Modelo linguístico

Artigos sobre modelos de linguagem e suas possíveis aplicações. Esta secção trata de GPT, LLaMA, Mistral e outros LLMs - desde os conceitos básicos até às aplicações práticas.

LLMS.txt para o WordPress: preparar um site para sistemas de IA com um plugin gratuito

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Plugin llms.txt para o WordPress

Durante muitos anos, a otimização para motores de busca (SEO) foi o critério decisivo para os gestores de sites. Quem quisesse ser facilmente encontrado no Google preocupava-se com títulos significativos, conteúdos de alta qualidade, tempos de carregamento rápidos e uma estrutura técnica bem organizada. Estas regras básicas continuam a aplicar-se hoje em dia e deverão manter-se importantes por muito tempo. Ao mesmo tempo, porém, a Internet está a mudar a um ritmo que, há apenas alguns anos, seria dificilmente imaginável. Cada vez mais pessoas já não dirigem as suas perguntas exclusivamente a um motor de busca, mas sim diretamente a uma Inteligência Artificial. Seja o ChatGPT, o Claude, o Gemini ou outros sistemas de IA – hoje em dia, muitas vezes basta uma única pergunta para obter uma resposta detalhada, sem ter de percorrer primeiro uma página de resultados de pesquisa.

Para os gestores de sítios Web, surge assim uma nova questão: como é que estes sistemas de IA conseguem, afinal, aceder às informações certas? E como é que identificam quais os conteúdos de um sítio Web que são particularmente importantes?

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Do FileMaker à nuvem: como o SchallOS integra software empresarial com IA, ambiente de execução e atualizações

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SchallOS - Plataforma de Aplicações Inteligentes

No desenvolvimento de uma aplicação empresarial, o foco recai inicialmente nas tarefas visíveis. São criadas tabelas, definidas relações, concebidos formulários de introdução de dados e automatizados os processos operacionais. Assim que os primeiros utilizadores conseguem trabalhar com a solução, parece que grande parte do projeto está concluída. No entanto, é na utilização prática que se inicia a fase mais exigente a longo prazo. Uma aplicação utilizada para fins empresariais tem de ser mantida, ampliada e adaptada a novos requisitos. As alterações têm de ser documentadas, as novas versões distribuídas e os dados existentes transferidos de forma segura. A isto acrescentam-se os diferentes direitos de utilizador, as cópias de segurança, as análises de erros e a questão de saber se uma solução deve ser operada localmente, num servidor próprio ou na nuvem.

Muitas plataformas de desenvolvimento concentram-se sobretudo na criação da própria aplicação. Para atualizações, documentação, implementação e operação, são posteriormente adicionadas ferramentas adicionais e procedimentos específicos. Com o tempo, surge um ambiente técnico composto por muitos componentes separados entre si, que só pode ser mantido coeso com um esforço considerável. Por isso, a SchallOS adota uma abordagem mais abrangente. A plataforma pretende acompanhar uma aplicação empresarial não só durante a sua criação, mas ao longo de todo o seu ciclo de vida: desde o desenvolvimento, passando pela documentação e implementação, até às atualizações e à operação contínua.

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Desenvolver software com Codex, ChatGPT e IA: guia prático para programadores

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Desenvolvimento de software com IA

Se me tivesses perguntado há alguns anos como seria o desenvolvimento de software daqui a dez anos, provavelmente teria falado de novas linguagens de programação, melhores frameworks ou ambientes de desenvolvimento mais potentes. Hoje, a minha resposta seria completamente diferente. A maior mudança não ocorre nas ferramentas, mas na forma como nós, enquanto programadores, pensamos e trabalhamos.

Enquanto escrevo estas linhas, estou eu próprio a trabalhar num novo sistema de software. Há já algumas semanas que utilizo intensivamente ferramentas modernas de IA, como o Codex e outros modelos linguísticos. No início, senti curiosidade; agora, estou sobretudo impressionado. Não porque a IA de repente faça tudo sozinha, mas porque assume determinadas tarefas de forma surpreendentemente eficaz, possibilitando assim novas formas de trabalhar.

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Como a inteligência artificial está a mudar o desenvolvimento de software e o FileMaker

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Evolução da IA no desenvolvimento de bases de dados FileMaker

Qualquer pessoa que esteja atualmente a percorrer portais de notícias, redes sociais ou plataformas de negócios ficará rapidamente com a impressão de que a inteligência artificial está a mudar todo o mundo do trabalho praticamente da noite para o dia. Quase todos os dias surgem novas ferramentas, novos modelos linguísticos e novas promessas. Os textos são escritos automaticamente, as imagens são geradas, os vídeos são criados e o software é, por vezes, preparado através da introdução de voz.

Para muitas empresas, este facto cria uma estranha mistura de curiosidade e pressão. Afinal de contas, ninguém quer perder o barco. Ao mesmo tempo, muitos empresários, freelancers e programadores ainda não sabem exatamente quais destas tecnologias continuarão a ser relevantes a longo prazo. Esta é provavelmente a verdadeira particularidade da atual fase da IA: quase toda a gente sente que algo está a mudar - mas quase ninguém consegue avaliar de forma fiável a rapidez e a direção em que isso acontece neste momento.

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Da exportação de dados ChatGPT para a sua própria IA do conhecimento: passo a passo com Ollama e Qdrant

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O caminho para a sua própria memória de IA

Na primeira parte desta série de artigos, vimos que a exportação de dados do ChatGPT é muito mais do que apenas uma função técnica. Os seus dados exportados contêm uma coleção de pensamentos, ideias, análises e conversas que se acumularam durante um longo período de tempo. Mas enquanto estes dados estiverem apenas armazenados como um arquivo no seu disco rígido, continuam a ser apenas isso: um arquivo. O passo crucial é tornar esta informação novamente utilizável. É exatamente aqui que começa o desenvolvimento de uma IA de conhecimento pessoal.

A ideia é surpreendentemente simples: uma IA não deve apenas trabalhar com conhecimentos gerais, mas também ser capaz de aceder aos seus próprios dados. Deve ser capaz de pesquisar conversas anteriores, encontrar conteúdos adequados e incorporá-los em novas respostas. Isto transforma uma IA normal numa espécie de memória digital. Esta é a segunda parte da série de artigos, que agora aborda o lado prático das coisas.

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Explicação da exportação de dados ChatGPT: como as suas conversas de IA se tornam um sistema de conhecimento pessoal

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Exportação de dados ChatGPT

Se trabalha regularmente com uma IA, provavelmente sabe o seguinte: um pensamento leva ao seguinte. Faz-se uma pergunta, obtém-se uma resposta, reformula-se, desenvolve-se uma ideia. Uma pergunta curta transforma-se subitamente num diálogo mais longo. Por vezes, até dá origem a projectos inteiros.

Mas a maioria destas conversas desaparece novamente. Ficam algures na lista de conversas, deslizam para baixo e são esquecidas com o tempo. Esta é precisamente uma das grandes particularidades dos sistemas de IA modernos: Enquanto as conversas anteriores com colegas, amigos ou conselheiros só existiam nas nossas memórias, os diálogos de IA são completamente preservados.

Isto significa algo crucial: Com cada conversa, é criado um arquivo digital do seu pensamento. Esta é a primeira parte de uma pequena série de artigos que lhe permitirá exportar o seu histórico de conversações do ChatGPT e utilizá-lo eficazmente como um tesouro pessoal de conhecimentos com o seu sistema de IA local.

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Aprender a pensar em diálogo com a IA: porque é que boas perguntas são mais importantes do que bons modelos

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Aprender a pensar em diálogo com a IA

O termo „A IA como parceiro de treino“ aparece agora com frequência. Normalmente, significa que uma IA ajuda a escrever, gera ideias ou conclui tarefas mais rapidamente. Um primeiro artigo de base sobre este tema já foi publicado na revista. O objetivo deste artigo é mostrar, na realidade, como a IA pode ser utilizada como um parceiro de pensamento eficaz. Na prática, é evidente que a IA só se torna realmente interessante quando não é tratada como uma ferramenta, mas como uma contraparte. Não no sentido humano, mas como algo que responde, contradiz, conduz - ou até revela impiedosamente onde o seu próprio pensamento é falho.

É exatamente aqui que começa o verdadeiro benefício. Não é onde a IA „entrega“, mas onde reage. Onde não se limita a processar, mas torna visíveis os processos de pensamento. Isto é mais incómodo do que uma ferramenta tradicional - mas também mais sustentável.

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Como os animais percepcionam o tempo - e o que isso significa para o futuro da IA

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Animais, IA e perceção do tempo

Um gato está deitado no tapete. Não se mexe. Pode pestanejar por breves instantes, virar uma orelha, suspirar interiormente perante as imposições da existência - e nada mais acontece. O ser humano olha para ele e pensa: „Típico. Gado preguiçoso“. Mas e se for exatamente o contrário? E se o gato não for demasiado lento - mas nós formos? Este artigo foi escrito depois de ter visto um vídeo de Gerd Ganteför sobre este tema e achei-o tão interessante que gostaria de o apresentar aqui.

Há séculos que os humanos observam os animais e chegam sempre às mesmas conclusões erradas. Interpretamos o seu comportamento com a nossa velocidade, a nossa perceção, o nosso relógio interior. E este relógio é, sobriamente considerado, mais um calendário de parede acolhedor do que um processador de alta velocidade. Talvez o gato só pareça tão desinteressado porque o seu ambiente lhe parece tão dinâmico como uma fila nas autoridades numa sexta-feira à tarde.

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