assegurar que o prompt de entrada esteja bem formulado para obter a saída desejada.

Esses passos fornecem um guia claro para enfrentar desafios comuns ao trabalhar com IA no Make. Ao implementar essas soluções, você pode otimizar seus processos e obter resultados mais eficientes.

Interessado em ver a demonstração na prática? Convidamos você a assistir ao vídeo tutorial completo para obter uma compreensão mais profunda.

Babel-Team escreveu este artigo com base no excelente vídeo-tutorial produzido pelo Make.

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