Entrada do usuário

Então é aí que o usuário insere. É onde você insere sua consulta porque está tentando encontrar o melhor par de tênis de corrida para você, não apenas o que o navegador do ChatGPT considera ser o melhor par de tênis de corrida.

Compreensão do contexto

Então o que acontece é que há uma compreensão do contexto. Ele analisa qual é a sua sessão de navegação atual, e podem ser várias guias.

Agora, só para você saber, a modelo pode ver o que você está navegando apenas com a sua permissão. Portanto, você pode ativar ou desativar isso no Atlas do ChatGPT no momento.

Recuperação de informações

Então o que acontece é que há uma recuperação de informação. Se o ChatGPT achar que já possui informações suficientes em seu contexto local, ele poderá usá-las para responder diretamente à sua consulta. Porém, na maioria das vezes, o que ele pode fazer é usar suas APIs de recuperação para procurar informações mais recentes e atualizadas para fornecer uma resposta melhor e mais completa, especificamente para o que você perguntou.

Raciocínio e geração de respostas

Em seguida, passa para o raciocínio e a geração de respostas.

O LLM combina várias coisas – o contexto da página do que você está vendo nas guias do navegador no ChatGPT Atlas, a intenção do usuário, o que ele acha que você está realmente pedindo para tentar dar a resposta que é mais relevante para você, a recuperação das fontes fornecidas se ele tivesse que usar a API para pesquisar respostas ao vivo na Internet e memória relevante.

Assim, ele pode analisar seus bate-papos e conversas anteriores que você teve no ChatGPT e decidir se eles são relevantes para adicionar também em sua resposta.