Adição de arquivos a projetos e bots para aumentar a qualidade da geração de conteúdo

Adição de arquivos a projetos e bots para aumentar a qualidade da geração de conteúdo

Todos os principais provedores de LLM têm a capacidade de conectar a base de conhecimento a projetos:

• GPT em ChatGPT (esse nome me irrita), Gem-bots em Gemini
• Projetos em ChatGPT, Claude, Grok

Na interface do ChatGPT, eles podem ser encontrados aqui: https://skr.sh/sZwqHqZBjXb

Qual é a diferença entre isso e adicionar um arquivo a uma sala de bate-papo?

Quando você adiciona um arquivo diretamente a um bate-papo, você o adiciona ao contexto desse bate-papo e diz «Quero que este arquivo seja considerado em sua totalidade». O contexto não é flexível - um grande número de arquivos o atrapalha, você precisa mudar para novos chats, etc. Porque é assim que funciona mecanismos de atenção LLM.

Adição de arquivos a projetos ou bots - é criar uma base de conhecimento RAG simples que o agente acessará durante uma resposta de chat de acordo com as regras que você determinar. Isso permite que você carregue muito mais dados para uso e não bagunce o contexto.

E, o mais importante, para os preguiçosos - é a capacidade de fazer upload de vários arquivos e, em seguida, a IA descobrirá (de acordo com nossas regras) o que procurar em um determinado caso de geração.

Volumes de arquivos

Tudo depende do nível de assinatura e do tipo de projeto, portanto, você precisa estudar as limitações de cada sistema separadamente. Por exemplo, você pode fazer upload de até 10 arquivos, cada um com 100 MB. Você não pode colocar 1 GB de texto no bate-papo.

Prometa usar o banco de dados

Certifique-se de regular em seus promts de geração ou promts de sistema em bots como usar o banco de dados. Por exemplo, se você tiver um banco de dados com casos de empresas, poderá escrever um promt como este:
«Um banco de dados de nossos estudos de caso sobre diferentes tópicos e nichos está conectado a você. Certifique-se de inserir 2 casos de nosso banco de dados no contexto do tópico do texto ao gerar o texto.

Na captura de tela.

Exemplo de uso: nesse bot, carreguei todas as publicações do meu canal, todos os casos da agência, além de apresentações, KPs e outras coisas que não se encaixam no contexto do chat. Resultado: o bot encontrou as postagens certas sobre o tópico e selecionou um estudo de caso relevante.

Lucro principal

Você pode jogar um monte de arquivos para um projeto específico e não ter que ficar sentado lá todas as vezes, examinando as informações, pensando sobre o que deve ser adicionado ao contexto e o que não deve. Mas, é claro, acessar a base de conhecimento consome recursos, portanto, você pode adicionar um promt que primeiro extraia as informações necessárias do banco de dados e depois gere o resultado. Algo parecido com isto: https://skr.sh/sZw0hpYoXhr. Mas isso é relevante se você tiver uma promessa que exija muita ação.

Ou use as assinaturas de nível PRO/ULTRA por cerca de 200 libras, nas quais você obtém mais cálculos por solicitação. Se você trabalha muito com textos em salas de bate-papo ou até mesmo os vende para clientes, não economize nas assinaturas caras.