A IA “se perdeu” enquanto conversava com você? Calma, as IAs mais especializadas podem ser uma das soluções
É cada vez mais comum observar comportamentos inesperados em sistemas de Inteligência Artificial Generativa. Por exemplo, imagine que uma pessoa pergunta a um assistente virtual sobre a previsão do tempo para sua cidade, e a IA responde corretamente. No dia seguinte, outra pessoa faz a mesma pergunta, mas o assistente fornece dados de uma cidade diferente ou de um dia anterior, o que pode levar a decisões erradas, como sair sem guarda-chuva quando vai chover. Em outros casos, a IA pode interpretar mal uma solicitação simples, entregando informações confusas ou misturando dados de interações anteriores, prejudicando a experiência do usuário.
Essas falhas, muitas vezes interpretadas como “erros” da IA, estão relacionadas à forma como o contexto é construído, mantido e interpretado pelo modelo, um desafio conhecido como Engenharia de Contexto, que está se tornando cada vez mais importante com a evolução dos modelos de IA. Ela busca estruturar o ambiente de interação com a IA, compreendendo mais adequadamente a intenção do usuário, preservando a coerência entre respostas e evitando contaminações de contexto anteriores.
O que é Engenharia de Contexto?
Engenharia de Contexto é o processo de estruturar, selecionar e oferecer informações ao modelo de linguagem de forma estratégica, com o objetivo de influenciar seu comportamento, tom, estilo ou desempenho em uma determinada tarefa.
Trata-se de uma prática mais ampla e refinada do que a Engenharia de Prompt. Enquanto a Engenharia de Prompt foca na formulação de comandos bem escritos ou perguntas pontuais, a Engenharia de Contexto trabalha com a construção de um cenário mais completo, envolvendo, por exemplo, histórico de conversas, documentos de apoio, regras e orientações persistentes. Além de gerar boas respostas, o foco é compreender de forma contínua o cenário em que está atuando, adaptando-se ao longo do tempo e reduzindo erros como alucinações.
Na prática, a Engenharia de Contexto requer além da habilidade de formular prompts, como o conhecimento sobre o comportamento do modelo, seus limites de memória, os formatos de entrada suportados e os mecanismos de retenção de informação. Então, em vez de treinar os usuários para escrever bons prompts, o foco passa a ser criar estruturas que entreguem à IA o que ela precisa saber, no momento certo, com o mínimo de atrito.
Qual é a importância da Engenharia de Contexto no ambiente industrial?
Em ambientes industriais, por exemplo, a Engenharia de Contexto é especialmente importante porque atua como uma camada essencial para garantir precisão, confiabilidade e eficiência na aplicação de inteligência artificial e sistemas baseados em dados.
Veja alguns dos motivos:
1. Evita interpretações equivocadas em decisões críticas
Em ambientes industriais, uma recomendação equivocada por parte de um sistema de IA pode resultar em paradas não planejadas, falhas em equipamentos ou decisões operacionais inadequadas. A Engenharia de Contexto atua para evitar esse tipo de risco, assegurando que os sistemas compreendam com precisão o ambiente industrial e interpretem corretamente os dados disponíveis.
2. Melhora a interação entre humanos e máquinas
Técnicos, operadores e engenheiros demandam interações ágeis e precisas com sistemas de inteligência artificial. Com uma Engenharia de Contexto bem estruturada, a IA é capaz de interpretar corretamente quem está interagindo, qual é o tema em questão e qual o histórico operacional relevante, gerando respostas mais assertivas, alinhadas ao contexto da planta e às necessidades específicas de cada perfil de usuário.
3. Garante consistência em processos complexos e contínuos
Os processos são frequentemente interdependentes e altamente sensíveis ao histórico recente de operação. Quando um sistema de IA não mantém o contexto adequado, há o risco de confundir dados entre turnos, interpretar informações desatualizadas ou cruzar parâmetros de linhas de produção distintas. A Engenharia de Contexto atua para preservar a continuidade lógica das informações ao longo do tempo, garantindo consistência e confiabilidade na tomada de decisão.
4. Aumenta a eficácia de soluções como gêmeos digitais e manutenção preditiva
Soluções avançadas como gêmeos digitais, sistemas de recomendação para manutenção preditiva e ferramentas de otimização de processos exigem uma interpretação precisa de dados em tempo real. A Engenharia de Contexto organiza, qualifica e estruturar essas informações, permitindo que a inteligência artificial tome decisões alinhadas à realidade da planta.
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