Lidando com Conteúdos Extensos

Lidar com conteúdo de extensão longa pode ser difícil, pois os modelos têm um limite de contexto. Vamos aprender algumas estratégias para lidar efetivamente com conteúdos extensos.

1. Pré-processamento do Texto

Antes de fornecer o conteúdo de longa extensão a um modelo de linguagem, é útil pré-processar o texto para reduzir seu tamanho e complexidade. Algumas estratégias para pré-processamento incluem:

• Remover seções ou parágrafos desnecessários que não são relevantes ou contribuem para a mensagem principal. Isso pode ajudar a priorizar o conteúdo mais importante.
• Resumir o texto extraindo pontos-chave ou usando técnicas de resumos automáticos. Isso pode fornecer uma visão geral concisa das ideias principais.

Essas etapas de pré-processamento podem ajudar a reduzir o tamanho do conteúdo e melhorar a capacidade do modelo de compreender e gerar respostas.

2. Abordagem de Segmentação e Iteração

Em vez de fornecer todo o conteúdo de longa extensão ao modelo de uma vez só, é possível dividi-lo em partes ou seções menores. Essas partes podem ser processadas individualmente, permitindo que o modelo se concentre em uma seção específica de cada vez.

Uma abordagem iterativa pode ser adotada para lidar com conteúdo de longa extensão. O modelo pode gerar respostas para cada parte do texto, e a saída gerada pode ser incorporada como parte da entrada para a próxima parte. Dessa forma, a conversa com o modelo de linguagem pode progredir de maneira passo a passo, gerenciando efetivamente o comprimento da conversa.

managing the length of the conversation.

3. Pós-processamento e Refinamento das Respostas

As respostas iniciais geradas pelo modelo podem ser longas ou conter informações desnecessárias. É importante realizar um pós-processamento nessas respostas para refiná-las e condensá-las.

Algumas técnicas de pós-processamento incluem:

• Remover informações redundantes ou repetitivas.
• Extrair as partes mais relevantes da resposta.
• Reorganizar a resposta para melhorar a clareza e coerência.

Ao refinar as respostas, o conteúdo gerado pode ficar mais conciso e mais fácil de entender.

4. Utilizando assistentes de IA com suporte a contextos mais longos

Embora alguns modelos de linguagem tenham limitações de comprimento de contexto, existem assistentes de IA, como o GPT-4 da OpenAI e o Claude da Anthropic, que suportam conversas mais longas. Esses assistentes podem lidar com conteúdo extenso de forma mais eficaz e fornecer respostas mais precisas sem a necessidade de soluções complicadas.

5. Bibliotecas de Código

Bibliotecas Python, como o Llama Index e o Langchain, podem ser usadas para lidar com conteúdo extenso. Em particular, o GPT Index pode "indexar" o conteúdo em partes menores e, em seguida, realizar uma busca por vetores para encontrar qual parte do conteúdo é mais relevante e usá-la exclusivamente. O Langchain pode realizar resumos recursivos sobre partes do texto, resumindo uma parte e incluindo-a na próxima parte a ser resumida.

Conclusão

Lidar com conteúdo extenso o pode ser desafiador, mas ao empregar essas estratégias, você pode gerenciar e navegar efetivamente pelo conteúdo com a ajuda de modelos de linguagem. Lembre-se de experimentar, iterar e aperfeiçoar sua abordagem para determinar a estratégia mais eficaz para suas necessidades específicas.

Sander Schulhoff

Sander Schulhoff is the Founder of Learn Prompting and an ML Researcher at the University of Maryland. He created the first open-source Prompt Engineering guide, reaching 3M+ people and teaching them to use tools like ChatGPT. Sander also led a team behind Prompt Report, the most comprehensive study of prompting ever done, co-authored with researchers from the University of Maryland, OpenAI, Microsoft, Google, Princeton, Stanford, and other leading institutions. This 76-page survey analyzed 1,500+ academic papers and covered 200+ prompting techniques.