Glossário de IA — todos os termos de Inteligência Artificial
Definições directas, exemplos práticos para PME e contexto que não encontras na Wikipédia. Pesquisa, lê, aplica.
Processo de otimizar conteúdos digitais para que sejam a resposta direta escolhida por assistentes de IA e motores de busca conversacionais como o ChatGPT ou o Perplexity.
Um sistema autónomo capaz de planear tarefas, utilizar ferramentas externas e tomar decisões para atingir um objetivo específico sem supervisão humana constante.
Capacidade de um modelo de IA processar apenas as partes relevantes de uma informação, ignorando o ruído e focando-se nas relações críticas entre os dados introduzidos.
Técnica de interação com modelos de linguagem que os obriga a decompor problemas complexos em passos lógicos intermédios antes de apresentarem a resposta final.
Processo de fragmentação de documentos extensos em partes menores e coerentes para que os sistemas de IA consigam processar, recuperar e cruzar informação de forma precisa.
Capacidade máxima de informação que um modelo de IA consegue processar de uma só vez antes de começar a esquecer os detalhes iniciais.
Métrica matemática que mede o grau de semelhança entre dois itens, como documentos ou produtos, com base na orientação do seu significado numérico e não no seu comprimento.
Representação numérica do significado de um conteúdo que permite aos computadores medirem a proximidade semântica entre diferentes conceitos, textos ou imagens.
Processos sistemáticos e ferramentas de medição para verificar se a saída de um modelo de IA é precisa, segura e útil para um caso de negócio específico.
Método de fornecer alguns exemplos de referência no pedido à IA para que ela aprenda a executar uma tarefa específica sem necessidade de treino adicional.
Processo de treinar um modelo de IA pré-existente com dados específicos para que este aprenda tarefas, tons de voz ou terminologias próprias de um nicho ou empresa.
Capacidade de um modelo de IA identificar que precisa de uma ferramenta externa para realizar uma tarefa e gerar o comando necessário para a executar com dados estruturados.
Estratégia de otimização de conteúdos para garantir que uma marca é citada e recomendada por modelos de IA generativa e motores de busca conversacionais.
Conjunto de regras e restrições aplicadas a modelos de IA para garantir que as respostas são seguras, precisas, dentro do tom de voz da empresa e livres de alucinações.
Fenómeno onde modelos de IA geram informações factualmente incorretas ou sem base na realidade, apresentando-as com um excessivo e enganador tom de confiança.
Algoritmo de organização de dados que permite encontrar rapidamente informações semelhantes em bases de dados de grande escala, funcionando como uma rede de 'atalhos' inteligentes.
Combina a precisão da correspondência de palavras-chave tradicionais com a compreensão semântica da inteligência artificial para otimizar a recuperação de informação em bases de dados.
Modelos de inteligência artificial treinados em volumes massivos de texto para compreender, gerar e processar linguagem humana com alta fluidez.
Técnica de treino eficiente que permite adaptar modelos de IA de grande escala a tarefas específicas sem gastar fortunas em computação ou tempo.
Padrão aberto que permite ligar modelos de IA a fontes de dados e ferramentas externas de forma universal, substituindo integrações personalizadas e isoladas.
Conjunto de práticas que automatiza e uniformiza o ciclo de vida de modelos de IA, da fase de experimentação até à manutenção em produção com fiabilidade.
Capacidade de um sistema de IA processar e relacionar diferentes tipos de informação, como texto, imagem, áudio e vídeo, de forma simultânea e integrada.
Capacidade de compreender o estado interno de um sistema de IA através da análise dos dados que ele gera, permitindo identificar a causa raiz de problemas em vez de apenas detetar falhas.
Tecnologia que converte diferentes tipos de documentos, como imagens ou PDFs digitalizados, em dados editáveis e pesquisáveis por computador.
Processo de estruturar instruções de entrada para modelos de IA generativa de forma a obter resultados mais precisos, consistentes e úteis nas tarefas de negócio.
Técnica de manipulação onde um utilizador insere instruções maliciosas num modelo de IA para contornar filtros de segurança, ignorar regras originais ou extrair dados confidenciais.
Técnica que permite a um modelo de IA consultar documentos externos atualizados e privados antes de gerar uma resposta, garantindo maior precisão e reduzindo alucinações.
Componente de IA que reorganiza resultados de uma pesquisa para colocar os mais relevantes no topo, corrigindo as imprecisões do motor de busca inicial.
Processo de treino que ajusta o comportamento de um modelo de linguagem através do feedback de especialistas humanos para garantir respostas seguras, úteis e alinhadas com intenções reais.
A transição estratégica da otimização para motores de pesquisa tradicionais (Google) para a visibilidade em sistemas de IA generativa e respostas diretas (ChatGPT, Perplexity).
Garante que o modelo de IA responde num formato técnico rígido e previsível, como JSON, em vez de texto livre narrativo.
Informação gerada artificialmente por algoritmos ou modelos de IA que replica as características estatísticas de dados reais sem expor informações sensíveis ou privadas.
Parâmetro que controla o equilíbrio entre a previsibilidade e a criatividade das respostas de um modelo de linguagem, definindo o nível de aleatoriedade na escolha das palavras.
A unidade mínima de processamento que os modelos de IA utilizam para ler e gerar texto, correspondendo geralmente a pedaços de palavras ou caracteres individuais.
Arquitetura de rede neuronal baseada no mecanismo de atenção, que processa dados em paralelo e identifica relações complexas em sequências de informação de forma eficiente.