Como gerar respostas com IA baseado em transcrições
Estruturando o uso de modelos generativos para responder perguntas com base em múltiplas transcrições.
Por que isso é importante
Integrar transcrições como base para modelos generativos permite respostas muito mais relevantes, personalizadas e conscientes do contexto. Com a popularização de modelos como o Gemini Flash 2.5, explorar essa prática se tornou essencial para quem trabalha com aplicações que envolvem processamento de linguagem natural.
O Desafio: Responder com base em transcrições
Em vez de enviar apenas uma pergunta solta para o modelo de IA, o objetivo é incluir um conjunto de transcrições que sirvam como base informacional para respostas claras e alinhadas ao conteúdo.
Estruturando o Contexto
O primeiro passo envolve transformar diversas transcrições em uma string única. Para isso, utilize um vetor de strings que pode conter múltiplos trechos de conteúdo vindos do banco de dados. A junção dessas transcrições deve incluir quebras de linha para separar cada trecho claramente.
Exemplo de Código: Unindo as Transcrições
Ao criar a variável context, junte todas as transcrições utilizando ""\n"" como separador. Isso garante leitura fluida pelo modelo e evita amalgamar os trechos.
Setando o Prompt Inteligente
A qualidade do prompt determina a assertividade da resposta. Ele deve delimitar bem as instruções, a pergunta e o contexto. Inclua a língua desejada e oriente que só utilize o que está nas transcrições.
Formato sugerido de prompt
Prompt: Com base no texto fornecido abaixo como contexto, responda a pergunta de forma clara e precisa. Responda em português do Brasil. Use apenas informações contidas no contexto enviado. Se a resposta não for encontrada no contexto, apenas diga que não possui informações suficientes para responder. Mantenha um tom educativo e profissional. Caso cite algo, utilize o termo "conteúdo da aula".
Solicitação ao Modelo Gemini
Após estruturar o prompt, o envio é realizado com await GeminiModels.generateContent() utilizando o modelo flash 2.5. O prompt montado deve ser passado como conteúdo principal da requisição.
Tratamento de Respostas
Caso não retorne nenhum conteúdo ou ocorra erro, exiba uma mensagem clara informando: Falha ao gerar resposta pelo Gemini. Se houver retorno, exiba o texto gerado normalmente.
Cuidados com Resultado Vazio
⚠️Atenção
Sempre valide se o campo response.text foi retornado. Apenas prossiga se houver conteúdo válido.
Importância do Tom Educativo
Reforçar um tom profissional e educativo no prompt instruirá corretamente o modelo de linguagem e melhora a percepção do usuário final ao consumir a resposta.
Evite extrapolação da IA
ℹ️Importante
Deixe explícito no prompt que a IA não deve inventar informações externas ao contexto. Isso evita respostas enganosas.
Métodos de Validação de Contexto
Para aumentar a relevância do conteúdo informado, pode-se filtrar as transcrições com base em palavras-chave da pergunta antes de gerar o contexto completo.
Casos de Uso Prático
Ferramentas de atendimento automatizado, FAQ dinâmico, e suporte em plataformas EAD são casos que ganham bastante com essa técnica.
Dicas Técnicas
✅Dica Técnica
Quando possível, remova espaços excedentes do texto final com trim() para garantir limpeza no input ao modelo.
Otimizando com Cache
Se a quantidade de perguntas e contextos similares for alta, considere armazenar prompts e respostas em cache para reaproveitamento.
Log de Erros de IA
Logue todos os erros retornados pelo modelo para futura análise e ajuste do pipeline. A análise de falhas ajuda a adaptar o prompt.
Monitoramento Contínuo
Acompanhe a taxa de acerto das respostas com validação humana. Ajuste o conteúdo enviado no contexto conforme novos padrões forem identificados.