Chatbot de IA para Bibliotecas e Instituições – Conceitos e Terminologia (Parte I)

 

Resumo do Webinar: Chatbot de IA para Bibliotecas e Instituições – Conceitos e Terminologia (Parte I) - https://www.youtube.com/watch?v=l7XbYU989UI 

Introdução e Visão Geral

• (00:00-02:01) O anfitrião Tilman apresenta o webinar, explicando o foco em chatbots de IA, seu uso em bibliotecas e diferentes casos de aplicação. Ele menciona que futuras versões serão oferecidas em francês e espanhol.
• (02:01-03:27) Discussão sobre a adoção de chatbots em bibliotecas públicas versus universidades e institutos de pesquisa. Usuários mais jovens preferem ferramentas de IA, como o ChatGPT, em vez de mecanismos de busca tradicionais, como o Google.
• (03:27-05:59) Serviços de chatbot baseados em IA nas bibliotecas devem atender às expectativas dos usuários, fornecendo respostas diretas em vez de apenas listas de resultados, como ocorre com o ChatGPT.

Implementação do Chatbot de IA em Bibliotecas

• (05:59-07:18) O primeiro chatbot de IA para bibliotecas públicas, desenvolvido em Berlim, já está em operação e passa por melhorias contínuas com base no feedback dos usuários.
• (07:18-08:34) O conceito de "gestão de expectativas" é fundamental na IA. A tecnologia não é uma solução perfeita e requer ajustes contínuos.
• (08:34-09:43) Muitos funcionários de bibliotecas e administrações ainda não estão familiarizados com a terminologia da IA, tornando essencial a educação e o treinamento na área.

Tipos de Chatbots de IA em Bibliotecas

• (09:43-12:01) Casos de uso para chatbots:
  • Chatbots de Recomendação (Sugerem livros/mídia com base em consultas do usuário).
  • Chatbots de Serviço (Respondem a perguntas frequentes sobre serviços da biblioteca, horários e localização).
  • Chatbots de Conhecimento (Fornecem informações institucionais internas).
  • Chatbots de Mídia (Permitem interações com livros e materiais de pesquisa).
• (12:01-14:46) Chatbots de conhecimento exigem hospedagem segura dentro das instituições para proteger dados internos. Chatbots de mídia enfrentam desafios relacionados a direitos autorais ao fornecer respostas baseadas no conteúdo de livros e filmes.

Aspectos Técnicos dos Chatbots de IA

• (14:46-18:10) Chatbots utilizam Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), treinados com grandes volumes de dados. No entanto, esses modelos não possuem conhecimento específico sobre uma instituição a menos que sejam alimentados com tais informações.
• (18:10-19:52) O chatbot não treina seus próprios modelos de IA, mas utiliza um processo chamado Geração Aumentada por Recuperação (RAG) para buscar informações em fontes externas.
• (19:52-22:56) Comparação entre modelos de IA open-source e proprietários:
  • Modelos open-source oferecem maior segurança de dados, mas exigem manutenção mais complexa.
  • Modelos proprietários (como os da OpenAI) são mais eficientes, porém cobram por uso baseado em tokens.

Busca Vetorial e Processamento de Dados no Chatbot de IA

• (22:56-26:25) Chatbots funcionam com predições probabilísticas de palavras, o que pode levar a erros ocasionais. Eles precisam de ajustes para melhorar a precisão.
• (26:25-29:22) Os dados são divididos em tokens (unidades menores de texto) e fragmentos (chunks, blocos de texto menores) para otimizar o processamento da IA.
• (29:22-33:57) Embeddings vetoriais permitem que a IA processe os dados da biblioteca convertendo o texto em representações numéricas, ajudando a encontrar conteúdos com base no significado, não apenas em palavras-chave.

Desafios e Soluções nos Chatbots de IA para Bibliotecas

• (33:57-41:08) Problemas na busca baseada em similaridade:
  • A IA frequentemente recomenda diferentes edições do mesmo livro em vez de obras similares em tema ou gênero.
  • Soluções incluem melhorias nos embeddings vetoriais, ajustes nos prompts, aprimoramento da qualidade dos dados e atualização dos modelos de IA.
• (41:08-46:36) Melhorias técnicas, como busca híbrida (combinação de busca por palavras-chave e busca vetorial) e grafos de conhecimento (mapeamento de relações entre tópicos), podem aprimorar as respostas dos chatbots.

Conclusões e Desenvolvimentos Futuros

• (46:36-57:29) Melhorias futuras incluirão IA multimodal (processamento de imagens, PDFs), técnicas avançadas de prompting, adaptação linguística e métricas mais refinadas para avaliar a qualidade das respostas do chatbot.
• (57:29-59:10) Testes contínuos e feedback dos usuários são essenciais para o aprimoramento do chatbot. Os participantes são incentivados a experimentar a IA para compreender melhor suas possibilidades e limitações.
• (59:10-1:02:37) Sessão de perguntas e respostas e convite para participar de futuros webinars sobre funcionalidades avançadas de chatbots de IA.

Este resumo sintetiza os principais pontos discutidos no webinar, abordando aplicações, mecanismos técnicos, desafios e aprimoramentos futuros para chatbots de IA no contexto de bibliotecas e instituições.