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Considerações importantes sobre a preparação e refinamento dos dados

 

A regra de ouro é: a eficácia do resultado das respostas geradas pela IA depende fundamentalmente da qualidade dos dados disponibilizados.

 

A seguir são apresentadas várias considerações importantes sobre a qualidade dos dados, sob vários aspectos:

 

Clareza dos dados

É fundamental que os conteúdos cadastrados tenham a maior clareza possível quanto ao sentido. Textos confusos ou com pouca clareza podem levar a tempo de processamento maior e provavelmente a repostas erradas.

 

Segmentação dos dados

O tempo de processamento e o custo de geração depende do volume de dados passados para o GPT. Assim, é muito importante que se tome cuidado quanto à estruturação dos itens de conhecimento cadastrados em cada registro de conteúdo. Por exemplo, se um tópico específico estiver relacionado em vários registros de conteúdo, ao realizar-se uma pesquisa esses mesmos vários registros podem ser retornados como resultado e passados ao GPT. A resposta gerada provavelmente será correta da mesma forma, mas um conjunto maior de informações teria sido passado e isso aumentaria o tempo e custo.

Embora essa prática possa ser mais confortável, por requerer menor esforço, é importante sempre destacar que quanto melhor estruturados os dados, melhor será o desempenho e menor será o custo.