O mundo do desenvolvimento de software está se transformando rapidamente com a integração da Inteligência Artificial (IA). Recentemente, foi lançado o Rocket City One, uma plataforma de aprendizado para programadores que aborda linguagens de desenvolvimento web como HTML, CSS, JavaScript, React e Node.js. Além disso, um evento chamado “IA pra Devs” (AI for Devs) será realizado em breve, com o objetivo de integrar a IA nos processos de desenvolvimento.

O Papel da IA no Desenvolvimento

A design é fundamental para o desenvolvimento front-end, e a Fine Tuning é uma técnica de treinamento de modelos de IA para responder a perguntas. No entanto, essa abordagem apresenta limitações em termos de precisão. Por outro lado, o treinamento baseado em busca é mais preciso, mas requer mais recursos.

Busca Semântica: Uma Nova Abordagem

A busca semântica é uma técnica que considera o significado das palavras em vez de apenas seu conteúdo textual. Isso é possível mediante a utilização de embeddings, que representam o significado do texto como vetores numéricos. Essa abordagem é mais eficaz do que a busca textual tradicional, como exemplificado em uma analogia.

Implementando a Busca Semântica

Para implementar a busca semântica, é necessário categorizar os dados em um banco de dados e dividir os textos longos em pedaços menores usando pontuação como separadores. Em seguida, é preciso converter perguntas do usuário em representações semânticas e buscar no banco de dados por textos que coincidam. Para tanto, é possível utilizar PG Embeddings, uma extensão do Postgres para vetorização semântica.

Construindo uma Aplicação

Para demonstrar como aplicar essas técnicas, foi criado um projeto utilizando Node.js e TypeScript. O próximo passo é carregar os dados, transformá-los, dividí-los em pedaços e calcular as representações semânticas. Em seguida, é possível armazenar os dados e realizar buscas usando Redis como sistema de armazenamento.

Integrando Modelos de IA

Para integrar modelos de IA, foi utilizado o Linkchain framework para se conectar a modelos de AI da OpenAI, Hugging Face e outras fontes. Em seguida, foi criado um chatbot que usa o modelo GPT-3.5 Turbo da OpenAI para responder a perguntas sobre programação. Além disso, foi explicado como criar um sistema de IA conversacional usando o modelo de LLM da OpenAI e um banco de dados Redis.

Em resumo, o vídeo aborda temas fundamentais sobre programação e integração de IA, incluindo o uso de modelos de linguagem para responder a perguntas e fornecer exemplos em JavaScript e TypeScript. Além disso, foram comparados e contrastados o Context API e o Zustand, dois ferramentas de gerenciamento de estado em React, e foram discutidas maneiras de integrar conhecimento de uma vídeo do YouTube com uma sessão ao vivo, respondendo a perguntas do chat.

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