São Paulo — InkDesign News — Inovações em machine learning têm avançado rapidamente, permitindo a criação de sistemas que filtram e resumem informações de forma eficaz. Um novo modelo de agente automatizado promete otimizar a coleta de dados, mantendo a precisão e relevância.
Arquitetura de modelo
O agente desenvolvido utiliza uma arquitetura modular, onde múltiplos modelos menores são empregados para realizar tarefas específicas, o que reduz custos e melhora a velocidade nas operações. A estrutura é projetada para processar dados oriundos de fóruns e websites tecnológicos diariamente.
O sistema de coleta de dados é capaz de extrair e categorizar textos, identificando as principais palavras-chave e analisando sentimentos. Esta abordagem permite uma análise mais profunda dos tópicos emergentes na área de tecnologia.
Treinamento e otimização
Enquanto muitos acreditam que modelos de inteligência artificial podem agregar dados autonomamente, a realidade é que sistemas dependem de pipelines de dados estruturados. A utilização de modelagem de linguagem natural (NLP) facilita a extração de “fatos” relevantes conforme as palavras-chave, permitindo uma filtragem minuciosa das informações. O sistema cacheia resultados anteriores, permitindo execuções subsequentes em milissegundos, o que economiza recursos.
“A primeira vez que o ponto de extremidade é chamado para uma palavra-chave, pode levar até meio minuto para ser concluído. Mas, com a cacheação, qualquer solicitação repetida leva apenas alguns milissegundos” (“The first time the endpoint is called for a keyword, it can take up to half a minute to complete. But since the system caches the result, any repeat request takes just a few milliseconds”) — Desenvolvedor da Plataforma.
Resultados e métricas
O processo, que envolve a segmentação das palavras-chave e a filtragem de dados, resulta na produção de relatórios diversificados em tempo hábil. O uso de modelos de grande escala, como o GPT-5, para a geração final de relatórios garante uma análise de conteúdo robusta e detalhada.
“O sistema permite que keywords sejam executadas em paralelo para acelerar o processo, maximizando a eficiência” (“The system allows keywords to be run in parallel to speed things up, maximizing efficiency”) — Engenheiro de Dados, em entrevista. Essa velocidade resulta em relatórios que, segundo internautas e profissionais da área, têm mudado a forma como as informações tecnológicas são consumidas.
Com o avanço da inteligência artificial, espera-se que este tipo de sistema se torne cada vez mais relevante em ambientes corporativos e de pesquisa, auxiliando profissionais a obter insights de maneira mais eficiente e precisa. As próximas etapas incluem a implementação de melhorias na interface do usuário e adaptações que permitam um maior engajamento entre humanos e máquinas.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
