Glossário de IA
Amazon Web Services (AWS)
Amazon Web Services (AWS) é uma subsidiária da Amazon que fornece plataformas de computação em nuvem e APIs sob demanda para indivíduos, empresas e governos.
Analytics
A Moveo.AI fornece um painel abrangente de análise de conversação para monitoramento de desempenho de IA e agentes ao vivo. Saiba mais
API
A Interface de Programação de Aplicativos (API) é um conjunto de regras e protocolos que permite que um aplicativo de software interaja com outro. API Moveo
API Key (Chave de API)
Uma Chave de API é um identificador exclusivo usado para autenticar um aplicativo ou usuário ao chamar uma API. É um token secreto necessário para acessar certas funcionalidades em nosso sistema, como buscar dados analíticos, enviar mensagens ou gerenciar recursos. Saiba mais
Artificial General Intelligence (AGI) (Inteligência Artificial Geral)
A Inteligência Artificial Geral (AGI) é um tipo de IA que pode entender, aprender e aplicar conhecimento em uma ampla gama de tarefas em um nível comparável ao de um ser humano. Ao contrário da IA estreita, a AGI visa a generalização e flexibilidade, permitindo que ela execute qualquer tarefa intelectual que um humano possa.
Artificial Intelligence (AI) (Inteligência Artificial)
A Inteligência Artificial (AI) é o desenvolvimento de sistemas de computador e algoritmos que podem executar tarefas que normalmente exigem inteligência humana, como aprendizado, raciocínio, resolução de problemas, percepção e compreensão da linguagem.
Auto AI (or Self-learning) (Auto AI (ou Aprendizado Automático))
Auto AI é um recurso corporativo que usa as conversas entre o Brain e os usuários finais para recomendar novas Intenções. Saiba mais
Auto builder (Construtor Automático)
O Construtor Automático é uma funcionalidade fornecida na plataforma Moveo.AI, onde as empresas podem descrever seus processos em texto simples e criar automaticamente o fluxo de conversação que seu agente de IA seguirá. Saiba mais
Bots (or Chatbots) (Robôs (ou Chatbots))
Robôs ou Chatbots são programas de computador projetados para simular conversas humanas por meio de interações de texto ou voz.
Brains (Cérebros)
Na plataforma Moveo.AI, os Brains constituem a lógica de um agente virtual de IA. Os Brains contêm todas as informações necessárias que permitem que a Moveo.AI use seu mecanismo de Processamento de Linguagem Natural (PNL) para se envolver em uma conversa natural com o usuário final.
Broadcast (Transmissão)
As transmissões são mensagens personalizadas que podem ser agendadas para um público específico em canais de comunicação como WhatsApp e Viber.
Channels (or Integrations) (Canais (ou Integrações))
Canais são os canais de comunicação pelos quais seu agente virtual de IA pode interagir com seus usuários, como seu site, aplicativos de mensagens, SMS e e-mail.
ChatGPT
O ChatGPT é um chatbot de inteligência artificial (IA) que usa Processamento de Linguagem Natural (PNL) para criar um diálogo conversacional humanizado. O ChatGPT foi desenvolvido pela OpenAI e é treinado em uma enorme quantidade de dados disponíveis na Internet.
Closed-source (Código Fechado)
Código Fechado refere-se a um modelo de licenciamento de software em que o código-fonte de um programa de software não é disponibilizado ao público. Em softwares de código fechado, o desenvolvedor ou empresa mantém controle exclusivo sobre o código-fonte e os usuários normalmente recebem apenas a versão executável do software. Os usuários podem interagir com o software, mas não podem ver, modificar ou distribuir o código subjacente.
Collections (Coleções)
Coleções são bibliotecas de informações que seu Agente Virtual pode acessar para responder a perguntas com precisão e confiabilidade. Você pode curar o conteúdo de suas coleções carregando documentos, páginas da web e bases de conhecimento.
Conversational AI (IA Conversacional)
IA Conversacional ou Inteligência Artificial Conversacional refere-se a tecnologias que permitem que as máquinas entendam, processem e respondam à linguagem humana de uma forma que imita as conversas humanas. Isso abrange uma gama de tecnologias, incluindo chatbots e agentes virtuais.
Conversational Commerce (Comércio Conversacional)
Comércio Conversacional é um termo introduzido por Chris Messina em 2016 e se refere à interseção de aplicativos de mensagens e compras, onde as empresas usam chat, mensagens ou outras interfaces de linguagem natural para se envolver com os clientes e facilitar o processo de compra.
Data retention (Retenção de Dados)
Retenção de dados refere-se às políticas e práticas relacionadas ao armazenamento de dados por um período especificado para atender a requisitos regulatórios, legais ou comerciais.
Datasources (Fontes de Dados)
Uma fonte de dados é simplesmente a origem dos dados que você deseja ter em sua coleção, como páginas da web, uploads de arquivos (DOCX, DOC, MD, HTML, TXT, PDF) ou bases de conhecimento.
Deep learning (Aprendizado Profundo)
O aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina que envolve o uso de redes neurais com muitas camadas (daí "profundo") para modelar padrões complexos em dados.
Deployment (Implantação)
A implantação é o processo de publicação de um bot (ou chatbot) em canais para interagir com os usuários.
Dialogs (Diálogos)
Os diálogos são componentes pequenos e independentes que definem o fluxo da conversa. Por exemplo, quando um usuário envia uma mensagem de saudação (gatilho), você pode definir a resposta específica que seu Agente Virtual dará.
Disambiguation (Desambiguação)
Quando o usuário final envia uma mensagem ambígua, o agente virtual de IA pode lidar com isso propondo alternativas diferentes para desambiguar a mensagem original do usuário.
Embeddings (Incorporações)
As incorporações são representações numéricas que capturam o significado dos dados em um espaço de menor dimensão. Eles são particularmente populares no processamento de linguagem natural (PNL), onde representam palavras, frases ou até documentos inteiros como vetores em um espaço vetorial contínuo. A ideia principal por trás das incorporações é converter dados complexos e de alta dimensão em uma forma mais gerenciável que preserva relacionamentos e semelhanças importantes.
Entities (Entidades)
Entidades são termos que fornecem contexto para uma Intenção. Você pode usar sinônimos para declarar diferentes maneiras pelas quais o usuário pode se referir a cada valor (opções para o usuário final). Você também pode usar padrões para controlar a forma como solicita informações.
Explainable AI (XAI) (IA Explicável)
IA Explicável (XAI) refere-se a sistemas e modelos de inteligência artificial projetados para tornar seus processos de tomada de decisão transparentes e compreensíveis para os humanos. O objetivo do XAI é garantir que os sistemas de IA não sejam "caixas pretas", onde seus funcionamentos internos são opacos, mas sim sistemas cujas saídas podem ser interpretadas e confiáveis por usuários, desenvolvedores e reguladores.
Fine-tune (Ajuste Fino)
Ajustar Finamente é o processo de treinar ainda mais um modelo pré-treinado em um conjunto de dados menor e específico da tarefa para adaptá-lo a requisitos ou nuances específicos.
Foundational Model (Modelo Fundamental)
Um modelo fundamental é um modelo de aprendizado de máquina em grande escala, como um Modelo de Linguagem Grande (LLM), treinado em conjuntos de dados amplos e diversos. Eles são chamados de modelos de "fundação" porque servem como base sobre a qual os aplicativos podem ser construídos por meio de ajuste fino, atendendo a uma ampla gama de domínios e casos de uso.
Generative AI (IA Generativa)
IA Generativa é uma categoria de sistemas de inteligência artificial projetados para criar conteúdo novo e original com base em padrões aprendidos com dados existentes.
Hallucination (Alucinação)
Alucinação refere-se à geração de saídas de Modelos de Linguagem Grande (LLMs) que são incorretas, sem sentido ou fabricadas, apesar de parecerem plausíveis.
Handover (Transferência)
A transferência (para agente ao vivo) é o processo em que um agente de IA transfere perfeitamente uma conversa de qualquer canal para um agente ao vivo.
Hosting (Hospedagem)
Hospedagem refere-se ao serviço de fornecer infraestrutura e recursos para armazenar, gerenciar e entregar dados ou aplicativos pela Internet. As empresas que usam a Moveo.AI podem escolher entre as opções de Nuvem Pública ou sua Nuvem Privada / On-premises.
Intent (Intenção)
Intenções são os objetivos específicos que um usuário tem em mente ao enviar uma mensagem. Por exemplo, na mensagem "Gostaria de reservar uma mesa para três pessoas na noite de sexta-feira", a intenção é fazer uma reserva.
Knowledge base (Base de Conhecimento)
Uma base de conhecimento é um repositório centralizado de informações, recursos e dados que são projetados para armazenar, organizar e gerenciar o conhecimento para fácil recuperação e uso.
Large Language Model (LLM) agents (Agentes de Modelo de Linguagem Grande (LLM))
Agentes LLM, ou agentes de modelo de linguagem grande, referem-se a sistemas autônomos ou semi-autônomos que utilizam modelos de linguagem grande (LLMs) como GPT-4 para executar tarefas, interagir com usuários e tomar decisões. Esses agentes aproveitam as capacidades dos LLMs para entender e gerar texto semelhante ao humano, permitindo que eles executem uma ampla gama de funções, desde simples perguntas e respostas até tarefas mais complexas, como pesquisa, criação de conteúdo ou até mesmo execução de determinados comandos de software.
Latency (Latência)
Latência refere-se ao atraso de tempo entre o início de uma solicitação e a conclusão da resposta. Em vários contextos, a latência pode afetar o desempenho e a experiência do usuário, e entendê-la é crucial para otimizar os sistemas.
Large Language Model (LLM) (Modelo de Linguagem Grande)
Modelos de linguagem grandes são um tipo de modelo de IA projetado para entender, gerar e interagir com a linguagem humana em um nível sofisticado. Eles são caracterizados por seu grande tamanho, conjuntos de dados de treinamento extensos e arquitetura avançada, permitindo que executem várias tarefas relacionadas à linguagem. Os LLMs mais conhecidos são GPT-4, Gemini e LLaMa.
Multimodal Language Model (Modelo de Linguagem Multimodal)
Um LLM multimodal refere-se a um modelo de IA avançado que integra e processa vários tipos de dados, como texto, imagens, áudio e às vezes até vídeo, para entender e gerar conteúdo.
Natural Language Processing (NLP) (Processamento de Linguagem Natural (PNL))
O Processamento de Linguagem Natural (PNL) é um campo da IA focado na interação entre computadores e linguagem humana. Envolve o desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem que os computadores entendam, interpretem e gerem a linguagem humana de maneira significativa e útil.
Natural Language Understanding (NLU) (Compreensão da Linguagem Natural (NLU))
A Compreensão da Linguagem Natural (NLU) é um subcampo do Processamento da Linguagem Natural (PNL) focado em capacitar as máquinas a compreender e interpretar a linguagem humana de uma maneira significativa e útil. Enquanto o PNL abrange uma ampla gama de tarefas relacionadas ao processamento de texto e fala, o NLU visa explicitamente entender a intenção e o contexto por trás da linguagem, permitindo interações mais precisas e diferenciadas.
Neural networks (Redes Neurais)
As redes neurais são fundamentais para o aprendizado de máquina e inteligência artificial, permitindo que os sistemas reconheçam padrões, tomem decisões e executem tarefas complexas. Consiste em nós interconectados, ou "neurônios", organizados em camadas, que trabalham juntos para processar informações e aprender com os dados.
No-code
No Code refere-se a uma abordagem de desenvolvimento de software que permite aos usuários criar aplicativos e fluxos de trabalho sem escrever código tradicional. Em vez disso, as plataformas sem código usam interfaces visuais, componentes de arrastar e soltar e modelos pré-criados para permitir que os usuários projetem, construam e implantem soluções de software.
Omnichannel
Omnichannel, no contexto de chatbots, refere-se a uma estratégia em que um chatbot é projetado para fornecer uma experiência de usuário consistente e perfeita em vários canais de comunicação. Isso significa que os usuários podem interagir com o chatbot por meio de várias plataformas - como sites, aplicativos móveis, mídia social, aplicativos de mensagens (como WhatsApp e Facebook Messenger) e até assistentes de voz - sem perder a continuidade em suas conversas.
Open source (Código Aberto)
Código Aberto refere-se a um tipo de modelo de licenciamento de software que permite que o código-fonte de um programa de software esteja disponível gratuitamente ao público. Isso significa que qualquer pessoa pode visualizar, modificar e distribuir o código.
Prompt Engineering (Engenharia de Prompt)
A engenharia de prompt é o processo de criação e otimização de prompts de entrada para atingir os resultados desejados de modelos de IA, particularmente modelos de linguagem grandes como o GPT. Envolve projetar o texto ou as instruções fornecidas ao modelo para orientar suas respostas em uma direção específica, garantindo que a saída seja relevante, precisa e útil.
Reinforcement Learning (Aprendizado por Reforço)
O Aprendizado por Reforço é um tipo de aprendizado de máquina em que um agente de IA aprende a tomar decisões interagindo com um ambiente e recebendo feedback por meio de recompensas ou penalidades. Ao contrário do aprendizado supervisionado, onde o modelo é treinado em um conjunto de dados fixo com exemplos rotulados, o aprendizado por reforço envolve o aprendizado com as consequências das ações tomadas em um ambiente dinâmico.
Retrieval- Augmented Generation (RAG) pipeline (Pipeline de Geração Aumentada por Recuperação (RAG))
O pipeline de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) é um método usado no Processamento de Linguagem Natural (PNL) para melhorar como os modelos de linguagem (LLMs) geram texto combinando duas tarefas principais: recuperar informações e gerar texto.
Responsible AI (IA Responsável)
IA Responsável refere-se à prática de desenvolver e implantar sistemas de inteligência artificial (IA) de uma maneira ética, transparente e alinhada com os valores da sociedade. Envolve garantir que as tecnologias de IA sejam projetadas, usadas e governadas de maneiras justas, responsáveis e respeitosas dos direitos humanos.
Rules (Regras)
As regras permitem automatizar ações em conversas definindo gatilhos e condições. Por exemplo, você pode atribuir conversas a um Brain específico se um usuário se enquadrar em determinados parâmetros, marcar conversas e muito mais.
Sentiment analysis (Análise de Sentimento)
A análise de sentimentos é uma técnica em processamento de linguagem natural (PNL) que envolve determinar o tom emocional ou atitude expressa em um texto. É usado para identificar se o sentimento por trás do texto é positivo, negativo ou neutro e, às vezes, para detectar emoções mais específicas, como alegria, raiva ou tristeza.
Supervised learning (Aprendizado Supervisionado)
O aprendizado supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina em que um modelo é treinado em um conjunto de dados rotulado. O objetivo do aprendizado supervisionado é aprender um mapeamento de entradas para saídas para que o modelo possa prever o rótulo correto para novos dados invisíveis.
Tokenization (Tokenização)
A tokenização é um processo fundamental no processamento de linguagem natural (PNL) que envolve a divisão do texto em unidades menores chamadas "tokens". Esses tokens podem ser palavras, frases ou até caracteres, dependendo da granularidade necessária para a tarefa. A tokenização é a primeira etapa no preparo do texto para análise posterior ou processamento por modelos de aprendizado de máquina.
Transformer (Transformador)
Um Transformer é um tipo de arquitetura de rede neural projetada para lidar com dados sequenciais, como texto, de forma mais eficiente e eficaz do que os modelos anteriores.
Unstructured data (Dados Não Estruturados)
Dados não estruturados referem-se a informações que não possuem um modelo de dados predefinido ou não são organizadas em um formato específico e facilmente pesquisável. Ao contrário dos dados estruturados, que geralmente são organizados em linhas e colunas (como em um banco de dados ou planilha), os dados não estruturados são mais livres e podem incluir uma ampla variedade de formatos, tornando mais difícil analisá-los usando métodos tradicionais de processamento de dados.
Unsupervised learning (Aprendizado Não Supervisionado)
O aprendizado não supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina em que o modelo aprende com dados que não possuem respostas rotuladas. Ao contrário do aprendizado supervisionado, o objetivo do aprendizado não supervisionado é encontrar padrões, agrupamentos ou estruturas ocultas nos dados.
Webhooks
Um webhook é uma forma de um sistema ou aplicativo enviar dados em tempo real para outro sistema quando um evento específico ocorre. Ele permite que os aplicativos se comuniquem entre si automaticamente, sem a necessidade de verificar atualizações constantemente.