IA multimodal – O que é e exemplo prático com a Bright Data

Neste artigo, você aprenderá:

• O que é IA multimodal e por que ela é importante para as aplicações modernas.
• Como a Bright Data permite implementações práticas de IA multimodal por meio da coleta de dados da web.
• Como construir uma aplicação de IA multimodal funcional usando as ferramentas da Bright Data por meio de uma seção guiada passo a passo.

Vamos começar!

O que é IA multimodal?

IA multimodal refere-se a sistemas de inteligência artificial que podem processar, interpretar e gerar insights a partir de mais de um tipo (ou “modo”) de dados ao mesmo tempo. Isso inclui texto, imagens, vídeo, áudio e dados estruturados.
Por exemplo, ela pode receber uma foto de um prato de biscoitos e gerar uma receita escrita como resposta e vice-versa.

Fonte

Essa convergência permite aplicações muito mais poderosas e sofisticadas, tais como:

• Análise avançada de conteúdo: compreender o contexto de um meme analisando tanto a imagem quanto sua legenda.
• Comércio eletrônico inteligente: recomendar produtos analisando o estilo visual das imagens e as preferências textuais das avaliações.
• Pesquisa aprimorada: extrair dados de artigos científicos que incluem gráficos, diagramas e texto.

Pense na IA multimodal como algo que dá ao seu computador olhos e ouvidos, permitindo que ele leia textos e visualize imagens.

Por que a Bright Data é fundamental para a criação de aplicativos de IA multimodal

A criação de um aplicativo de IA multimodal começa com um componente crítico: dados diversificados, de alta qualidade e escaláveis. É aqui que a Bright Data se torna um parceiro indispensável.

Acesso a fontes de dados diversificadas

A IA multimodal requer uma dieta rica em diferentes tipos de dados. A Bright Data fornece acesso contínuo a textos, imagens, vídeos e dados estruturados de toda a web pública. Se você precisa coletar imagens e descrições de produtos de sites de comércio eletrônico, analisar postagens de mídia social com seus recursos visuais ou reunir artigos de notícias com mídia incorporada, a infraestrutura e as ferramentas da Bright Data (como a API Web Scraper e os Conjuntos de dados) tornam possível reunir todas essas modalidades em um fluxo de trabalho coeso.

Qualidade de dados de nível empresarial

Os modelos de IA são tão bons quanto os dados com os quais são treinados ou fornecidos. A Bright Data garante que os dados coletados sejam limpos, confiáveis e precisos. Por meio de recursos como rotação automática de IP, tratamento de CAPTCHA e renderização de JavaScript, a Bright Data busca dados completos e desbloqueados exatamente como um usuário humano os veria. Essa qualidade é imprescindível para a criação de aplicativos de IA de produção que forneçam resultados consistentes e confiáveis.

Escalabilidade para casos de uso de produção

Uma prova de conceito é uma coisa; uma aplicação em grande escala é outra. A rede global de Proxies e a infraestrutura robusta da Bright Data são construídas para escalabilidade. Você pode coletar dados multimodais de milhares de fontes simultaneamente sem se preocupar com bloqueios, proibições ou limites de taxa, garantindo que sua aplicação de IA possa crescer para atender à demanda dos usuários.

Como construir uma aplicação de IA multimodal com a Bright Data

Vamos criar uma aplicação prática. Esta ferramenta usará a Bright Data para extrair uma página de produto, coletar os dados de imagem e texto e, em seguida, enviá-los para um modelo de IA multimodal (como o GPT-4 Vision) para gerar uma análise estruturada

Pré-requisitos

• Uma conta Bright Data.
• Uma chave API OpenAI com acesso ao modelo gpt-4-vision-preview ou uma chave API Anthropic.
• Node.js (v18+) ou ambiente Python instalado.
• Conhecimento básico de integração de API.

Etapa 1: Configure a Bright Data para coleta de dados multimodais

Usaremos a API Web Scraper da Bright Data por sua facilidade de uso e recursos de renderização JavaScript, que são cruciais para capturar páginas de produtos modernas e dinâmicas.

1. Faça login no Bright Data Scraper
2. Crie um novo Scraper. Para este exemplo, vamos direcionar uma página de produto de amostra.
3. Insira a URL de destino
   
4. Em “Instruções de Parsing”, copie e cole o JSON abaixo.

Exemplo de configuração do Scraper (IU da Bright Data):

{
  "title": ".product-title",
  "image_url": ".main-product-image img | attr:src",
  "description": ".product-description",
  "price": ".price",
  "specs": ".specifications-table"
}

Etapa 2: Configure o modelo de IA multimodal

Agora que seu pipeline de dados está pronto, vamos conectar o cérebro de IA do nosso projeto — o modelo gpt-4-vision da OpenAI.

Esse modelo é capaz de compreender tanto textos quanto imagens, o que o torna perfeito para o nosso caso de uso multimodal.

1. Obtenha sua chave API

Acesse o painel da OpenAI e crie uma nova chave de API.
Guarde essa chave em um local seguro, pois você precisará dela em seu código em breve.

2. Configure seu ambiente de desenvolvimento

Executaremos este projeto em Node.js ou Python, dependendo da sua preferência.

Abra seu terminal dentro da pasta do projeto e instale o SDK oficial da OpenAI:

Para Node.js:

npm init
npm install openai

Para Python:

pip install openai

Quando a instalação terminar, você estará pronto para enviar sua primeira solicitação ao modelo na próxima etapa.

Etapa 3: Colete dados da Web com o Bright Data

Agora que nosso modelo está pronto, vamos coletar dados do mundo real usando o Bright Data.
Esta é a parte em que seu projeto começa a ganhar vida. Vamos buscar dados de texto e imagem de uma página de produto real.

1. Conecte-se à API do Bright Data

Abra o script principal do seu projeto (por exemplo, index.js ou main.py) e adicione o seguinte código para se conectar à API Web Scraper da Bright Data.

Exemplo Node.js:

import fetch from "node-fetch";

const BRIGHTDATA_API_KEY = "SUA_CHAVE_DA_API_BRIGHTDATA";
const SCRAPER_ID = "SUA_ID_DO_SCRAPER";

const response = await fetch(
  `https://api.brightdata.com/conjuntos_de_dados/v3/run?conjunto_de_dados_id=${SCRAPER_ID}`,
  {
    método: "POST",
    cabeçalhos: {
      Autorização: `Portador ${BRIGHTDATA_API_KEY}`,
      "Tipo de conteúdo": "application/json",
    },
    corpo: JSON.stringify({
      url: "https://example.com/product-page", // Substitua pela URL real do produto
    }),
  }
);

const scrapedData = await response.json();
console.log("Dados multimodais coletados:", scrapedData);

2. Verifique seus dados

Depois de executar este script, você deverá ver os dados estruturados do produto impressos no seu console.
Pode ser algo parecido com isto (os valores variam de acordo com o URL de destino):

{
  "title": "Fones de ouvido sem fio com cancelamento de ruído",
  "image_url": "https://examplecdn.com/headphones.jpg",
  "description": "Fones de ouvido premium com cancelamento de ruído ativo e bateria com duração de 30 horas.",
  "price": "$199.99",
  "specs": {
    "battery_life": "30 horas",
    "connectivity": "Bluetooth 5.2",
    "color": "Preto"
  }
}

Esta saída confirma que sua configuração do Bright Data está funcionando corretamente e retornando entradas de texto e imagem, a base perfeita para nossa análise de IA multimodal.

Etapa 4: Processar e estruturar os dados

Agora que coletamos nossos dados brutos do produto da Bright Data, é hora de prepará-los para nosso modelo de IA multimodal.
O objetivo aqui é fornecer ao modelo tudo o que ele precisa: texto limpo, uma referência de imagem clara e um prompt bem estruturado que diga exatamente o que fazer.

1. Formate os dados do produto

Vamos pegar nossos dados coletados e transformá-los em uma mensagem bem estruturada para o modelo de IA.

Exemplo Node.js:

// Suponha que scrapedData contenha as informações do produto retornadas pela Bright Data.
const productAnalysisPrompt = `
Analise este produto e forneça um resumo estruturado. Use tanto a imagem do produto quanto os dados de texto.

Detalhes do produto:
- Título: ${scrapedData.title}
- Descrição: ${scrapedData.description}
- Preço: ${scrapedData.price}
- Especificações: ${JSON.stringify(scrapedData.specs)}

Com base na imagem e no texto, responda:
1. Qual é o principal caso de uso deste produto?
2. Liste três características principais visíveis ou descritas.
3. Avalie a qualidade e o valor percebidos do produto.
`;

const imageUrl = scrapedData.image_url;

O que fizemos aqui:

• Combinamos todos os nossos dados de texto em um prompt detalhado.
• Armazenamos a URL da imagem separadamente para que a IA pudesse processá-la visualmente.

2. Teste sua estrutura de dados

Antes de passar para a chamada de IA, registre suas variáveis para verificar se elas parecem limpas e válidas.

console.log("Pré-visualização do prompt:", productAnalysisPrompt);
console.log("URL da imagem:", imageUrl);

Se tudo parecer legível e o URL da imagem começar com https://, você está pronto para a próxima fase, que é alimentar o modelo de IA multimodal.

Etapa 5: enviar dados para o modelo de IA multimodal

Agora vem a parte emocionante: enviar nossos dados combinados de texto + imagem para o modelo de IA multimodal para obter insights inteligentes.

Usaremos o modelo gpt-4-vision da OpenAI, que pode “ver” a imagem e “ler” o texto simultaneamente para gerar uma análise detalhada.

1. Inicialize o cliente OpenAI

Vamos nos conectar à API usando o SDK oficial da OpenAI.

Exemplo Node.js:

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({ apiKey: "YOUR_OPENAI_API_KEY" });

2. Crie uma solicitação multimodal

Em seguida, enviaremos o texto formatado do produto e a URL da imagem juntos em uma única chamada de API.

const completion = await openai.chat.completions.create({
  model: "gpt-4-vision-preview",
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: [
        { type: "text", text: productAnalysisPrompt },
        { type: "image_url", image_url: { url: imageUrl } },
      ],
    },
  ],
  max_tokens: 1000,
});

const aiResponse = completion.choices[0].message.content;
console.log("Resultado da análise da IA:", aiResponse);

3. Interprete a resposta da IA

Depois de executar isso, você obterá uma análise estruturada semelhante a esta:

O produto parece ser um fone de ouvido sem fio premium, projetado principalmente para viajantes e profissionais que precisam de isolamento acústico em ambientes barulhentos.

Os principais recursos incluem:
1. Tecnologia de cancelamento de ruído ativo visível no design do fone de ouvido
2. Bateria com duração de 30 horas, conforme mencionado nas especificações
3. Acabamento preto fosco premium visível na imagem

Os fones de ouvido parecem ser de alta qualidade, com base nos materiais visíveis e nas especificações técnicas detalhadas fornecidas. O preço sugere um posicionamento de mercado premium.

Etapa 6: Tratar e exibir os resultados

Agora que o modelo de IA produziu sua análise, vamos organizar e apresentar a resposta de uma forma mais legível.
Você pode mantê-la simples no console ou renderizá-la de maneira agradável em um painel da web posteriormente.

1. Formate a resposta da IA

Vamos pegar o texto bruto retornado pelo modelo e apresentá-lo de forma organizada.

Exemplo Node.js:

console.log("=== ANÁLISE DE INTELIGÊNCIA DE PRODUTO ===");
console.log(aiResponse);

// (Opcional) Salve a saída em um arquivo
import fs from "fs";
fs.writeFileSync("analysis_output.txt", aiResponse);
console.log("Análise salva em analysis_output.txt");

Se você quiser armazenar os resultados centralmente para uso posterior, também pode salvá-los em um banco de dados ou exibi-los em um front-end React simples.

2. (Opcional) Crie uma pré-visualização básica da Web

Para uma experiência mais visual, você pode exibir os resultados por meio de uma página da web local.

Exemplo de mini servidor Node.js:

import express from "express";
import fs from "fs";

const app = express();
app.get("/", (req, res) => {
  const result = fs.readFileSync("analysis_output.txt", "utf8");
  res.send(`
    <h2>Análise de inteligência de produto</h2>
    <pre>${result}</pre>
  `);
});

app.listen(3000, () =>
  console.log("Servidor em execução em http://localhost")
);

Abra seu navegador e acesse http://localhost. Você verá a análise do modelo formatada de maneira organizada em texto simples.

Conclusão

A IA multimodal representa um avanço significativo, permitindo aplicações que compreendem o mundo de uma forma mais rica e semelhante à humana. Como demonstramos, a chave para desbloquear esse potencial é o acesso a dados do mundo real de alta qualidade, diversificados e escaláveis.

Expanda e experimente

Você pode levar este projeto ainda mais longe:

• Adicione mais fontes de dados: extraia avaliações ou vídeos de sites de comércio eletrônico para uma análise mais profunda.
• Integre um front-end: exiba a saída da IA em um painel React ou Next.js limpo.
• Automatize relatórios: programe raspagens e análises diárias para monitoramento competitivo de produtos.

Cada extensão que você cria aproxima seu projeto de uma ferramenta de inteligência de dados de IA em nível de produção.

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