TLG cria experiência imersiva com IA para conectar natureza, tecnologia e reflexão

A TLG – The Long Game, uma empresa voltada para o futuro, procurava uma maneira de manifestar seu conceito de “BioSingularidade”, onde a tecnologia e a natureza coexistem harmoniosamente.

O desafio principal da TLG era criar um ambiente onde os usuários pudessem refletir sobre a conexão entre tecnologia e natureza de maneira profunda e personalizada. Para isso, a plataforma precisava de um sistema que pudesse identificar o perfil do usuário e, com base nisso, gerar perguntas que estimulassem a reflexão, fazendo com que o usuário pensasse sobre o impacto da tecnologia em relação ao mundo natural.

A MadeinWeb desenvolveu uma solução inovadora utilizando um sistema de agentes de IA que interage com o usuário para proporcionar uma experiência única. O processo de interação segue algumas etapas principais:

• Interação inicial: Nas primeiras três ou quatro interações, o modelo de linguagem (LLM) coleta informações suficientes do usuário. A partir dessas interações, o sistema começa a entender o perfil do usuário.

• Personalização das respostas: Uma vez que o perfil do usuário é definido, o LLM começa a buscar informações relevantes, com base nesse perfil, para formular perguntas que levem o usuário a refletir sobre os temas centrais da TLG — a conexão entre natureza e tecnologia.

• Sistema de agentes: Para aprimorar a experiência, um agente principal interage com o usuário. Após coletar informações suficientes do histórico de conversas, o agente usa uma ferramenta para recuperar contextos específicos, contendo dados pertinentes, a fim de formular perguntas que fazem o usuário refletir sobre suas próprias entradas iniciais. Isso cria uma sensação de conexão entre o humano e a natureza.

O tratamento de dados foi desenvolvido em conjunto com a TLG, mantendo a estratégia da empresa no centro do processo. A TLG forneceu uma base de dados de textos sobre diversos tópicos relacionados à filosofia e à história da tecnologia e natureza. Para otimizar o uso desses dados:

• Dividimos os dados manualmente por tópicos, visto que cada tópico era central para a personalização do perfil de usuário.

• Os dados de entrada foram embutidos no sistema utilizando os tópicos como metadados. Dessa forma, na fase de recuperação de dados, o sistema filtra as informações com base nos metadados extraídos pelo LLM, garantindo que o modelo receba apenas o contexto relevante ao perfil do usuário. Isso melhora o desempenho e reduz os custos, minimizando a quantidade de tokens de contexto utilizados no prompt.

Amazon Bedrock: Utilizamos o Bedrock para ter acesso ao modelo de geração de texto Claude3-Haiku e ao Modelo de incorporação Titan Embedding V1. A escolha pelo Claude3-Haiku se dá pela baixa complexidade da tarefa, que é a de responder perguntas e assumir um perfil de maneira dinâmica, de acordo com o perfil do usuário que está interagindo.

• Experiência imersiva e personalizada: O sistema proporciona aos usuários uma experiência única, com interações personalizadas baseadas no perfil de cada um, levando-os a refletir sobre a relação entre tecnologia e natureza.

• Otimização de custos: A utilização de metadados na recuperação de informações reduziu significativamente a quantidade de dados processados pelo LLM, otimizando os custos e melhorando o desempenho da plataforma.

• Integração da estratégia do cliente: O tratamento de dados em colaboração com a TLG garantiu que a estratégia da empresa fosse refletida diretamente na experiência do usuário, criando uma conexão autêntica entre o conteúdo e a filosofia da marca.