Transformação Digital com GPTs e Assistants da OpenAI: Estratégias, Integração e Aplicação Prática

Introdução ao Desenvolvimento de GPTs na OpenAI

O advento da tecnologia GPT personalizado pela OpenAI marcou uma revolução na forma como máquinas entendem e geram linguagem natural. Definição de GPT e sua evolução na OpenAI descreve essa tecnologia como modelos de inteligência artificial capazes de realizar tarefas de compreensão e produção de texto com uma precisão até então inédita. Desde seu lançamento inicial, os GPTs têm evoluído significativamente, tornando-se mais precisos, eficientes e adaptáveis a uma ampla gama de aplicações.

A relevância desses modelos no mercado atual, conforme. A relevância dos GPTs personalizados no mercado atual, não pode ser subestimada. Eles são empregados desde a automatização de atendimento ao cliente até a geração de conteúdo criativo, demonstrando sua capacidade de transformar diversos setores. A personalização dos GPTs permite que empresas e desenvolvedores ajustem a tecnologia às suas necessidades específicas, maximizando assim o valor agregado.

Por fim, Visão geral do processo de criação de um GPT na plataforma OpenAI fornece um roteiro claro para o desenvolvimento desses modelos. A OpenAI oferece uma interface intuitiva através da qual os usuários podem criar, treinar e implementar seus próprios GPTs, com a opção de personalização para adequação a contextos específicos. Esta democratização do acesso à tecnologia de ponta em IA abre novas avenidas de inovação e aplicação prática em vários campos.

Passo a Passo para Criar um GPT

O processo para criar um GPT personalizado na plataforma da OpenAI é estruturado e acessível. Acessando o site da OpenAI e navegando até a seção “Meus GPTs” é o ponto de partida, onde os usuários são guiados para uma área dedicada à criação e gerenciamento de seus próprios modelos. Utilizando o GPT Builder para definir o tipo e as especificações do GPT permite aos usuários especificar a natureza e o comportamento desejado do GPT, oferecendo um controle granular sobre suas funcionalidades.

Na etapa Configurando detalhes como nome, descrição, e habilidades do GPT antes da publicação, os criadores podem adicionar um toque pessoal e profissional ao seu GPT, garantindo que esteja alinhado com os objetivos específicos de seu projeto ou organização. Este passo final assegura que o GPT não só atenda às necessidades técnicas mas também reflita a identidade e os valores da entidade que o criou.

Entendendo o Campo “Instruções”

O campo “Instruções” na configuração de um GPT é fundamental para orientar seu comportamento e outputs. O propósito das instruções detalhadas na criação do GPT é direcionar o modelo para produzir respostas dentro de um contexto desejado, melhorando assim a relevância e a aplicabilidade de suas saídas. Como formular instruções eficazes para orientar o comportamento do GPT envolve a clareza na comunicação das expectativas e dos limites do que o GPT deve aprender e como deve responder.

Exemplos práticos, conforme descrito em Exemplos práticos de instruções que maximizam a eficiência do GPT, podem incluir diretrizes para a geração de conteúdo específico de uma indústria, respostas a perguntas frequentes de clientes ou até orientações para a criação de narrativas criativas. A habilidade de fornecer instruções detalhadas e contextualizadas é o que permite a utilização do GPT em uma vasta gama de cenários.

O Papel do Campo “Base de Conhecimento”

A integração de uma “Base de Conhecimento” enriquece as respostas do GPT, fornecendo-lhe um alicerce de informações específicas e relevantes. Este campo permite que o GPT acesse uma riqueza de dados além do seu treinamento inicial, ampliando significativamente sua utilidade e precisão. A escolha do conteúdo a ser adicionado depende do caso de uso específico, variando desde regulamentações específicas de uma indústria até detalhes de produtos de uma empresa, transformando o GPT em uma ferramenta ainda mais poderosa.

A seleção de informações para a “Base de Conhecimento” requer um entendimento claro dos objetivos do GPT. Isso implica em identificar as lacunas de conhecimento do modelo e preenchê-las com informações precisas e atualizadas. Essa estratégia assegura que o GPT não apenas responda com alta relevância, mas também reflita conhecimentos específicos que valorizam as interações dos usuários.

Por fim, organizar eficientemente essa base é crucial para otimizar o desempenho do GPT. Uma estrutura lógica e acessível permite que o modelo localize rapidamente as informações necessárias, melhorando a eficiência das respostas. Estratégias como a categorização temática ou a indexação por palavras-chave podem facilitar essa tarefa, garantindo que o GPT aproveite ao máximo o conhecimento disponibilizado.

A Importância do Campo “Actions”

O campo “Actions” expande as capacidades do GPT, permitindo a realização de tarefas personalizadas que vão além da geração de texto. Esse recurso abre a porta para uma ampla gama de aplicações práticas, como o envio de e-mails, a integração com bancos de dados ou até a automação de processos de negócios. Ao configurar “Actions”, os usuários podem especificar ações baseadas em condições definidas, transformando o GPT em uma ferramenta interativa e multifuncional.

Exemplos dessas “Actions” demonstram sua versatilidade, desde a execução de cálculos financeiros até a interação com interfaces de programação de aplicações (APIs) para recolher dados em tempo real. Isso não apenas enriquece a experiência do usuário, mas também potencializa o valor do GPT em cenários de uso específicos, onde a interação com sistemas externos é necessária.

A implementação de “Actions” requer uma compreensão clara das APIs e dos sistemas com os quais o GPT irá interagir. A definição precisa de endpoints, parâmetros e métodos de autenticação é essencial para assegurar comunicações seguras e eficazes. Esta abordagem possibilita que o GPT atue como um intermediário inteligente, facilitando a automação e a extração de valor de sistemas de informação complexos.

Vantagens de Criar um GPT Personalizado

A personalização de um GPT oferece vantagens distintas, adaptando o modelo às necessidades e objetivos únicos de cada projeto ou organização. A capacidade de moldar o GPT para funções específicas não apenas otimiza sua eficácia, mas também assegura que as respostas geradas sejam diretamente relevantes e úteis para o contexto em que são aplicadas. Essa sintonia fina pode significar a diferença entre uma ferramenta de IA genérica e uma solução poderosamente adaptada.

Além disso, a personalização eleva a precisão das respostas do GPT, minimizando a ocorrência de erros e desinformação. Ao treinar o modelo com dados e instruções específicas, os desenvolvedores podem aprimorar a compreensão do GPT sobre terminologias e conceitos específicos de um campo, resultando em interações mais precisas e confiáveis.

A diferenciação no mercado é outra vantagem crucial de um GPT personalizado. Em um cenário onde soluções baseadas em IA estão se tornando cada vez mais comuns, a capacidade de oferecer uma ferramenta única, que não apenas entende as peculiaridades de um setor ou audiência, mas também interage de maneira inteligente e adaptada, é um fator chave para se destacar.

Introdução aos Assistants da OpenAI

Os Assistants criados através da plataforma OpenAI representam uma evolução significativa na aplicação prática de modelos de inteligência artificial. Diferentemente dos GPTs padrão, esses Assistants são projetados para atender a casos de uso específicos, oferecendo funcionalidades customizadas que vão além da simples geração de texto. Eles são adaptados para interagir de maneira mais sofisticada com o usuário, proporcionando respostas e ações que refletem um entendimento mais profundo das necessidades individuais.

A flexibilidade é uma das principais características desses Assistants, permitindo a integração com uma variedade de APIs e sistemas externos para expandir suas capacidades. Isso os torna extremamente valiosos em cenários onde a interação dinâmica com outros serviços digitais é crucial. Os casos de uso variam desde assistentes virtuais em websites até ferramentas de suporte ao cliente que podem acessar informações em tempo real para resolver dúvidas ou problemas.

A plataforma da OpenAI simplifica a criação desses Assistants, oferecendo um ambiente robusto para o desenvolvimento, teste e implementação. A interface intuitiva guia os usuários através do processo de configuração, desde a seleção do modelo de IA até a personalização das funcionalidades específicas. Esse processo democratiza o acesso à criação de Assistants avançados, abrindo possibilidades para empresas de todos os tamanhos implementarem soluções de IA customizadas.

Como Criar um Assistant na Plataforma OpenAI

Criar um Assistant na plataforma OpenAI é um processo que combina acessibilidade com poderosas opções de personalização. Iniciar o desenvolvimento requer simplesmente o acesso à plataforma e a navegação até a seção dedicada aos Assistants. Esse ambiente centralizado facilita o gerenciamento de projetos de IA, desde a concepção inicial até a implementação final.

A escolha do modelo correto é um passo crítico no desenvolvimento de um Assistant. A plataforma oferece uma gama de modelos pré-treinados, cada um com suas próprias características e especialidades. Dependendo das necessidades específicas do projeto, os desenvolvedores podem selecionar um modelo que melhor se alinhe aos objetivos desejados, como compreensão de linguagem natural avançada, geração de imagens ou capacidades de análise de texto.

Após a seleção do modelo, a fase de personalização começa. Aqui, os usuários podem definir o escopo de atuação do Assistant, incorporando conhecimentos específicos, configurando o campo “Actions” para interações externas e ajustando a “Base de Conhecimento” para melhorar as respostas do sistema. Essa fase é crucial para garantir que o Assistant não apenas atenda às expectativas, mas também ofereça uma experiência de usuário excepcional.

Compreendendo o Campo “Model” do Assistant

O “Model” é, essencialmente, o coração do Assistant, determinando como ele processa informações e gera respostas. A escolha do modelo afeta diretamente a capacidade do Assistant de compreender complexidades na linguagem natural, interpretar comandos e realizar tarefas específicas. É importante selecionar um modelo que seja robusto o suficiente para lidar com os desafios previstos no uso do Assistant.

Ao escolher um “Model”, os desenvolvedores devem considerar não apenas as capacidades técnicas do modelo, mas também como ele foi treinado. Alguns modelos são otimizados para tarefas específicas, como análise de sentimentos ou reconhecimento de voz, enquanto outros oferecem uma abordagem mais geral. A seleção cuidadosa garante que o Assistant seja capaz de executar suas funções com eficácia, oferecendo interações de alta qualidade.

Além disso, a escolha do “Model” também influencia a maneira como o Assistant se integra com outras ferramentas e serviços. Modelos específicos podem oferecer melhor compatibilidade com determinadas APIs ou frameworks de desenvolvimento, facilitando a criação de um ecossistema digital coeso. Esse alinhamento técnico é crucial para maximizar o potencial do Assistant e garantir uma implementação bem-sucedida.

Modelos Disponíveis para Configuração de Assistants

A OpenAI oferece uma variedade de modelos, cada um projetado para atender a diferentes necessidades e casos de uso. A escolha do modelo certo é crucial para o sucesso do Assistant, e entender as características, objetivos e vantagens de cada modelo disponível é o primeiro passo nessa direção.

GPT-4 e GPT-4 Turbo representam o pináculo da tecnologia atual em geração de linguagem natural. Com uma capacidade impressionante de entender e produzir texto, esses modelos são ideais para uma ampla gama de aplicações, desde a criação de conteúdo até a interação avançada com o usuário. O GPT-4, em particular, é notável por sua habilidade em compreender nuances complexas da linguagem e gerar respostas altamente relevantes e contextuais. Sua versão Turbo oferece uma janela de contexto ainda maior, essencial para aplicações que exigem uma compreensão profunda de longas conversas ou documentos.

DALL·E traz uma revolução para a criação e edição de imagens com base em descrições de texto, abrindo novos horizontes para designers, criativos e profissionais de marketing. Este modelo é capaz de interpretar prompts de texto e gerar imagens detalhadas e precisas, proporcionando uma ferramenta poderosa para visualização de conceitos, criação de arte e desenvolvimento de produtos visuais.

Os modelos de Text-to-Speech (TTS) e Whisper expandem as capacidades dos Assistants para além do texto, abordando a conversão de texto em fala e o reconhecimento de fala, respectivamente. O TTS é particularmente útil para criar experiências de usuário mais ricas e acessíveis, enquanto o Whisper abre caminho para a implementação eficaz de comandos de voz e transcrições em tempo real, ampliando significativamente a interatividade dos Assistants.

Comparativo entre GPTs e Assistants

Ao considerar o uso de tecnologia baseada em IA da OpenAI, é crucial entender as diferenças entre GPTs personalizados e Assistants. Essa compreensão permite a escolha da ferramenta mais adequada para cada caso de uso específico.

GPTs personalizados são incrivelmente versáteis, permitindo uma ampla gama de customizações que podem ser ajustadas para atender às necessidades específicas de conteúdo, linguagem ou interação de um projeto. Eles são ideais para tarefas que exigem geração de texto altamente específica e contextualizada, beneficiando-se de sua capacidade de aprender e adaptar-se com base em um conjunto definido de instruções e conhecimentos.

Por outro lado, Assistants foram projetados para oferecer uma integração mais profunda e funcionalidades mais avançadas, como a interação com APIs externas e a execução de “Actions” específicas. Eles são particularmente valiosos em cenários onde é necessário um alto grau de interatividade, automação e personalização, capazes de realizar tarefas complexas que vão além da simples geração de texto.

A escolha entre GPTs e Assistants, portanto, depende de vários fatores, incluindo os requisitos específicos do projeto, a complexidade das tarefas a serem realizadas e o nível de interatividade desejado com o usuário ou sistemas externos. Enquanto os GPTs personalizados oferecem flexibilidade e especialização em geração de texto, os Assistants trazem capacidades ampliadas, tornando-se uma solução robusta para desafios mais complexos e integrados.

Integração de Assistants com Aplicações Externas

A capacidade de integrar Assistants com aplicações externas é uma das suas características mais valiosas, permitindo que eles atuem como uma ponte entre usuários e sistemas complexos. Essa integração é realizada através do uso de APIs, que permitem aos Assistants enviar e receber dados de outros serviços e aplicativos. Isso abre uma gama de possibilidades para automatizar tarefas, acessar informações em tempo real e melhorar a interatividade dos aplicativos.

Por exemplo, um Assistant pode ser configurado para interagir com um CRM (Customer Relationship Management) para recuperar informações específicas do cliente ou atualizar registros com base em interações do usuário. Da mesma forma, eles podem ser utilizados para acionar workflows em plataformas no-code como Zapier, facilitando a automação de tarefas entre diferentes aplicativos e serviços sem a necessidade de codificação complexa.

Restrições de Acesso de Aplicações Externas aos GPTs

É importante notar que, enquanto os Assistants podem ser configurados para interagir com aplicações externas, os GPTs personalizados têm limitações nesse aspecto. Os GPTs são projetados principalmente para geração de texto e, embora possam acionar funcionalidades externas por meio de “Actions”, não são diretamente acessíveis por aplicações externas da mesma maneira que os Assistants. Isso significa que a interação inicial deve começar pelo GPT, que então pode comunicar-se com outros sistemas conforme configurado.

O Uso de Assistants para Acionamento por Aplicações Externas

Quando a necessidade é que uma aplicação externa acione um mecanismo de IA, os Assistants são a escolha certa. Eles foram desenvolvidos para serem integrados facilmente com sistemas externos, permitindo que aplicações iniciem interações ou solicitem tarefas específicas. Essa funcionalidade é essencial para projetos que requerem um alto grau de automação e interatividade, fazendo dos Assistants a ferramenta ideal para incorporar capacidades avançadas de IA em uma ampla variedade de aplicações.

Aprofundando a capacidade dos Assistants da OpenAI de servir como motores sofisticados de inteligência artificial para aplicações externas, é vital destacar como essa integração se traduz em valor prático para empresas e desenvolvedores. Através da utilização de APIs robustas, os Assistants podem ser programados para executar uma variedade de ações complexas, desde responder perguntas frequentes de forma personalizada até automatizar processos de negócios que exigem interações inteligentes.

Este nível de integração abre portas para a criação de experiências de usuário altamente personalizadas e interativas. Por exemplo, um Assistant pode ser configurado para fornecer suporte ao cliente em tempo real, acessando informações de pedidos, status de envio e FAQs diretamente de sistemas internos. Além disso, a capacidade de conectar-se a plataformas no-code como Zapier permite que mesmo organizações com recursos limitados de desenvolvimento aproveitem o poder da IA para automatizar fluxos de trabalho e melhorar a eficiência operacional.

No contexto de sistemas desenvolvidos sob medida, os Assistants proporcionam uma camada de inteligência capaz de interpretar e agir sobre dados complexos. Isso é especialmente relevante em setores como saúde, financeiro e e-commerce, onde a capacidade de processar e responder a consultas de forma inteligente pode significativamente melhorar a satisfação do cliente e a tomada de decisões baseada em dados.

Contudo, é importante reconhecer as limitações associadas ao uso direto de GPTs personalizados por aplicações externas. Embora os GPTs ofereçam capacidades avançadas de geração de texto, eles não são projetados para serem acionados diretamente por sistemas externos sem uma camada intermediária de lógica ou um Assistant configurado para tal. Esta distinção sublinha a importância de escolher a ferramenta correta baseada nas necessidades específicas de integração e interatividade de um projeto.

A decisão de usar um Assistant em vez de um GPT personalizado diretamente reflete um entendimento das necessidades de um projeto e dos mecanismos de interação desejados com sistemas externos. Assistants são, portanto, a escolha ideal para projetos que exigem uma interação bidirecional complexa entre a IA e outras aplicações ou serviços. Eles oferecem uma ponte flexível e poderosa que pode transformar a forma como as empresas interagem com clientes, gerenciam dados e automatizam operações.

Em resumo, enquanto os GPTs personalizados da OpenAI abrem novos horizontes para a geração de conteúdo e interações baseadas em texto, os Assistants elevam essa capacidade ao próximo nível, oferecendo integrações profundas e funcionais com o mundo digital. Eles representam um avanço significativo na aplicação prática da inteligência artificial, permitindo que organizações de todos os tamanhos implementem soluções de IA customizadas e altamente interativas. Ao escolher entre um GPT personalizado e um Assistant, as organizações devem considerar cuidadosamente suas necessidades específicas de integração, automação e interatividade para garantir que selecionem a ferramenta mais adequada para seus objetivos.

Roteiro para criação de Assistant

O processo para criar Assistant na plataforma OpenAI, em linhas gerais é:

1. Acesso à Plataforma OpenAI: Primeiramente, você precisa acessar a plataforma OpenAI (https://platform.openai.com). Se ainda não tiver uma conta, precisará criar uma.
2. Navegação até a Seção de Assistants: Após o login, procure pela seção de Assistants. Geralmente, essa opção pode ser encontrada no menu ou dashboard principal da plataforma.
3. Criação de um Novo Assistant: Na seção de Assistants, haverá uma opção para criar um novo Assistant. Clique nessa opção para iniciar o processo de criação.
4. Configuração do Assistant: Durante a criação, você será guiado(a) por um processo de configuração, onde poderá definir as características do seu Assistant, como nome, descrição, e as especificações técnicas, incluindo os modelos de linguagem que deseja usar e as personalizações conforme sua necessidade.
5. Adição de Conhecimento e Personalização: Dependendo das opções disponíveis, você poderá adicionar bases de conhecimento específicas e personalizar o comportamento do seu Assistant, incluindo a definição de regras de interação, personalização de respostas e a integração com APIs externas para funcionalidades adicionais.
6. Teste e Ajustes: Antes de finalizar, você terá a oportunidade de testar o Assistant e fazer os ajustes necessários com base no feedback recebido durante os testes.
7. Publicação: Após os ajustes e testes, e estando satisfeito(a) com o desempenho do seu Assistant, você poderá publicá-lo para começar a usá-lo em suas aplicações ou compartilhá-lo com outros usuários conforme as configurações de privacidade e compartilhamento permitirem.

Para informações específicas e atualizadas, recomendo visitar diretamente a plataforma OpenAI e consultar a documentação oficial disponível.

Modelos

A lista detalhada dos modelos disponíveis para configuração de Assistants, com suas características, objetivos e vantagens, é essa:

GPT-4 e GPT-4 Turbo

• Descrição: Um conjunto de modelos que melhoram o GPT-3.5, capazes de entender e gerar linguagem natural ou código.
• Características: O GPT-4 é um modelo multimodal grande, aceitando entradas de texto ou imagem e gerando texto, que pode resolver problemas difíceis com maior precisão do que os modelos anteriores, graças ao seu conhecimento geral mais amplo e capacidades de raciocínio avançado.
• Objetivos e Vantagens: Otimizado para chat, mas funciona bem para tarefas de preenchimento tradicionais. Oferece suporte a uma janela de contexto de até 128.000 tokens para as versões Turbo, e 8.192 para as versões normais, com dados de treinamento atualizados até dezembro de 2023.

GPT-3.5 Turbo

• Descrição: Um conjunto de modelos que aprimoram o GPT-3.5, capazes de entender e gerar linguagem natural ou código.
• Características e Vantagens: Otimizados para chat usando a API de Chat Completions, mas também são eficazes para tarefas que não são de chat. Eles oferecem uma janela de contexto de até 16.385 tokens, com dados de treinamento atualizados até setembro de 2021.

DALL·E

• Descrição: Um modelo capaz de gerar e editar imagens a partir de um prompt de linguagem natural.
• Objetivos e Vantagens: DALL·E 3 suporta a criação de novas imagens com um tamanho específico, enquanto DALL·E 2 também suporta a edição de uma imagem existente ou criação de variações de uma imagem fornecida pelo usuário.

TTS (Text-to-Speech)

• Descrição: Um conjunto de modelos que podem converter texto em áudio falado natural.
• Objetivos e Vantagens: Oferecem duas variantes do modelo, otimizadas para uso em tempo real e qualidade, respectivamente.

Whisper

• Descrição: Um modelo de reconhecimento de fala de propósito geral.
• Objetivos e Vantagens: Treinado em um grande conjunto de dados de áudio diversificado, capaz de realizar reconhecimento de fala multilíngue, tradução de fala e identificação de idioma.

Embeddings

• Descrição: Um conjunto de modelos que podem converter texto em uma forma numérica.
• Objetivos e Vantagens: Útil para busca, agrupamento, recomendações, detecção de anomalias e tarefas de classificação.

Moderation

• Descrição: Um modelo ajustado fino que pode detectar se o texto pode ser sensível ou inseguro.
• Objetivos e Vantagens: Projetado para verificar a conformidade do conteúdo com as políticas de uso da OpenAI, oferecendo capacidades de classificação para identificar conteúdo em categorias específicas.

GPT base

• Descrição: Um conjunto de modelos que podem entender e gerar linguagem natural ou código, mas não são treinados com acompanhamento de instruções.
• Objetivos e Vantagens: Feitos para serem substitutos dos modelos base GPT-3 originais, usando a API de Completions legada.

GPT x Assistants: Comparativo rápido

GPTs

• Criação e Personalização: GPTs são versões customizadas do ChatGPT que podem ser personalizadas para tarefas ou temas específicos. A criação de um GPT envolve acessar a seção “Meus GPTs”, onde você pode criar um GPT novo com a ajuda do GPT Builder, definindo seu nome, descrição, e as ações que pode realizar.
• Funcionalidades: Inclui opções para adicionar imagens, fornecer instruções detalhadas, estabelecer exemplos de prompts iniciais, e adicionar conhecimento extra. Além disso, há a possibilidade de habilitar capacidades como navegação na web, geração de imagens com DALL·E, e análise de dados avançada.
• Integração de Ações: Permite definir ações customizadas através de APIs de terceiros, aumentando a funcionalidade do GPT para realizar tarefas específicas.

Assistants

• Definição: Assistants, mencionados no contexto da plataforma OpenAI, são similares aos GPTs no sentido de que são personalizáveis e projetados para realizar tarefas específicas. A diferença primária pode residir no contexto de aplicação ou na forma como são acessados e configurados dentro da plataforma OpenAI.
• Modelos: Assistants podem ser construídos sobre uma variedade de modelos, incluindo GPT-3.5 Turbo, GPT-4, DALL·E, entre outros. Cada modelo oferece diferentes capacidades, preços, e possibilidades de customização, como ajuste fino para casos de uso específicos.
• Customização e Atualizações de Modelos: Há uma ênfase contínua na customização e na capacidade de escolher entre diferentes versões de modelos para Assistants, permitindo aos desenvolvedores manter a consistência ou experimentar com novas atualizações de modelos para melhorar a performance.

Comparativo

• Personalização: Tanto GPTs quanto Assistants oferecem amplas oportunidades de personalização para atender a necessidades específicas. GPTs têm um foco particular na personalização através do GPT Builder, enquanto Assistants se baseiam mais na seleção de modelos e customizações específicas, como ajuste fino.
• Funcionalidades e Integração: GPTs destacam-se pela possibilidade de integrar ações específicas através de APIs de terceiros, proporcionando uma ampla gama de funcionalidades. Assistants, por outro lado, são construídos sobre a flexibilidade dos modelos da OpenAI, cada um com suas próprias capacidades e pontos de preço.
• Cenários de Uso: GPTs são ideais para criação de experiências personalizadas e automatizadas em uma ampla gama de aplicações, enquanto Assistants podem ser melhor adaptados para tarefas específicas que se beneficiam da escolha entre diferentes modelos de IA, dependendo dos requisitos de complexidade e precisão.

Em resumo, a escolha entre criar um GPT ou um Assistant dependerá das necessidades específicas do projeto, incluindo o tipo de tarefa, o nível de personalização desejado, e os recursos de IA necessários para otimizar a experiência do usuário ou a eficiência da tarefa automatizada.