A inteligência artificial proprietária da Era Logic, desenvolvida como parte do nosso ecossistema de tecnologia soberana.
Explore a prévia da ERA IA ↗Chat em fase de teste. O provedor ativo é identificado na interface.
Pergunta, tarefa e informação
Pesquisa, modelos e processamento
Uma experiência orientada ao problema
A ERA IA é a iniciativa de inteligência artificial proprietária da Era Logic. Nosso trabalho nessa área reúne pesquisa em modelos, processamento de linguagem, execução e organização de conhecimento, com foco em desenvolver capacidade técnica dentro da empresa.
A nossa visão trata a inteligência como um sistema. Além do modelo, importam a origem da informação, o contexto da tarefa, as ferramentas disponíveis e a forma de avaliar a resposta. Essas camadas orientam o desenvolvimento e a pesquisa do ecossistema.
A aplicação dessa tecnologia começa pelo problema que precisa ser resolvido. Um assistente que trabalha com documentos, por exemplo, precisa lidar com fontes e contexto; um fluxo de apoio à programação precisa compreender o trabalho técnico. Cada experiência exige critérios próprios de avaliação.
Conheça os componentes e a responsabilidade de cada camada na arquitetura de ERA IA.
O trabalho de pesquisa inclui treinamento e especialização de modelos. Arquitetura, conjunto de dados e tarefa são escolhas relacionadas: o objetivo é desenvolver comportamento útil para os contextos que a empresa pretende atender.
Uma resposta depende da informação disponível. Nossa visão de desenvolvimento considera a organização de conhecimento e a recuperação de contexto como partes do sistema, além dos parâmetros de um modelo.
O modo de executar o processamento afeta a experiência de uso e a infraestrutura necessária. A pesquisa contempla essa relação entre o modelo, o ambiente de execução e a aplicação que o utiliza.
Qualidade não se resume à fluência de uma resposta. Para cada aplicação, é necessário avaliar se o resultado atende à tarefa, respeita o contexto e oferece informação que possa ser conferida.
Estes cenários ajudam a entender o papel do produto. O desenho de uma solução começa pelos requisitos de cada projeto.
Um contexto de pesquisa para aproximar perguntas dos documentos e das informações relevantes de uma equipe. A qualidade depende das fontes, das permissões e da forma de recuperar o conteúdo.
Investigar experiências que auxiliem atividades de programação e entendimento técnico. O trabalho envolve especialização, avaliação de código e adequação ao contexto do projeto.
Estudar como recursos de linguagem e processamento podem compor um fluxo de software, mantendo a tarefa e os critérios de validação sob controle da aplicação.
Um produto tem recursos próprios. Uma solução precisa conectar esses recursos ao ambiente, às pessoas e à rotina de operação.
Escolher uma tarefa concreta e definir quais resultados seriam úteis e verificáveis.
Organizar fontes, dados e restrições de uso que devem orientar a experiência.
Comparar as respostas com critérios da tarefa antes de discutir uma aplicação operacional.
É o investimento da empresa em sua própria arquitetura, pesquisa e capacidade de desenvolver soluções de inteligência artificial. A composição técnica de uma aplicação precisa ser discutida para o contexto específico.
O chat público permite explorar a experiência da ERA IA. Para conhecer o projeto e conversar sobre aplicações, entre em contato com a equipe.
Os exemplos explicam contextos de pesquisa e aplicação. A disponibilidade e a viabilidade de cada solução são discutidas com a equipe conforme o escopo.
Descreva a tarefa, as fontes de informação e como o resultado será avaliado. Isso permite conversar sobre viabilidade com base no problema, em vez de partir apenas da escolha de um modelo.
Apresente a aplicação, a arquitetura atual e o que você precisa resolver. Nossa equipe conversa sobre a adequação do ERA IA ao seu contexto.
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