Assistente de IA e redes neurais no ecbyts: seis tours guiados

O ecbyts tem um painel de chat com um assistente de inteligência artificial: em vez de procurar o botão certo, você escreve o que quer fazer, por exemplo adicionar poços ou mostrar as observações de benzeno, e o assistente usa as ferramentas do app. O ecbyts também tem um gerenciador de redes neurais, que aprende padrões a partir das observações do modelo para estimar valores e comparar cenários.

Vale a mesma cautela que se tem com qualquer estimativa: o que o assistente responde e o que a rede prevê dependem do provedor escolhido, dos dados disponíveis e da sua revisão. Os tours abaixo mostram onde ficam os recursos e como usá-los; eles não garantem o resultado de nenhuma consulta nem de nenhum modelo. Rede neural, aqui, é um modelo matemático que ajusta seus pesos aos dados de observação para estimar um valor a partir de parâmetros de entrada.

Os tours deste tema

1. Chat do Open AI (2 min). Mostra o botão que liga e desliga o painel de chat, o painel que abre na lateral e exemplos do que digitar, como adicionar três poços ou mostrar dados de benzeno.
2. Configurar Provedor AI (3 min). Mostra os provedores aceitos, que o texto do tour lista como OpenAI, Groq, Anthropic e modelos locais via LM Studio, e onde escolher o modelo. Para usar um provedor de nuvem, é preciso uma chave de API sua; o tour informa que a chave fica guardada localmente e não é enviada aos servidores do ecbyts.
3. Comandos em Linguagem Natural (3 min). Apresenta exemplos de comando, as ações que o assistente pode executar (criar e editar elementos, interpolar, gerar relatórios, exportar) e o conceito de ferramentas agênticas, em que o assistente chama funções do app em seu nome. Para o assistente responder de verdade, o provedor precisa estar configurado.
4. Criar Rede Neural (3 min). Abre o Gerenciador de Rede Neural e percorre a configuração da rede (tipo, parâmetros de entrada e saída, taxa de aprendizado) e a definição das camadas ocultas.
5. Treinar Rede Neural (4 min). Explica que a rede usa as observações do modelo como dados de treinamento, como escolher o número de épocas (passadas completas pelos dados) e como ler a curva de perda durante o treino. O tour avisa que é preciso ter pontos de dados suficientes e cuidar do sobreajuste, quando a rede decora os dados e perde capacidade de generalizar.
6. Executar Previsão (3 min). Mostra como selecionar uma rede treinada, informar valores de entrada e alterá-los no modo what-if (e se), para ver como a estimativa muda em um cenário.

Os tours 5 e 6 preparam um modelo de demonstração com dados fictícios, porque dependem de observações. Ao usar o chat de verdade, o texto vai ao provedor de IA que você configurou; a chave fica guardada localmente.

Para ver todos os tours na ordem do trabalho, abra a Trilha dos Tours.