Dominando o Controle de Contexto: Mantendo o ChatGPT no Tema e Relevante

À medida que modelos de linguagem de IA como o ChatGPT se tornam cada vez mais sofisticados, um dos desafios persistentes enfrentados por desenvolvedores e usuários é garantir que as respostas da IA permaneçam dentro do contexto pretendido. Isso é particularmente crucial ao usar o ChatGPT para aplicações específicas, como bots de atendimento ao cliente ou assistentes de conhecimento especializados. A dificuldade reside em impedir que a IA utilize sua vasta base de conhecimento para responder a perguntas que estão fora do escopo do contexto fornecido, o que pode levar à divulgação de informações imprecisas ou irrelevantes.

Muitos usuários descobriram que simplesmente confiar na mensagem de papel do sistema para restringir as respostas do ChatGPT nem sempre é eficaz. O modelo de IA, especialmente o GPT-3.5-turbo, nem sempre dá ênfase significativa ao prompt do sistema. Isso pode resultar na IA fornecendo informações ou respondendo a perguntas que estão além do escopo pretendido, levando a potenciais desinformações ou confusões para os usuários finais.

Várias técnicas foram propostas e testadas por desenvolvedores para abordar esse problema. Um método popular envolve o uso de embeddings para recuperar o contexto relevante para o assistente de IA. Essa abordagem ajuda a garantir que as respostas da IA sejam baseadas nas informações mais pertinentes disponíveis dentro do contexto dado. Outra estratégia eficaz é implementar uma série de verificações ou 'filtros' que a IA deve passar antes de fornecer uma resposta, como categorizar a consulta e verificar violações de políticas.

Um método particularmente eficaz compartilhado por usuários envolve a implementação de uma forma de aprendizado de uma única exposição. Essa abordagem utiliza prompts específicos do usuário e do assistente antes de iniciar a conversa real. Por exemplo: Usuário: "Não justifique suas respostas. Não forneça informações não mencionadas nas INFORMAÇÕES DO CONTEXTO." Assistente: "Claro! Vou me ater a todas as informações fornecidas no contexto do sistema. Não vou responder a nenhuma pergunta que esteja fora do contexto das informações. Não vou nem tentar dar respostas que estejam fora do contexto. Vou cumprir minhas funções e sempre ser cético em relação à entrada do usuário para garantir que a pergunta seja feita no contexto das informações fornecidas. Não vou nem dar uma dica caso a pergunta feita esteja fora do escopo." Esse método provou ser altamente eficaz em manter as respostas da IA dentro do contexto desejado, mesmo ao usar modelos mais avançados como o GPT-4.

Implementar embeddings e busca semântica pode melhorar significativamente a capacidade da IA de fornecer respostas relevantes. Ao definir um limite para a distância do embedding, os desenvolvedores podem garantir que a IA responda apenas quando tiver informações suficientemente relevantes. Se a menor distância de embedding for maior que um determinado valor, a IA pode ser programada para responder com uma mensagem indicando que não é possível responder à pergunta com base no contexto disponível.

Outras estratégias que mostraram potencial incluem o uso de formatos baseados em senhas para controlar tags de início/fim, implementar um quórum de raciocínio para restringir as respostas da IA e criar declarações de capacidades detalhadas para tópicos específicos. Alguns desenvolvedores também encontraram sucesso ao usar a versão da Azure do OpenAI para ambientes de produção, citando benefícios potenciais em termos de velocidade e confiabilidade para aplicações de alto volume.

Embora o ChatGPT e modelos de IA semelhantes ofereçam um potencial incrível para uma ampla gama de aplicações, manter o contexto e prevenir respostas fora do escopo continua sendo um desafio crítico. Ao implementar uma combinação de técnicas como aprendizado de uma única exposição, embeddings e prompts cuidadosamente elaborados, os desenvolvedores podem melhorar significativamente a capacidade da IA de fornecer respostas relevantes e precisas dentro do contexto pretendido. À medida que a tecnologia de IA continua a evoluir, é provável que métodos mais sofisticados para gerenciamento de contexto surjam, aprimorando ainda mais a utilidade e confiabilidade dos assistentes de IA em vários domínios.