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Neto Camarano

O que é IA Generativa? Tudo o que você precisa saber

Tempo estimado de leitura: 6 minutos

IA Generativa é um ramo de ponta da inteligência artificial que produz diversos tipos de conteúdo, incluindo texto, imagens, áudio e dados sintéticos. Seu recente aumento de popularidade decorre de interfaces amigáveis que permitem a criação de conteúdo de alta qualidade — texto, gráficos e vídeos — em meros segundos.

Evolução da IA generativa

No entanto, a tecnologia não é totalmente nova. Ela remonta à década de 1960 com o desenvolvimento dos primeiros chatbots. O verdadeiro avanço veio em 2014 com a introdução das Redes Adversariais Generativas (GANs). Um algoritmo de aprendizado de máquina capaz de criar imagens, vídeos e áudio convincentemente realistas.

Dois desenvolvimentos significativos levaram a IA generativa para o mainstream: transformadores e os modelos de linguagem que eles habilitaram. Assim, os transformadores revolucionaram o aprendizado de máquina ao permitir que pesquisadores treinassem grandes modelos sem precisar pré-rotular todos os dados.

Essa inovação levou a respostas mais perspicazes dos sistemas de IA, capazes de analisar não apenas palavras, mas também dados complexos como código, proteínas e até mesmo DNA.

Grandes modelos de linguagem (LLMs), ostentando bilhões ou trilhões de parâmetros, inauguraram uma nova era de IA generativa. Esses modelos podem criar texto envolvente, criar imagens fotorrealistas e até mesmo gerar conteúdo de entretenimento.

A IA multimodal agora permite a geração simultânea de conteúdo em texto, imagens e vídeo. Portanto, essa inovação potencializa ferramentas como o DALL-E, que pode produzir imagens a partir de descrições textuais ou gerar legendas a partir de imagens.

Como funciona?

A IA generativa funciona respondendo a um prompt, seja um texto, uma imagem, um vídeo ou até mesmo notas musicais. A IA usa vários algoritmos para produzir novos conteúdos com base nessa entrada, como ensaios, falsificações realistas ou soluções para resolução de problemas.

Dessa forma, em seus estágios iniciais, a IA generativa exigia que os desenvolvedores enviassem dados por meio de APIs ou usassem melhores ferramentas especializadas. Hoje, a experiência do usuário melhorou muito, permitindo que os usuários insiram solicitações em linguagem simples e recebam respostas personalizadas com base no estilo, tom e outras preferências.

Modelos de IA generativa

Os modelos de IA generativa combinam vários algoritmos para representar e processar diferentes tipos de conteúdo. Por exemplo, para gerar texto, as técnicas de processamento de linguagem natural convertem caracteres brutos em frases e ações, representadas como vetores.

Da mesma forma, as imagens são divididas em elementos visuais e processadas como vetores. No entanto, é essencial observar que esses modelos podem codificar vieses, imprecisões ou conteúdo prejudicial dos dados em que foram treinados.

Depois que os dados são representados, redes neurais como GANs ou autocodificadores variacionais (VAEs) geram novos conteúdos. Assim, esses modelos podem criar rostos humanos realistas, dados sintéticos para treinar sistemas de IA ou até mesmo representações realistas de indivíduos específicos.

Ferramentas populares de IA generativa

Aplicativos de IA generativa ganharam amplo reconhecimento, incluindo:

DALL-E: um modelo de IA multimodal que vincula descrições de texto a elementos visuais, permitindo que os usuários gerem imagens a partir de prompts escritos.
ChatGPT: lançado em novembro de 2022 e construído no GPT-3.5, este chatbot simula conversas naturais e permite feedback interativo. O GPT-4, lançado em março de 2023, melhorou ainda mais suas capacidades.
Gemini: desenvolvido pelo Google, o Gemini usa IA transformadora para geração de linguagem e conteúdo. Embora seu lançamento inicial tenha enfrentado desafios, suas iterações mais recentes aumentaram a eficiência e as respostas visuais.

Casos de uso para IA generativa

A IA generativa pode ser aplicada em vários campos, incluindo:

Criação de chatbots para atendimento ao cliente.
Geração de deepfakes para entretenimento ou propósitos potencialmente prejudiciais.
Aprimorar a dublagem de idiomas em filmes e conteúdo educacional.
Escrever e-mails, currículos ou ensaios.
Projetar arte fotorrealista ou novos produtos.
Otimizar o design do chip e sugerir novos compostos de medicamentos.
Compor música em estilos específicos.

Benefícios

A IA generativa oferece vantagens significativas, como:

Automatizar processos de criação de conteúdo.
Simplificar respostas de e-mail e consultas técnicas.
Gerar representações realistas de pessoas e resumir informações complexas em narrativas coerentes.
Simplificar a criação de conteúdo em estilos e tons específicos.

Limitações

Embora a IA generativa seja muito promissora, ela também traz desafios:

Ela nem sempre fornece fontes de conteúdo, dificultando a verificação.
Ela pode refletir vieses e preconceitos presentes em seus dados de treinamento.
Conteúdo que parece realista pode obscurecer imprecisões.
Ajustar modelos de IA para cenários específicos pode ser complexo.

IA generativa vs. IA tradicional

A IA generativa se concentra na criação de novos conteúdos e soluções com base em prompts do usuário. Ela depende de redes neurais como transformadores, GANs e VAEs.

Em contraste, a IA tradicional normalmente segue regras predefinidas para processar dados, tornando-a mais adequada para tarefas que envolvem saídas estruturadas.

O futuro da IA generativa

A rápida ascensão de melhores ferramentas IA como ChatGPT, DALL-E e Midjourney levou ao aumento da demanda por treinamento e aplicações de IA em todos os setores. À medida que a tecnologia de IA generativa amadurece, ela provavelmente se integrará mais perfeitamente aos fluxos de trabalho existentes, aprimorando tudo, desde verificadores gramaticais até ferramentas de design.

No entanto, à medida que a IA generativa se torna mais prevalente, a necessidade de ferramentas que rastreiem a procedência do conteúdo e melhorem a confiabilidade se tornará crítica. Assim, o impacto de longo prazo da IA generativa ainda está evoluindo, mas seu potencial para transformar indústrias, automatizar tarefas e redefinir a expertise humana é imenso.

Quer saber mais sobre as melhores ferramentas de IA sem precisar saber mexer em código? Não deixe de conferir nossa Formação NoCodeIA!

26 de setembro de 2024
4 min

Matheus Castelo

Atendimento ao cliente com agentes de IA NoCode

Tempo estimado de leitura: 7 minutos

Você já se sentiu frustrado tentando resolver um problema com um produto que comprou ou um serviço que contratou? Se sim, você não está sozinho. Afinal, atendimento e suporte ao cliente são, sem dúvida, um dos maiores desafios para empresas de todos os segmentos atualmente.

Contudo, e se existisse uma solução capaz de atender clientes 24 horas por dia, 7 dias por semana, com respostas rápidas e baseadas em informações personalizadas da própria empresa? Neste post, vamos explorar como você pode criar um atendente virtual com agentes de IA utilizando tecnologias NoCode.

A era dos agentes de IA NoCode

Os agentes de IA não são uma novidade, mas sua aplicação em processos de atendimento ao cliente tem se mostrado revolucionária. Ao contrário dos chatbots tradicionais, que seguem um fluxo pré-definido, os agentes de IA utilizam inteligência artificial generativa e processamento de linguagem natural (PLN).

Isso significa que, ao interagir com um agente de IA, o cliente tem a impressão de estar conversando com uma pessoa real, capaz de entender nuances e responder de maneira mais elaborada.

Benefícios dos agentes de IA em comparação aos chatbots tradicionais no atendimento ao cliente

Respostas humanizadas: os agentes de IA utilizam modelos avançados, como o GPT, para gerar respostas que parecem ter sido escritas por uma pessoa, não por uma máquina.
Flexibilidade: enquanto chatbots tradicionais seguem scripts rígidos, agentes de IA podem ser treinados com dados específicos, como PDFs, planilhas e sites, para responder perguntas baseadas no contexto fornecido.
Memória de curto e longo prazo: agentes de IA podem “lembrar” de interações anteriores, oferecendo uma experiência mais personalizada e contextualizada para o usuário.
Funções avançadas: além de responder perguntas, agentes de IA podem realizar funções complexas, como enviar e-mails, consultar o clima, interagir com bancos de dados e muito mais.

Como criar seu próprio agente de atendimento ao cliente

Vamos ver como você pode criar um agente de atendimento virtual utilizando ferramentas NoCode, como o n8n para automações e integrações, e o Dify para a criação de agentes de IA. Assim, com essas ferramentas, você pode treinar o seu agente com dados personalizados e integrá-lo ao WhatsApp para atender seus clientes de forma eficiente.

1. Planejamento do projeto

Antes de começar a construir seu agente, é importante planejar o fluxo de trabalho. Para isso, você vai precisar de:

Interface de usuário (frontend): para essa aplicação, o WhatsApp será a interface principal. Isso facilita o processo, pois evita a necessidade de desenvolver um aplicativo ou site do zero.
Backend e banco de dados: aqui você pode utilizar o Supabase, um banco de dados NoCode altamente eficiente para armazenar dados sobre as interações do agente com os usuários.
Ferramenta de integração: o n8n é uma ótima escolha para conectar seu agente ao WhatsApp e gerenciar automações.
Ferramenta de criação de agentes: o Dify permite criar agentes de IA poderosos e personalizados sem a necessidade de programação.

2. Criando o agente de IA no Dify

O Dify é uma ferramenta NoCode que permite criar agentes de IA treinados com dados personalizados. Você pode treinar seu agente com:

PDFs: instruções, perguntas frequentes e informações sobre produtos podem ser carregados no formato PDF.
Planilhas: dados estruturados em planilhas podem ser utilizados para responder perguntas específicas, como cursos oferecidos, duração e preços.
Sites: informações disponíveis no site da empresa também podem ser usadas para enriquecer o conhecimento do agente.

Portanto, no Dify, você pode criar fluxos de trabalho e configurar um prompt base com instruções claras sobre como o agente deve se comportar no atendimento ao cliente, quem ele representa e quais são suas funções. Além disso, você pode definir “blocos de conhecimento” que organizam as informações do treinamento de forma eficiente.

3. Automação e integração com o n8n

O n8n é uma ferramenta de automação que permite conectar diferentes serviços, como WhatsApp e Supabase, ao seu agente de IA. Com ele, você pode criar fluxos que:

Recebem mensagens do WhatsApp e as encaminham para o agente de IA.
Armazenam as interações dos usuários no banco de dados.
Respondem ao cliente com informações personalizadas e contextuais.

Por exemplo, ao receber uma mensagem de um cliente perguntando sobre um curso específico, o n8n encaminha essa mensagem para o agente de IA no Dify, que consulta o banco de dados e responde com os detalhes do curso no atendimento ao cliente.

4. Integração com WhatsApp

Para conectar seu agente ao WhatsApp, você precisará de uma API de WhatsApp, como a Zapi, que permita a comunicação entre o aplicativo e o agente de IA. A configuração é simples:

O webhook da API recebe a mensagem do usuário.
A mensagem é encaminhada ao n8n, que direciona para o agente no Dify.
O agente consulta seus dados treinados e responde ao usuário.

Dessa forma, essa integração permite que seu agente de IA converse diretamente com os clientes pelo WhatsApp, proporcionando um atendimento instantâneo e personalizado.

5. Exemplos práticos

Vamos imaginar um cenário prático. Você tem uma empresa que oferece cursos online, e deseja que o agente de IA ajude os alunos a encontrarem informações sobre os cursos e realizar inscrições. Logo, seu agente pode ser treinado com:

Planilha de cursos: incluindo informações como nome, duração, preço e link para inscrição.
PDF de perguntas frequentes: respostas para dúvidas comuns, como formas de pagamento, acesso ao conteúdo, etc.
Site da empresa: para obter informações adicionais sobre a empresa e suas ofertas.

Dessa forma, seu agente pode responder perguntas como:

“Quais são os cursos disponíveis sobre desenvolvimento de aplicativos?”
“Como faço para me inscrever no curso de FlutterFlow?”
“Qual é o preço do curso de NoCode Startup?”

Assim, em todas essas interações, o agente consulta os dados fornecidos e responde com precisão, oferecendo uma experiência de atendimento ao cliente superior.

Conclusão: o melhor atendimento ao cliente com NoCode

atendimento ao cliente com a formação nocodeia

Com a evolução das tecnologias NoCode, criar agentes de atendimento ao cliente altamente eficientes nunca foi tão acessível. Ferramentas como Dify e n8n permitem que você construa agentes poderosos.

Dessa forma, ao adotar essas tecnologias, você não apenas melhora a experiência do cliente, mas também otimiza os processos internos da sua empresa. Então, por que não aproveitar essa revolução no atendimento ao cliente?

Assim, se você quiser saber mais sobre como criar agentes de atendimento personalizados e integrá-los ao WhatsApp, confira a formação NoCodeIA.

24 de setembro de 2024
5 min

Neto Camarano

Supabase Backend – Tudo o que você precisa saber

Tempo estimado de leitura: 9 minutos

Atualmente, criar aplicativos escaláveis e seguros requer uma infraestrutura de backend robusta. No entanto, para muitos desenvolvedores, gerenciar as complexidades de servidores, sistemas de autenticação e armazenamento pode ser uma tarefa complexa. É aqui que o Supabase entra em cena.

O Supabase é uma plataforma de backend como serviço (BaaS) de código aberto que visa simplificar o desenvolvimento de backend. Fornecendo um banco de dados PostgreSQL, sincronização de dados em tempo real, autenticação de usuário e armazenamento de arquivos por meio de uma API simples e intuitiva.

Neste guia, exploraremos tudo o que você precisa saber sobre o Supabase, seus principais recursos e como ele pode ajudar os desenvolvedores a otimizar seu fluxo de trabalho.

O que é o Supabase?

O Supabase é uma alternativa poderosa e de código aberto ao Firebase, oferecendo um banco de dados PostgreSQL gerenciado. De forma a combinar recursos em tempo real, autenticação de usuário, armazenamento de arquivos e até mesmo funções sem servidor.

A plataforma foi projetada com o objetivo de simplificar o desenvolvimento de backend, ao mesmo tempo em que fornece a escalabilidade e segurança. Ao contrário dos backends tradicionais, o Supabase lida com grande parte do trabalho pesado, oferecendo um backend gerenciado com configuração mínima.

Os desenvolvedores podem se concentrar na construção de seus aplicativos frontend enquanto aproveitam os recursos de backend do Supabase por meio de uma API.

Por que escolher o Supabase?

O principal apelo do Supabase está em sua capacidade de fornecer aos desenvolvedores um backend robusto que não requer configuração ou gerenciamento complexo. Tradicionalmente, os desenvolvedores teriam que lidar com diversas configurações separadamente.

O Supabase reúne todos esses recursos em um pacote coeso, reduzindo a necessidade de fazer malabarismos com vários serviços e ferramentas. Outro benefício significativo é sua natureza de código aberto.

Enquanto o Firebase é um ecossistema fechado com tecnologia proprietária, o Supabase é construído com as melhores ferramentas de código aberto, principalmente PostgreSQL. Isso significa que você obtém a flexibilidade e a transparência do software de código aberto sem sacrificar os benefícios de um serviço gerenciado.

Agora, vamos nos aprofundar nos principais recursos do Supabase.

1. Aproveitando o banco de dados PostgreSQL

No coração do Supabase está o PostgreSQL, um dos sistemas de banco de dados relacionais mais populares do mundo. O PostgreSQL é um banco de dados que oferece flexibilidade, escalabilidade e desempenho.

A decisão do Supabase de usar o PostgreSQL como seu banco de dados de backend permite que os desenvolvedores aproveitem todo o poder do SQL enquanto se beneficiam de uma infraestrutura estável e escalável.

Alguns dos principais recursos do banco de dados PostgreSQL gerenciado do Supabase incluem:

Consultas avançadas: o Supabase oferece suporte a consultas SQL complexas, incluindo junções, agregações e até mesmo pesquisa de texto completo.
Suporte JSON: o PostgreSQL oferece suporte a tipos de dados JSON, permitindo que você trabalhe com dados estruturados e não estruturados no mesmo banco.
Segurança em nível de linha: com o Supabase, você pode implementar controle de acesso refinado em nível de linha, garantindo que os usuários possam acessar apenas os dados que estão autorizados a ver.

Além disso, o banco de dados PostgreSQL é totalmente integrado à API do Supabase, o que significa que cada tabela que você cria em seu banco de dados gera automaticamente endpoints RESTful para executar operações CRUD.

Portanto, esse recurso de API instantânea é uma grande economia de tempo para desenvolvedores que, de outra forma, precisariam criar endpoints manualmente para interagir com seus dados.

2. Integração de API perfeita com o Supabase

Um dos principais pontos fortes dessa ferramenta é sua abordagem API-first. Os desenvolvedores podem interagir com o backend exclusivamente por meio de uma API RESTful. Assim, isso facilita a integração do Supabase com diferentes tecnologias de frontend, como React, Vue, Angular e Next.js.

Essa dissociação do frontend do backend permite maior flexibilidade, facilitando a troca ou atualização de estruturas sem precisar revisar todo o backend. Dessa forma, com a API da Supabase, você pode executar operações CRUD, gerenciar autenticação de usuários e lidar com uploads e downloads de arquivos. Tudo isso sem precisar escrever código complexo do lado do servidor.

A API também é bem documentada, facilitando o início para os desenvolvedores. Assim, seja você um desenvolvedor experiente ou apenas iniciante, a documentação direta e os SDKs tornam o Supabase acessível e rápido de implementar.

3. Autenticação de usuário facilitada

Implementar a autenticação de usuário é um dos aspectos mais demorados e propensos a erros do desenvolvimento de backend. O Supabase simplifica esse processo ao oferecer um sistema de autenticação abrangente e integrado.

Dessa forma, os desenvolvedores podem implementar registro de usuário seguro, login e gerenciamento de sessão com apenas algumas linhas de código. O Supabase oferece suporte a vários métodos de autenticação, incluindo:

E-mail/senha: login tradicional com e-mail e senha.
Logins sociais: autenticação por meio de serviços populares como Google, GitHub e outros.
Magic Links: login sem senha por e-mail.

Além de lidar com login e registro, o sistema de autenticação do Supabase também oferece suporte a redefinições de senha, verificação de e-mail e gerenciamento de sessão baseado em JWT.

4. Sincronização de dados em tempo real

A funcionalidade em tempo real está se tornando cada vez mais importante em aplicativos modernos. O Supabase se destaca nessa área ao fornecer sincronização de dados em tempo real por meio da replicação PostgreSQL.

Portanto, com o Supabase, você pode facilmente criar aplicativos que reagem a alterações no banco de dados em tempo real. Por exemplo, se você estiver criando um editor de texto colaborativo, poderá usar o sistema de eventos baseado em WebSocket para garantir que todos os usuários vejam as atualizações.

Esse recurso é possível sem nenhuma configuração ou instalação complexa. Assim, depois que seu banco de dados estiver conectado ao Supabase, você pode começar a ouvir alterações em tempo real usando as bibliotecas de cliente.

5. Armazenamento de arquivos sem complicações

Além de lidar com operações de banco de dados, o Supabase também oferece armazenamento de arquivos. Este recurso é especialmente útil para aplicativos que precisam armazenar e gerenciar conteúdo gerado pelo usuário.

O sistema de armazenamento do Supabase é seguro e vem com políticas de controle de acesso integradas. Você pode criar buckets públicos e privados para gerenciar seus arquivos. Além disso, a API do Supabase permite que você carregue, baixe e exclua arquivos facilmente de forma programática.

6. Edge Functions do Supabase para execução sem servidor

A ferramenta também oferece suporte a Edge Functions, que são funções leves sem servidor que são executadas na borda, perto de seus usuários. Essas funções oferecem execução de baixa latência, tornando-as ideais para tarefas que precisam ser executadas de forma rápida e eficiente.

Assim, com as edge functions do Supabase, você pode escrever lógica personalizada do lado do servidor em JavaScript ou TypeScript e implantá-la diretamente no Supabase. Este recurso é especialmente útil para tarefas como processamento de pagamentos, envio de e-mails transacionais ou transformações de dados.

7. Escalabilidade e segurança

À medida que seu aplicativo cresce, o Supabase escala com você. Como o Supabase é construído sobre o PostgreSQL, ele foi projetado para lidar com grandes volumes de dados e altos níveis de tráfego simultâneo.

A segurança é outra consideração importante para qualquer backend, e essa ferramenta implementa as melhores práticas para criptografia de dados, autenticação e controle de acesso. Dessa forma, quer você esteja gerenciando dados confidenciais do usuário ou protegendo uploads de arquivos, o Supabase garante que seu aplicativo permaneça seguro e protegido.

Conclusão

O Supabase é uma ferramenta incrivelmente poderosa para desenvolvedores que desejam simplificar o desenvolvimento de backend e ainda ter acesso a uma infraestrutura escalável, segura e rica em recursos. Ao oferecer um banco de dados PostgreSQL gerenciado, autenticação de usuário, sincronização em tempo real, armazenamento de arquivos e funções de ponta, essa ferramenta fornece uma solução abrangente para a construção de aplicativos modernos.

Portanto, se você está procurando uma alternativa de código aberto ou simplesmente quer simplificar seu desenvolvimento de backend, o Supabase definitivamente vale a pena explorar.

Finalmente, se você quiser saber como tirar o melhor proveito dessa ferramenta, você precisa fazer parte da Formação NoCodeIA! Venha conhecer tudo sobre o mundo NoCode com a gente!

19 de setembro de 2024
6 min

Matheus Castelo

OpenAI o1: o modelo que revoluciona as plataformas sem código

Tempo estimado de leitura: 7 minutos

Nos últimos meses, a OpenAI tem surpreendido com uma série de lançamentos impressionantes. Após o lançamento do GPT for All, que trouxe um modelo multimodal poderoso, a empresa não parou por aí. Recentemente, anunciaram um novo modelo, o OpenAI o1, que promete ser ainda mais eficiente e revolucionário.

Se você achou que o GPT for All já era impressionante, prepare-se para conhecer o novo One Preview. Neste artigo, vamos entender por que esse modelo está sendo aclamado e como ele se diferencia dos seus antecessores.

O que é a OpenAI o1?

O One Preview, ou o1, é uma versão beta de um modelo altamente avançado que já está sendo testado por usuários selecionados. Seu diferencial principal é que ele foi projetado para “pensar” sobre as respostas antes de fornecê-las.

Isso significa que, em vez de dar respostas rápidas e automáticas como a maioria dos modelos anteriores, o One Preview analisa a questão de forma mais profunda, levando mais tempo para considerar a melhor solução, especialmente para problemas complexos em áreas como ciência, codificação e matemática.

Essa abordagem mais lenta e cuidadosa tem um propósito claro: oferecer respostas mais precisas e detalhadas, algo que pode ser fundamental em casos em que a qualidade da resposta é mais importante do que a velocidade.

Por que esse modelo é tão poderoso?

Um dos pontos de destaque do One Preview é sua capacidade de raciocínio lógico. Diferente de outros modelos, ele utiliza mais tempo e recursos para avaliar a resposta antes de fornecê-la, imitando o comportamento de um especialista humano.

Em testes realizados, o One Preview apresentou desempenho superior em áreas como ciência e codificação, onde questões complexas são a norma. Em uma competição internacional de matemática, por exemplo, enquanto o GPT for All resolveu corretamente 13% dos problemas, o One Preview alcançou um impressionante 83% de acertos.

Esse salto de performance é um indicativo claro de que estamos diante de um modelo muito mais robusto, especialmente para tarefas que exigem raciocínio avançado.

Segurança aprimorada com o o1

Outro ponto de grande relevância nesse novo modelo é a segurança. Modelos de IA anteriores muitas vezes falhavam em restringir respostas a perguntas potencialmente perigosas, como a criação de armas ou substâncias nocivas.

O One Preview traz uma segurança muito mais rígida. Ele não apenas pensa nas respostas, mas também avalia se o conteúdo é seguro e ético antes de fornecê-lo. Isso significa que o modelo evita fornecer informações perigosas, como receitas para a criação de substâncias ilegais ou explosivos.

Esse aspecto é vital no cenário atual, onde o uso ético da IA está no centro de discussões globais. Ao aprimorar a segurança, a OpenAI demonstra seu compromisso em entregar tecnologias que, além de poderosas, também sejam seguras para o uso em larga escala.

Quem pode se beneficiar do One Preview?

Se você trabalha com problemas complexos de ciência, matemática ou codificação, o One Preview pode ser o modelo ideal para você. Ele foi projetado para lidar precisamente com esse tipo de problema.

Muitas vezes, outros modelos, como o GPT-4 e outras soluções da OpenAI e concorrentes como a AWS e o Google Cloud, não conseguem performar bem em questões mais intricadas. Porém, com o One Preview, que tem uma abordagem mais analítica, os resultados são significativamente melhores.

Comparativos de performance

Em testes, o One Preview apresentou um desempenho superior ao GPT for All em diversas áreas. Em competições de codificação, por exemplo, o GPT for All alcançou apenas 11% de respostas corretas, enquanto o One Preview chegou a 62%.

Impactos para desenvolvedores NoCode

Se você trabalha com plataformas NoCode, como Bubble ou Flutterflow, prepare-se para uma revolução. A capacidade de integração da IA com ferramentas NoCode já era impressionante, mas com o One Preview, as possibilidades se expandem ainda mais.

Imagine criar um aplicativo que não apenas automatiza processos, mas também soluciona problemas complexos de forma autônoma, utilizando IA avançada. Com o One Preview, isso se torna realidade.

Por exemplo, se você está criando um sistema NoCode para processar dados científicos ou resolver equações, o One Preview pode fornecer respostas detalhadas e corretas. Além disso, sua capacidade de analisar profundamente as questões permite que ele resolva problemas de uma forma que outros modelos simplesmente não conseguem.

Exemplos práticos de uso do o1

Para entender melhor o potencial desse modelo, fizemos alguns testes simples no próprio site da OpenAI. Primeiro, perguntamos ao modelo para explicar a Lei da Relatividade de Einstein.

O One Preview levou cerca de cinco segundos para pensar, mas entregou uma resposta extremamente detalhada e precisa, algo que impressiona até mesmo quem já está acostumado a interagir com modelos de IA.

Em seguida, pedimos ao modelo que criasse um código em Python para implementar essa lei em um projeto. Novamente, ele levou alguns segundos para processar a solicitação, mas gerou um código funcional e bem estruturado.

Esse tipo de uso é extremamente relevante para desenvolvedores NoCode, que podem aproveitar a capacidade do modelo para criar aplicações complexas sem precisar entender todos os detalhes da codificação.

Preço e acessibilidade

Naturalmente, toda essa potência tem um custo. O modelo completo da OpenAI o1 custa cerca de 15 dólares por milhão de tokens, o que é aproximadamente três vezes mais caro do que o GPT for All.

No entanto, essa diferença de preço se justifica pela capacidade do modelo de resolver problemas complexos com maior precisão. Para quem busca soluções mais acessíveis, existe o One Mini, uma versão mais barata que também oferece bons resultados.

Vale lembrar que, por enquanto, o o1 está disponível apenas para alguns usuários, pois ainda está em fase beta. No entanto, em breve ele deverá ser liberado para um público maior, e as integrações via API permitirão que desenvolvedores NoCode aproveitem todo o poder dessa ferramenta.

OpenAI o1: o futuro das automações com IA

A cada lançamento, a OpenAI reforça sua posição como líder no mercado de inteligência artificial. A OpenAI o1 é mais uma prova do compromisso da empresa em trazer inovações que não apenas facilitam a vida dos desenvolvedores, mas também tornam possíveis projetos que antes eram impensáveis.

Se você trabalha com plataformas NoCode ou tem interesse em automações inteligentes, esse é o momento de começar a explorar as possibilidades que o One Preview oferece.

Nos próximos anos, é bem provável que veremos avanços ainda mais impressionantes. Enquanto isso, vamos aproveitar as inovações que já estão disponíveis e começar a planejar como podemos usá-las em nossos projetos. Se você gostou do conteúdo e quer saber mais sobre o futuro das IAs, não deixe de conferir nossa Formação NoCodeAI!

17 de setembro de 2024
5 min

Onde existe mudança sobram oportunidades

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