Glossário de IA

Prompt Engineering e a pratica de projetar e otimizar instrucoes (prompts) enviadas a modelos de IA generativa para obter respostas mais precisas, relevantes e uteis. Envolve tecnicas como estruturacao de contexto, exemplos e restricoes.

Prompt Injection e um ataque onde instrucoes maliciosas sao inseridas no input do usuario para manipular o comportamento do modelo de IA, fazendo-o ignorar suas instrucoes originais ou executar acoes indesejadas.

Prompt Template e um modelo reutilizavel de prompt com variaveis que sao preenchidas dinamicamente para cada execucao. Padroniza interacoes com LLMs, garante consistencia de qualidade e facilita manutencao de instrucoes em sistemas de producao.

Pruning e a tecnica de remover pesos, neuronios ou camadas redundantes de uma rede neural para reduzir seu tamanho e acelerar a inferencia, mantendo a maior parte do desempenho original.

Pub/Sub (Publish/Subscribe) e um padrao de mensageria onde publicadores enviam mensagens para topicos e assinantes recebem apenas as mensagens dos topicos de interesse, desacoplando componentes do sistema.

Push Notification Intelligence usa IA para otimizar notificacoes push em dispositivos moveis e web. Determina o melhor momento, conteudo e frequencia para cada usuario, evitando fadiga e maximizando engajamento e retencao de apps.

QLoRA combina quantizacao de 4 bits com LoRA para permitir fine-tuning de modelos com bilhoes de parametros em uma unica GPU consumer. Reduz requisitos de memoria mantendo qualidade.

Quantizacao e a tecnica de reduzir a precisao numerica dos pesos de um modelo (de 32 bits para 8, 4 ou ate 2 bits). Diminui uso de memoria e acelera inferencia com minima perda de qualidade.

Quantizacao 4-bit e 8-bit e a tecnica de reduzir a precisao numerica dos pesos de modelos de IA de 32 ou 16 bits para 4 ou 8 bits. Diminui drasticamente o uso de memoria e acelera inferencia, permitindo rodar LLMs grandes em hardware mais acessivel.

Queue, no contexto de automacao, e uma fila de itens de trabalho que aguardam processamento por robos. Permite organizar e priorizar tarefas, distribuir carga entre multiplos bots e garantir que nenhum item seja perdido ou processado em duplicidade.

RAFT (Retrieval Augmented Fine-Tuning) combina RAG com fine-tuning, treinando o modelo para melhor utilizar documentos recuperados ao responder perguntas. O modelo aprende a extrair informacoes relevantes de contexto fornecido e ignorar distratores.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) e uma tecnica que combina busca em bases de conhecimento externas com geracao de texto por IA, permitindo respostas mais precisas e fundamentadas em dados atualizados.

Random Forest e um algoritmo ensemble que combina multiplas arvores de decisao para melhorar a precisao e reduzir overfitting. Cada arvore e treinada com uma amostra aleatoria dos dados e features.

Rate Limiting e o mecanismo que controla a frequencia de requisicoes a APIs de IA, prevenindo abuso, gerenciando custos e garantindo disponibilidade do servico para todos os usuarios.

ReAct e um framework que combina raciocinio (Reasoning) e acao (Acting) em agentes de IA, onde o modelo alterna entre pensar sobre o problema e executar acoes com ferramentas de forma interleaved.

Real-Time Analytics e a capacidade de analisar dados no momento em que sao gerados, oferecendo insights instantaneos para tomada de decisao imediata. Utiliza tecnologias de streaming para processar eventos continuamente sem depender de processamento batch.

Real-Time Inference e o modo de operacao onde um modelo de ML gera predicoes instantaneamente para cada requisicao individual. Essencial para aplicacoes que exigem resposta imediata como deteccao de fraude, recomendacoes personalizadas e chatbots.

Recall (Sensibilidade) e a metrica que mede a proporcao de positivos reais que foram corretamente identificados pelo modelo. E crucial quando o custo de falsos negativos e alto, como em deteccao de doencas.

Recommendation Engine e um sistema de IA que sugere produtos, conteudo ou servicos personalizados para cada usuario. Utiliza tecnicas como filtragem colaborativa, baseada em conteudo e hibrida para prever preferencias e aumentar engajamento e vendas.

Red Teaming em IA e a pratica de testar modelos de forma adversarial, simulando ataques e tentativas de manipulacao para identificar vulnerabilidades e melhorar a seguranca antes do lancamento.

Rede Neural Artificial e um modelo computacional inspirado no funcionamento do cerebro humano, composto por neuronios artificiais organizados em camadas. E a base do Deep Learning e permite resolver problemas complexos de classificacao, regressao e geracao.

Reflection em IA e a tecnica onde um LLM revisa e critica sua propria resposta para identifica erros e melhorar a qualidade. O modelo gera uma resposta inicial, analisa criticamente e produz uma versao refinada, melhorando acuracia e raciocinio.

Regressao e uma tarefa de aprendizado supervisionado que preve valores numericos continuos a partir de dados de entrada. E usada para prever precos, temperaturas, vendas e outras metricas quantitativas.

Regulacao de IA no Brasil refere-se ao marco legal em desenvolvimento para governar sistemas de inteligencia artificial no pais. Inclui o PL 2338/2023, a atuacao da ANPD, a LGPD aplicada a IA e a Estrategia Brasileira de IA (EBIA).

Regularizacao e um conjunto de tecnicas que penalizam a complexidade de modelos de ML para evitar overfitting. As formas mais comuns sao L1 (Lasso), L2 (Ridge) e Elastic Net.

Reranking e a etapa de reordenacao de resultados de busca usando um modelo especializado que avalia a relevancia de cada resultado em relacao a consulta original, melhorando a precisao final.

Responsible AI (IA Responsavel) e a pratica de desenvolver e implantar sistemas de inteligencia artificial de forma etica, justa, transparente e segura. Engloba principios de fairness, accountability, transparencia e protecao de privacidade ao longo de todo o ciclo de vida.

Retargeting com IA usa machine learning para reconectar com usuarios que interagiram com uma marca mas nao converteram. A IA otimiza audiences, criativos, lances e frequencia para maximizar recuperacao de vendas e minimizar desperdicio de budget.

Retrieval Memory e um tipo de memoria de agentes que utiliza busca semantica para recuperar informacoes relevantes de um armazenamento externo, combinando memoria de longo prazo com tecnicas de RAG.

RevOps (Revenue Operations) e a integracao de marketing, vendas e customer success em uma operacao unificada orientada por dados e IA. Elimina silos entre equipes para otimizar o funil completo de receita com visibilidade e automacao end-to-end.