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Phidata: Construindo um LLM-OS! Assistentes de IA com Memória, Conhecimento e Ferramentas para o Serviço Público
Nos últimos anos, a tecnologia trouxe inovações significativas para diversos setores, e o serviço público não deve ficar de fora. A proposta do Phidata de construir um LLM-OS — um sistema operacional de modelos de linguagem — abre um horizonte promissor para a implementação de assistentes de inteligência artificial com memória, conhecimento e ferramentas que podem ser aplicadas no setor público.
Com mais de 16 anos de experiência como servidor público, percebo que a eficiência na gestão pública está intrinsicamente ligada à capacidade de integrar novas tecnologias. Assistentes de IA, quando bem projetados, podem funcionar como suporte na tomada de decisões, otimização de processos e até mesmo na comunicação com o cidadão.
A memória desses assistentes, que permite o armazenamento e a recuperação de informações relevantes, é um fator crucial. Imagine um assistente que não só responde a demandas imediatas, mas ainda aprende com cada interação, aprimorando sua performance. Essa característica pode enriquecer o atendimento ao público, pois possibilita um entendimento mais profundo das necessidades da população.
O conhecimento, por sua vez, é fundamental. Assistentes com acesso a dados históricos e informações atualizadas sobre políticas públicas podem orientar servidores e cidadãos, levando a decisões mais informadas e a uma gestão mais eficaz. Ferramentas integradas a esses assistentes poderiam facilitar não apenas processos administrativos, mas também a interação com a comunidade, resultando em um feedback mais amplo e engajado.
Em suma, o conceito do Phidata nos convida a refletir: como podemos implementar assistentes de IA no serviço público para não apenas melhorar resultados, mas também fortalecer o relacionamento com a sociedade? O debate é pertinente e deve ser considerado por todos aqueles que buscam excelência no serviço público, pois a tecnologia, quando utilizada de forma consciente, pode ser um catalisador para uma gestão mais eficiente e transparente.
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Vamos juntos dominar o espaço dos novos profissionais do futuro!!!
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The aws machine is quite small, where does compute occur for the assistants/LLMs used in the tool?
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Mesop: Google's New AI UI Builder!: https://youtu.be/BK44wq2itwQ
Claude Enginner: Powerful AI Coding Agent Framework! https://youtu.be/-VW8dJbEDsk
Can be used to analyze github?
what about local llm model like ollama ? can this work with that ? cause i am trying to make exacly as you did but also add python and file tools using ollama and phi3 llm model but it doesn't work but this is great stuff
interesting, the only thing they missed was the running calculation of how much money you are dumping into OpenAI and AWS for deployment and usage, didn't really see any optimization for chat completion requests for OpenAI – these types of projects in my opinion should allow for API calls to local LLM's for testing, inference and proof of concept.
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Phidata: Easily Build Autonomous AI Agents with GPT-4o!: https://youtu.be/OiIPUxLKZ-w?si=RkaVCbWlrb-KcNl_
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