Termos Técnicos

Otimização semântica envolve estruturar conteúdo com relacionamentos claros, entidades e contexto que modelos de IA possam entender e interpretar corretamente.

Um Grafo de Conhecimento é como modelos de IA organizam e conectam informação sobre entidades (marcas, produtos, conceitos) e seus relacionamentos.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) é uma técnica onde modelos de IA recuperam documentos ou dados relevantes antes de gerar respostas.

Also: Retrieval-Augmented Generation

Raspagem de IA é uma metodologia onde ferramentas consultam automaticamente modelos de IA e coletam respostas para rastrear menções de marca, sentimento e posicionamento.

Also: Raspagem de resposta, Monitoramento de IA

Viés de gênero em IA refere-se ao fenômeno documentado onde modelos de IA recomendam diferentes marcas dependendo de como uma consulta é emoldurada por gênero.

Also: Marcas travadas por gênero, Categorização de gênero em IA

Um cluster de ontologia é uma coleção de tópicos, palavras-chave e conceitos semanticamente relacionados que modelos de IA agrupam quando entendem sua marca.

Padrões de preferência de plataforma descrevem como diferentes plataformas de IA têm vieses distintos em como recomendam marcas.

Also: Comportamento de plataforma de IA, Padrões de viés de modelo

Gatekeeping de categoria ocorre quando IA aprendeu a associar marcas apenas com categorias específicas, excluindo-as de categorias adjacentes ou mais amplas.

Also: Viés de categoria de IA, Exclusão sistemática

Embeddings são representações numéricas de texto, imagens ou outros dados que capturam o significado semântico em um formato que os sistemas de IA podem processar matematicamente.

Busca vetorial é a tecnologia que os sistemas de IA usam para encontrar conteúdo semanticamente semelhante, mesmo quando não há correspondências exatas de palavras-chave entre uma consulta e um documento.

Busca semântica é uma abordagem para recuperação de informações que compreende o significado e a intenção por trás de uma consulta, em vez de simplesmente corresponder palavras-chave.

Uma janela de contexto é a quantidade máxima de texto que um large language model pode processar em uma única interação.

Um token é a menor unidade de texto que um modelo de IA processa. Em média, um token equivale a aproximadamente três quartos de uma palavra em inglês, o que significa que um artigo de 1.000 palavras contém aproximadamente 1.333 tokens.

Temperatura é uma configuração de modelo de IA que controla a aleatoriedade e a criatividade das respostas geradas.

Ajuste fino é o processo de treinar um large language model existente em um conjunto de dados especializado para melhorar seu desempenho em um domínio específico ou para uma tarefa particular.

RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) é a técnica de treinamento usada para ensinar aos modelos de IA quais respostas os humanos preferem.

Also: Aprendizado por Reforço a partir de Feedback Humano

Marcação Schema para IA refere-se ao uso de código de dados estruturados (tipicamente JSON-LD) em seu site para ajudar os sistemas de IA a identificar e compreender sua marca, produtos, expertise e relacionamentos.

Also: Dados Estruturados para IA, Schema Otimizado para IA

Reconhecimento de entidades (também conhecido como Named Entity Recognition ou NER) é a capacidade da IA de identificar e distinguir marcas, produtos, pessoas, organizações e conceitos específicos dentro de um texto.

Also: Reconhecimento de Entidades Nomeadas, NER