Manual para Migração de GPTs para Assistentes

1. Introdução

1.1. Objetivo do Manual

Este manual tem como objetivo fornecer um guia detalhado para profissionais da contabilidade sobre como migrar um Custom GPT, previamente testado, para um API Assistant na plataforma da OpenAI. A migração permitirá a integração do assistente em diversas aplicações, proporcionando respostas precisas e eficientes sobre legislação trabalhista e outros temas relevantes.

1.2. Visão Geral do Processo de Migração

O processo de migração envolve várias etapas, desde a revisão das configurações atuais do Custom GPT até a criação e configuração do novo API Assistant. Este manual abordará cada uma dessas etapas de maneira detalhada.

2. Preparação Inicial

2.1. Revisão das Configurações do Custom GPT

Antes de iniciar a migração, revise as configurações do seu Custom GPT para garantir que todas as informações importantes sejam transferidas corretamente. Verifique os seguintes elementos:

Nome do Custom GPT
Descrição
Instruções de comportamento
Perguntas de quebra-gelo
Documentos carregados e disponíveis para consulta
Capacidades e ferramentas ativadas

2.2. Coleta de Documentos e Recursos

Reúna todos os documentos e recursos necessários que o assistente utilizará. Certifique-se de ter acesso aos arquivos que já foram carregados no Custom GPT e a qualquer outro recurso adicional que será necessário no novo API Assistant.

3. Acesso à Plataforma da OpenAI

3.1. Login na Plataforma

Acesse platform.openai.com e faça login com suas credenciais de usuário. Caso ainda não tenha uma conta, siga as instruções da plataforma para criar uma.

3.2. Navegação para a Seção de API Assistants

Após o login, navegue até a seção onde você pode criar e configurar API Assistants. Esta seção está geralmente localizada no painel principal da plataforma.

4. Criação de um Novo API Assistant

4.1. Início do Processo de Criação

Clique no botão “Create” (Criar) para iniciar a criação de um novo API Assistant.

4.2. Nomeação do Assistente

Insira um nome para o seu assistente. O nome deve ser claro e refletir o propósito do assistente. Por exemplo, “Consultor CLT”.

5. Configuração do API Assistant

5.1. Instruções de Comportamento

Copie as instruções de comportamento do seu Custom GPT para o campo de instruções do novo API Assistant. As instruções devem incluir regras e diretrizes claras sobre como o assistente deve se comportar e responder às solicitações dos usuários.

5.2. Seleção do Modelo de Linguagem

Selecione o modelo de linguagem apropriado para o seu assistente. A escolha do modelo dependerá da complexidade das tarefas e da necessidade de precisão nas respostas. Exemplos de modelos disponíveis incluem gpt-4.0, gpt-4.0-turbo, e gpt-3.5-turbo.

5.3. Ativação de Ferramentas e Funções

5.3.1. Busca de Arquivos
- Ative a capacidade de busca de arquivos se o assistente precisará acessar documentos específicos. Carregue os mesmos arquivos utilizados no Custom GPT para garantir a continuidade da informação.
5.3.2. Intérprete de Código
- Ative o intérprete de código se o assistente necessitar interpretar e executar códigos ou realizar análises de dados.
5.3.3. Funções Personalizadas
- Adicione quaisquer funções personalizadas necessárias para atender às necessidades específicas dos usuários. Use o botão + Functions para adicionar essas funções.

6. Configuração do Modelo

6.1. Formato de Resposta

Defina o formato de resposta do assistente. Você pode optar por respostas em formato de texto ou em objeto JSON, dependendo das necessidades da aplicação.

6.2. Ajuste da Temperatura

Ajuste o parâmetro de temperatura para controlar a criatividade e a aleatoriedade das respostas. Valores mais baixos tornam as respostas mais previsíveis, enquanto valores mais altos aumentam a variedade.

6.3. Ajuste do Top P

Ajuste o parâmetro Top P para controlar a seleção das palavras baseando-se na probabilidade cumulativa. Valores mais baixos restringem às palavras mais prováveis, enquanto valores mais altos permitem uma maior variedade.

7. Revisão e Finalização

7.1. Revisão das Configurações

Reveja todas as configurações do seu novo API Assistant para garantir que todas as informações foram transferidas corretamente e que o assistente está configurado conforme necessário.

7.2. Criação e Publicação do Assistente

Após a revisão, clique em “Create” (Criar) para finalizar a criação do API Assistant. Verifique se o assistente foi publicado corretamente e está pronto para uso.

8. Teste e Validação

8.1. Realização de Testes com o Novo Assistente

Realize testes com o novo assistente para garantir que ele responde conforme esperado. Faça perguntas e utilize cenários que o assistente deverá manejar com precisão.

8.2. Ajustes Finais Baseados em Feedback

Com base nos resultados dos testes, faça os ajustes necessários nas configurações do assistente para melhorar a precisão e a qualidade das respostas.

9. Manutenção e Atualizações

9.1. Monitoramento de Desempenho

Monitore regularmente o desempenho do assistente para garantir que ele continue operando eficientemente e fornecendo respostas precisas.

9.2. Atualização de Documentos e Recursos

Atualize os documentos e recursos do assistente conforme necessário para manter as informações atuais e relevantes.

9.3. Ajustes de Configuração Conforme Necessário

Faça ajustes nas configurações do assistente conforme necessário para otimizar o seu desempenho e atender às necessidades dos usuários.

Apêndices

Apêndice A: Modelos de Linguagem

A.1. gpt-4.0-mini

Vantagens:
- Menor consumo de recursos computacionais.
- Respostas rápidas devido ao tamanho reduzido.
Desvantagens:
- Capacidade limitada em comparação com modelos maiores.
- Menor precisão e profundidade nas respostas.
Recomendação de Uso:
- Ideal para protótipos, testes rápidos ou aplicações que exigem respostas rápidas e não complexas.

A.2. gpt-4.0

Vantagens:
- Alta precisão e capacidade de fornecer respostas detalhadas e contextualmente ricas.
- Excelente para tarefas complexas e compreensão de texto avançada.
Desvantagens:
- Maior consumo de recursos computacionais.
- Respostas podem ser mais lentas em comparação com modelos menores.
Recomendação de Uso:
- Adequado para aplicações que exigem alta qualidade nas respostas, como assistentes virtuais avançados, análise de dados complexa e suporte ao cliente detalhado.

A.3. gpt-4.0-turbo

Vantagens:
- Equilíbrio entre desempenho e eficiência de recursos.
- Respostas rápidas com uma boa precisão.
Desvantagens:
- Pode não ser tão preciso quanto o gpt-4.0 padrão em tarefas extremamente complexas.
Recomendação de Uso:
- Ideal para aplicações que necessitam de respostas rápidas e precisas, mas com recursos computacionais limitados.

A.4. gpt-4

Vantagens:
- Modelo mais avançado da série GPT-4, com capacidade para fornecer respostas altamente precisas e detalhadas.
- Excelente compreensão e geração de linguagem natural.
Desvantagens:
- Consumo elevado de recursos computacionais.
- Respostas podem ser mais lentas devido à complexidade do modelo.
Recomendação de Uso:
- Perfeito para aplicações que exigem a melhor qualidade de resposta possível, como sistemas de suporte técnico, assistentes pessoais e qualquer situação onde a precisão é crítica.

A.5. gpt-3.5-turbo

Vantagens:
- Bom desempenho em uma ampla variedade de tarefas.
- Menor consumo de recursos em comparação com a série GPT-4.
Desvantagens:
- Não tão avançado quanto os modelos da série GPT-4.
- Pode faltar precisão em tarefas muito complexas ou específicas.
Recomendação de Uso:
- Ideal para aplicações gerais onde um bom equilíbrio entre custo e desempenho é desejável, como chatbots, interfaces de usuário e análise básica de texto.

A.6. Modelos de Fine-Tuning

Vantagens:
- Personalizados para atender a requisitos específicos.
- Maior precisão em tarefas específicas.
Desvantagens:
- Treinamento adicional pode ser caro e demorado.
- Menos flexíveis para tarefas fora do domínio de treinamento.
Recomendação de Uso:
- Ideal para aplicações que exigem uma alta precisão em um campo específico, como análise jurídica, diagnósticos médicos, ou atendimento ao cliente especializado.

Apêndice B: Parâmetros de Configuração

B.1. Temperatura

Definição: A temperatura é um parâmetro que controla a aleatoriedade na geração de texto pelo modelo de linguagem. Ela determina o grau de imprevisibilidade das respostas.
Funcionamento:
- Valores Baixos (ex.: 0.1):
  - O modelo se torna mais determinístico e tende a escolher as palavras mais prováveis.
  - As respostas serão mais previsíveis e repetitivas.
  - Útil para tarefas onde a precisão e a consistência são cruciais, como cálculos matemáticos ou respostas factuais.
- Valores Altos (ex.: 1.0):
  - O modelo se torna mais criativo e tende a explorar palavras menos prováveis.
  - As respostas serão mais variadas e podem incluir uma gama mais ampla de ideias.
  - Útil para tarefas que beneficiam da criatividade, como geração de histórias ou ideias.
Exemplos de Uso:
- Temperatura = 0.2:
  - Pergunta: “O que é a inteligência artificial?”
  - Resposta: “A inteligência artificial é um campo da ciência da computação que se concentra na criação de sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como reconhecimento de voz, aprendizado e resolução de problemas.”
- Temperatura = 0.9:
  - Pergunta: “O que é a inteligência artificial?”
  - Resposta: “A inteligência artificial é uma área fascinante da tecnologia que envolve ensinar máquinas a pensar e agir como humanos, permitindo-lhes executar tarefas complexas, como jogar xadrez, compor músicas ou até mesmo conduzir carros.”

B.2. Top P

Definição: O Top P, também conhecido como “Núcleo de Amostragem” (Nucleus Sampling), é um parâmetro que controla a seleção das palavras baseando-se na probabilidade cumulativa. Ele ajusta o conjunto de palavras candidatas, considerando apenas as mais prováveis até que a soma de suas probabilidades atinja um valor P.
Funcionamento:
- Valores Baixos (ex.: 0.1):
  - O modelo considera apenas as palavras mais prováveis até que a soma de suas probabilidades atinja 10%.
  - Respostas tendem a ser mais seguras e previsíveis.
- Valores Altos (ex.: 1.0):
  - O modelo considera uma gama mais ampla de palavras até que a soma de suas probabilidades atinja 100%.
  - Respostas serão mais variadas e criativas, similar ao efeito de uma alta temperatura.
Exemplos de Uso:
- Top P = 0.2:
  - Pergunta: “O que é a inteligência artificial?”
  - Resposta: “A inteligência artificial é o desenvolvimento de sistemas de computador que podem realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana.”
- Top P = 0.9:
  - Pergunta: “O que é a inteligência artificial?”
  - Resposta: “A inteligência artificial envolve a criação de algoritmos avançados e modelos que permitem aos computadores aprenderem com os dados, reconhecer padrões, tomar decisões e até interagir com humanos de maneira natural.”

B.3. Comparação: Temperatura vs. Top P

Temperatura:
- Controla diretamente a aleatoriedade na seleção de palavras.
- Um valor alto permite mais variedade, um valor baixo resulta em respostas mais previsíveis.
Top P:
- Controla indiretamente a aleatoriedade ao ajustar o conjunto de palavras candidatas baseado na probabilidade cumulativa.
- Um valor alto permite a inclusão de mais palavras candidatas, um valor baixo restringe às mais prováveis.

B.4. Uso Combinado de Temperatura e Top P

Baixa Temperatura e Baixo Top P:
- Garante respostas muito precisas e previsíveis.
- Exemplo: Respostas factuais em ambientes empresariais ou educacionais.
Alta Temperatura e Alto Top P:
- Proporciona respostas muito criativas e variadas.
- Exemplo: Geração de conteúdo criativo, como escrita de histórias ou brainstorming.
Baixa Temperatura e Alto Top P:
- Mantém a precisão, mas permite alguma variação nas palavras candidatas.
- Exemplo: Conversas que precisam ser factuais, mas não completamente previsíveis.
Alta Temperatura e Baixo Top P:
- Gera respostas que são criativas, mas ainda restritas a palavras mais prováveis.
- Exemplo: Criatividade controlada, onde você quer inovação, mas sem perder completamente o foco.