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A aplicação Q&A (Question & Answering) é um sistema que recebe documentos ou dados como entrada e consegue responder perguntas específicas sobre o conteúdo deles. Ela combina o poder dos modelos de linguagem com a capacidade de processar informações estruturadas para fornecer respostas precisas e contextualizadas.
A alternativa C está correta porque descreve exatamente o propósito da aplicação Q&A: processar documentos e responder perguntas específicas sobre seu conteúdo. Isso é diferente de gerar dados aleatórios ou treinar modelos, focando na leitura e interpretação de informações já existentes.
Embora a aplicação Q&A processe dados, seu propósito não é criar novos conjuntos de dados em escala, mas sim interpretar dados já existentes para responder perguntas sobre eles.
Treinar modelos em tempo real com feedback é um conceito mais avançado (fine-tuning). A aplicação Q&A usa modelos já treinados para compreender e responder perguntas, sem necessidade de treinamento contínuo.
Esta alternativa captura corretamente o propósito da aplicação Q&A: receber documentos como entrada, processá-los e usar um modelo de linguagem para responder perguntas específicas sobre o conteúdo desses documentos.
A aplicação Q&A sempre precisa de entrada humana: tanto os documentos a processar quanto as perguntas a responder vêm do usuário. Ela não gera perguntas e respostas de forma totalmente automática e independente.