Modelos

Introdução – Modelos de linguagem no contexto de Agentes de IA

Modelos de linguagem são a base da inteligência de um agente de IA. Eles funcionam como "o cérebro" que processa textos, interpreta perguntas, compreende contextos e gera respostas coerentes. Esses modelos são treinados com grandes quantidades de dados para aprender padrões da linguagem humana e aplicá-los na resolução de problemas, na geração de conteúdo e na tomada de decisões automatizadas.

No Skyone Studio, a escolha do modelo de linguagem é um passo estratégico. Ele determina a qualidade das respostas, a velocidade de processamento, a profundidade da análise e até o custo da operação. Diferentes modelos possuem diferentes capacidades, alguns são mais rápidos e econômicos, enquanto outros são mais avançados e contextualmente precisos.

Toda configuração de agente, Skill ou fluxo depende diretamente da escolha de um modelo adequado.

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Categorias de Modelos

O Skyone Studio trabalha com duas categorias de LLMs:

• Embarcados (Nativos): São modelos mantidos pela Skyone e executados em ambientes internos, utilizando recursos locais e rede privada de dados. São indicados para cenários que exigem alto controle, segurança e confidencialidade.

Os modelos embarcados já estão disponíveis por padrão a partir da contratação. Eles não podem ser editados nem removidos.

• Integrados: Permitem a conexão de soluções de provedores externos (como OpenAI e Anthropic). Para utilizá-los, é preciso cadastrar sua chave de acesso (AppKey) no sistema. Essa categoria é ideal para acessar modelos especializados sem a necessidade de manter infraestrutura local.

Exemplo de configuração do modelo da OpenAI

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Modelos embarcados disponíveis no Skyone Studio

Atualmente, o Skyone Studio disponibiliza os seguintes modelos embarcados:

• Gemma 4 e2b: Versão que unifica e atualiza as capacidades dos modelos anteriores Gemma 3, Granite e Llama 3.2.

• Gemma 4 31B: Modelo de alta performance para tarefas que exigem maior robustez.

• GPT OSS: Modelo robusto com alta capacidade de precisão textual.

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Como criar um Modelo Integrado

1. Acesse o menu lateral e clique em “Modelos”.

2. Clique em “Adicionar”.

3. Escolha o tipo: OpenAI ou Customizado.

4. Após selecionar a opção desejada, preencha os campos abaixo para configurar o seu modelo:

1. Informações Básicas

• Imagem: Clique na opção "Alterar imagem" para carregar uma nova imagem ou utilize o ícone de lixeira para removê-la.

• Nome do modelo: Digite um nome identificador para o modelo.

• Descrição: Insira uma breve descrição sobre a finalidade deste modelo.

• API Key: Informe a sua chave de API.

• Modelo: Selecione na lista o modelo específico que deseja utilizar.

2. Parâmetros de modelo

Para personalizar o comportamento do modelo, ative a chave Mostrar na seção de Parâmetros Avançados. Você poderá selecionar um parâmetro existente ou criar um novo clicando em + Adicionar.

Criar Novo Parâmetro

Ao optar por criar um parâmetro, preencha as seguintes informações no modal:

• Nome: Defina o nome do parâmetro.

• Tipo: Selecione o formato do dado (Texto, Número ou Booleano).

• Definir valor como obrigatório: Marque esta caixa se o parâmetro for indispensável para a execução.

• Valor padrão: Insira o valor.

• Tipo de entrada: Escolha como o usuário interagirá com este campo. Se selecionar Select, você deverá configurar as opções de escolha:

  1. Clique no botão + Adicionar dentro da seção de opções.

  2. Preencha o Rótulo (nome visível) e o Valor (dado técnico).

  3. Clique em Criar para confirmar o novo parâmetro.

Clique em Salvar modelo para finalizar.

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Vídeo Demonstrativo

Para facilitar a compreensão, assista ao vídeo abaixo com a demonstração prática de todas as etapas apresentadas nesta documentação. O vídeo mostra cada tela, clique e configuração necessária para concluir a criação de modelo.

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FAQ – Perguntas Frequentes sobre Modelos de Linguagem

Qual modelo devo escolher para meu agente de IA?

Depende do objetivo: para interações simples, use modelos mais rápidos e econômicos; para respostas mais complexas e contextuais, opte por modelos mais avançados.

Posso trocar o modelo do meu agente depois de criado?

Sim. No Skyone Studio, é possível alterar o modelo a qualquer momento, ajustando custo e performance conforme a necessidade.

Modelos maiores são sempre melhores?

Não necessariamente. Eles têm mais capacidade, mas também maior custo e tempo de resposta. O ideal é equilibrar performance e eficiência.

O modelo entende múltiplos idiomas?

Sim, a maioria dos modelos de ponta compreende e gera conteúdo em diversos idiomas.

É possível treinar o modelo com dados internos da minha empresa?

Sim, por meio de fine-tuning ou fornecendo contexto via prompts e bases de conhecimento.

Quais são as principais diferenças entre os modelos de linguagem?

A escolha de um modelo de linguagem depende do equilíbrio entre desempenho, custo e velocidade. As principais distinções entre eles residem em quatro pilares fundamentais:

1. Janela de Contexto (Context Window)

Refere-se à quantidade máxima de dados (tokens) que o modelo consegue processar e "lembrar" em uma única interação.

• Janelas amplas: Ideais para analisar documentos extensos, bases de código completas ou manter conversas longas sem perder o fio da meada.

• Janelas reduzidas: Indicadas para tarefas pontuais e comandos diretos.

2. Sofisticação e Precisão

A capacidade de raciocínio varia conforme a complexidade do treinamento do modelo.

• Modelos Avançados: Possuem maior capacidade de abstração, geram respostas mais naturais e lidam melhor com nuances culturais e instruções complexas.

• Modelos de Entrada: São mais propensos a alucinações em tarefas de lógica avançada, mas eficazes para classificações simples.

3. Velocidade de Resposta (Latência)

O tempo decorrido entre o envio do comando e o recebimento da resposta.

• Modelos "Flash" ou Pequenos: Otimizados para baixa latência, sendo ideais para aplicações em tempo real, como chatbots de suporte.

• Modelos de Alta Performance: Devido ao maior volume de parâmetros processados, podem apresentar um tempo de resposta superior.

4. Custo de Operação

O investimento financeiro é geralmente proporcional ao tamanho e à potência do modelo.

• Custo-benefício: Modelos menores são significativamente mais baratos, permitindo alto volume de requisições.

• Alto Investimento: Modelos de ponta são recomendados apenas quando a profundidade analítica justifica o custo por token mais elevado.