São Paulo — InkDesign News —Google lançou recentemente uma ferramenta chamada **URL context grounding** que promete revolucionar o uso de machine learning em análises de conteúdo online, permitindo consultas a URLs como PDFs de forma ágil.
Arquitetura de modelo
A nova ferramenta, parte do sistema Gemini, elimina etapas tradicionais de processamento em aprendizado de máquina, como a extração de texto e a vetorização. O desenvolvedor apenas especifica a URL de interesse e o sistema acessa o conteúdo diretamente.
Através do uso desta ferramenta, é possível realizar análises profundas de documentos sem os métodos tradicionais de Recuperação Aumentada por Geração (RAG).
(“Through the use of this tool, it is possible to perform deep document analyses without traditional Retrieval-Augmented Generation (RAG) methods.”)— Especialista em AI, Google
Treinamento e otimização
Os desenvolvedores devem configurar um ambiente de desenvolvimento e instalar pacotes específicos, como o **Google GenAI**. A aplicação prática da ferramenta se mostra simples e direta, conforme os tutoriais disponíveis. É necessária uma chave de API do Google para execução.
“Esses passos iniciais são fundamentais para garantir que a ferramenta funcione corretamente.”
(“These initial steps are essential to ensure that the tool functions correctly.”)— Engenheiro de Software, Google AI
Resultados e métricas
Testes demonstram que a ferramenta é capaz de responder a perguntas específicas sobre relatórios financeiros complexos, extraindo dados relevantes e apresentando-os de forma clara, como demonstrado em análises de relatórios 10-Q da Tesla, Amazon e Microsoft. Limitada a 20 URLs por requisição e 34MB por URL, a eficácia da ferramenta é notável ao amenizar problemas comuns associados às técnicas RAG.
“A precisão e a confiabilidade são significativamente melhoradas ao ancorar respostas no conteúdo de páginas específicas.”
(“Accuracy and reliability are significantly improved by grounding responses in the content of specific web pages.”)— Pesquisador de dados, Google AI
Além de sua arquitetura otimizada, a funcionalidade da ferramenta para realizar análises comparativas e extrações de dados coloca-a como uma solução promissora em diversos setores, ampliando a utilização de machine learning em negócios e pesquisa.
Com a URL context grounding, desenvolvedores poderão implementar fluxos de trabalho mais sofisticados, aumentando a veracidade das informações e reduzindo a incidência de “alucinações” em modelos de AI. As próximas orientações da Google envolvem expandir as capacidades de análise para diferentes tipos de conteúdo e refinar o suporte a arquivos multimídia.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
