Sumarização de textos e extração inteligente de informações com LLM e GenAI

Conforme a quantidade de dados não estruturados cresce exponencialmente, torna-se essencial encontrar formas eficientes de processar e extrair insights valiosos deste universo de conteúdo.

A adoção de LLMs e Inteligência Artificial Generativa (GenAI) surge, nesse contexto, como uma solução promissora para a sumarização de textos e a extração inteligente de informações. 

Neste artigo, exploraremos como essas tecnologias podem ser aplicadas para gerar resumos precisos e concisos de textos longos, além de identificar insights relevantes na vastidão dos dados não estruturados.  

A era digital tem nos apresentado um desafio cada vez maior: lidar com a abundância de informações disponíveis. 

De acordo com a Forbes, estima-se que aproximadamente 80% dos dados gerados globalmente sejam não estruturados. Isso se deve, em grande parte, à explosão de novas tecnologias e plataformas de comunicação digital que produzem vastas quantidades de informações em formatos variados.  

De acordo com o relatório “Data Age 2025” da IDC, a quantidade de dados gerados no mundo alcançará 175 zettabytes até 2025. Trata-se de um aumento significativo em relação aos 33 zettabytes gerados em 2018. 

Esse crescimento contínuo demanda das empresas uma capacidade aprimorada para armazenar, processar e interpretar esses dados de maneira eficaz. 

A natureza não estruturada desses dados significa que eles não seguem um formato pré-definido, tornando mais difícil sua análise com ferramentas tradicionais de gerenciamento de dados. Contudo, ignorar esses dados pode resultar na perda de oportunidades valiosas.  

Empresas que conseguem transformar dados não estruturados em insights acionáveis podem obter vantagens competitivas significativas, como uma melhor compreensão do comportamento do cliente, otimização de processos operacionais, entre outros.  

Neste cenário, a IA Generativa e os LLMs representam um avanço significativo no enfrentamento dos desafios impostos pelos dados não estruturados. 

Essas tecnologias estão revolucionando a forma como as empresas abordam a análise de grandes volumes de informações não estruturadas, proporcionando soluções inovadoras e eficazes. 

Sumarização de textos com LLM e GenAI

Uma das principais vantagens do uso de LLM e GenAI na sumarização de textos é a capacidade de processar grandes quantidades de informações de maneira rápida e precisa. Esses modelos de Inteligência Artificial são treinados em vastos conjuntos de dados, permitindo-lhes compreender a estrutura e o significado do texto de forma profunda. 

Ao utilizar técnicas de prompt engineering, é possível instruir esses modelos a identificar os pontos-chave de um texto e sintetizá-los em um resumo conciso e objetivo. Isso é especialmente útil quando lidamos com documentos longos, relatórios, artigos acadêmicos ou qualquer outro conteúdo extenso que precise ser consumido de maneira ágil. 

Um exemplo prático dessa aplicação seria a sumarização de um relatório financeiro de uma empresa. Solicitando ao modelo que extraísse os principais insights, como desempenho financeiro, projeções e recomendações-chave, seria possível obter uma visão geral do conteúdo de maneira rápida e eficiente. 

Além disso, a sumarização de textos com LLM e GenAI pode ser adaptada a diferentes contextos e necessidades. Isso inclui solicitar resumos em diferentes níveis de detalhamento, desde uma visão geral até um sumário mais elaborado, dependendo do público-alvo e do objetivo da informação.  

Extração inteligente de informações com LLM e GenAI

Além da sumarização de textos, os modelos de IA também podem ser empregados na extração inteligente de informações a partir de grandes volumes de dados não estruturados.  

Essa capacidade é valiosa em cenários que envolvem análise de mercado ou a identificação de padrões, insights e informações relevantes em meio a uma vasta quantidade de dados. 

O prompt engineering ajuda a instruir os LLMs para identificar e extrair informações específicas de um texto, como dados financeiros, tendências de mercado, opiniões de clientes, entre outros.  

Isso permite que profissionais de diferentes áreas, como analistas de mercado, gerentes de produto e especialistas em estratégia, tenham acesso rápido e preciso a informações cruciais para a tomada de decisão. 

Na extração de informações de relatórios do mercado de ações, por exemplo, seria mais fácil obter uma visão consolidada e estratégica das principais tendências do mercado em um curto espaço de tempo. 

Essa capacidade de processar grandes volumes de dados não estruturados e extrair insights valiosos é fundamental para a tomada de decisões estratégicas e a vantagem competitiva nas empresas.  

Otimizando os resultados com Prompt Engineering

A eficácia da sumarização de textos e da extração inteligente de informações com LLM e GenAI depende, em grande parte, da qualidade dos prompts (instruções) fornecidos aos modelos. O prompt engineering, portanto, desempenha um papel crucial na obtenção de resultados otimizados. 

Ao criar prompts claros, específicos e bem estruturados, podemos direcionar os modelos de IA a produzirem respostas mais precisas, relevantes e contextualizadas. Isso envolve definir objetivos claros, fornecer exemplos relevantes, especificar formatos desejados e refinar continuamente os prompts com base nos resultados obtidos. 

Instruções mais detalhadas ajudam o LLM a gerar um resumo que esteja alinhado com as necessidades específicas do usuário. Além disso, o nível de especificidade no prompt permite obter respostas mais bem estruturadas e relevantes. 

Para ajudar nesta tarefa, já existem algumas técnicas avançadas de Prompt Engineering que contribuem para otimizar os LLMs, tornando a tecnologia de IA Generativa altamente precisa e relevante a cada dia.  

GenAI e DNX: Sumarização de texto e extração de insights transformando os negócios

À medida que a quantidade de informações disponíveis continua a crescer, a adoção de tecnologias avançadas, como LLM e a GenAI, torna-se cada vez mais essencial. 

A DNX Brasil, referência em soluções de GenAI para empresas de diferentes portes e segmentos, explora como essas ferramentas poderosas podem ser aplicadas de maneira personalizada nos negócios.  

Para ajudar a superar os desafios de empresas como a Alfaneo, IndeCX e Unxpose, a DNX Brasil integrou a tecnologia de GenAI às ferramentas avançadas AWS para sumarizar os grandes volumes de dados obtidos.  

Asim, foi possível otimizar e automatizar os processos, solucionando as necessidades específicas de cada organização, que envolviam processos jurídicos, segurança cibernética e experiência do cliente. Algo que só foi possível graças à expertise dos especialistas DNX unida ao poder da GenAI e seus recursos de LLM.  

Essa capacidade de processar e transformar informações de maneira ágil e eficiente é fundamental para a tomada de decisões estratégicas, a obtenção de vantagem competitiva e a otimização de processos. 

Se você deseja saber mais sobre como a DNX Brasil pode ajudar a sua empresa a aproveitar o potencial dos LLM e da GenAI no seu negócio, entre em contato conosco.  

Nossos especialistas estarão prontos para fornecer orientação e soluções personalizadas para responder aos seus principais desafios de tecnologia.