Modelos de uso geral podem ter dificuldade em fornecer respostas precisas e formatadas para tarefas especializadas. Com o aprendizado few-shot, recupere exemplos relevantes de pares de perguntas e respostas predefinidos e de alta qualidade para orientar o modelo a gerar respostas mais precisas e consistentes. Utilize este recurso quando as respostas precisarem seguir um estilo rigoroso, como em atendimento ao cliente, perguntas e respostas específicas de domínio e geração de conteúdo formatado.
Demonstração
Conteúdo da biblioteca de amostras:
Entrada do usuário | Saída do modelo |
|---|---|
Explique o termo: API (Application Programming Interface) | Explicação: Uma API é uma especificação de interface que define como os componentes de software interagem. Ela permite que diferentes aplicativos troquem dados e chamem funções por meio de regras e protocolos predefinidos. Analogia: Imagine o cardápio de um restaurante. O cardápio (API) lista os pratos (recursos) que você pode pedir e como pedi-los (formato da solicitação). A cozinha (serviço) prepara a comida (resposta) com base nos requisitos do cardápio. Você não precisa saber como a cozinha funciona internamente. |
Explique o termo: Blockchain | Explicação: Blockchain é uma tecnologia de livro-razão digital distribuído e descentralizado. Ela registra dados de transações em uma cadeia crescente de "blocos" vinculados criptograficamente. Isso torna os dados difíceis de adulterar e melhora a transparência e a segurança. Analogia: Pense em um livro-razão bancário mantido coletivamente por muitas pessoas, todas com acesso à visualização. Cada nova transação é registrada como uma nova entrada e bloqueada com uma senha. Após a gravação nesse livro-razão, torna-se muito difícil alguém modificá-lo secretamente. |
Explique o termo: Emaranhamento Quântico | Explicação: O emaranhamento quântico é um fenômeno estranho da mecânica quântica. Quando duas ou mais partículas estão ligadas, seus estados são interdependentes. Independentemente da distância entre elas, medir o estado de uma partícula afeta instantaneamente o estado da outra. Analogia: Imagine que você tem um par de luvas mágicas. Ao colocar a luva da mão esquerda, a outra luva se torna instantaneamente a luva da mão direita, não importa onde esteja. Seus estados são vinculados instantaneamente. |
Sem a biblioteca de amostras de prompt  | Usando a biblioteca de amostras de prompt  |
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Crie e use uma biblioteca de amostras de prompt
1. Crie uma biblioteca de amostras de prompt
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Acesse a página Sample Library. Clique em Create Sample Library (primeira biblioteca) ou no ícone
para criar uma.
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Insira um nome e selecione um método de importação: Manual Input ou Batch Import.
- Entrada manual
- Importação em lote
Insira a entrada do usuário e a saída do modelo. Clique em Add Sample para adicionar mais amostras.
2. Usar a biblioteca de amostras em um aplicativo de agente
Associe a biblioteca de amostras a um aplicativo de agente para ativá-la.
- Certifique-se de ter um aplicativo de agente.
- Acesse a página Application Management. Localize o aplicativo de agente desejado e clique em Configure no cartão do aplicativo.
-
Ative a chave Sample Library. Adicione uma biblioteca de amostras e selecione aquela que você criou. Um aplicativo suporta até 5 bibliotecas usando recuperação multicanal.
Recuperação multicanal: O sistema recupera amostras de todas as bibliotecas, classifica-as e seleciona as K mais relevantes (configurável) para injetar no contexto.
Não é possível definir manualmente a ordem de recuperação. - Opcional: Clique em Configure para ajustar os segmentos recuperados. Padrão: 5, máximo: 10.
- Clique em Publish para publicar o aplicativo e aplicar a configuração.
3. Testar e validar
- Depuração no console
- Chamadas de API
Gerencie bibliotecas de amostras e amostras
Gerencie bibliotecas de amostras
-
Adicionar: Clique no ícone
ao lado de Sample Library Management para criar uma biblioteca.
-
Excluir: Passe o mouse sobre a biblioteca de amostras desejada e clique no ícone
para excluí-la.
Não é possível excluir bibliotecas referenciadas por aplicativos. Para excluir, remova a referência na configuração do aplicativo em Application Management .
-
Renomear: Passe o mouse sobre a biblioteca de amostras desejada e clique no ícone
.
Gerencie amostras
Selecione uma biblioteca de amostras:
- Adicionar: Clique em Enrich Sample ou Import Data para adicionar amostras.
- Excluir: Na coluna Actions da amostra desejada, clique em Delete.
- Modificar: Na coluna Actions da amostra que deseja alterar, clique em Modify. Modifique o conteúdo de User Input ou Model Output e clique em Save.
Limites
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Capacidade da biblioteca de amostras: Cada biblioteca de amostras pode conter até 300 amostras.
Esse limite equilibra desempenho e precisão. Bibliotecas grandes aumentam a latência. Divida as amostras que excederem 300 em várias bibliotecas por tópico (por exemplo, "Recursos do Produto", "Política de Pós-Venda").
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Limite de associação de aplicativos: Cada aplicativo de agente pode ser associado a até 5 bibliotecas de amostras.
O sistema recupera dados de todas as bibliotecas em paralelo.
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Limite de segmentos recuperados: Uma única solicitação pode recuperar até 10 segmentos de amostra para injetar no contexto.
Ajuste esse valor na configuração do aplicativo para controlar o tamanho do contexto e equilibrar o desempenho com os custos de token.
- Limite de importação de arquivos: Para importações em lote, este recurso suporta arquivos Excel de até 20 MB. É possível importar até 100 amostras por vez.
Faturamento
O recurso de biblioteca de amostras de prompt não gera taxas de armazenamento ou gerenciamento.
No entanto, ativar esse recurso aumenta o consumo de tokens nas chamadas do modelo, afetando os custos. Os tokens adicionais vêm das amostras recuperadas injetadas no contexto.
Fórmula de estimativa de custo: Total de Tokens de Entrada ≈ Tokens da Consulta do Usuário + Total de Tokens de Todas as Amostras Recuperadas + Tokens de Instrução do Sistema
Perguntas frequentes
- Qual é a relação entre uma biblioteca de amostras e uma amostra? Uma biblioteca de amostras contém até 300 amostras (cada uma composta por: entrada do usuário + saída do modelo). As bibliotecas organizam as amostras; você pode criar várias com nomes diferentes para os aplicativos.