Geração de Texto com IA: Criando Respostas Inteligentes com Python

Hoje você vai aprender como usar modelos de IA generativa para criar respostas automáticas, resumos, textos completos e até simular conversas com linguagem natural.

Bem-vindo ao mundo do NLG – Natural Language Generation!

🧠 O que é Geração de Texto?

A geração de texto é uma tarefa de IA onde um modelo, a partir de um prompt (texto de entrada), continua, responde ou cria algo novo com coerência.

Exemplos reais:

• Chatbots inteligentes
• E-mails automáticos
• Geração de artigos ou resumos
• Sistemas de perguntas e respostas

🧰 O que vamos usar

• Python 3.10+
• Biblioteca transformers
• Modelo pré-treinado: gpt2 (modelo de linguagem da OpenAI)

📦 Instalação das dependências

pip install transformers
pip install torch

✍️ Código: Gerando Texto com GPT-2

from transformers import pipeline, set_seed

# Cria gerador com modelo em português
gerador = pipeline(
    "text-generation", 
    model="pierreguillou/gpt2-small-portuguese"
)

# Garante repetibilidade nos testes
set_seed(42)

# Frase inicial
entrada = "A inteligência artificial no futuro será capaz de"

# Gera 3 variações
resultados = gerador(
    entrada, 
    max_length=60, 
    num_return_sequences=3,
    truncation=True
)

# Exibe resultados numerados
for i, resultado in enumerate(resultados, 1):
    print(f"\n🧠 Versão {i}:\n{resultado['generated_text']}")

🧠 Explicando

• pipeline("text-generation"): cria um gerador de texto com base em linguagem natural
• max_length: controla o tamanho máximo da resposta
• set_seed(): garante que o resultado seja o mesmo a cada execução (para testes)

📊 Exemplo de saída

A inteligência artificial no futuro será capaz de entender emoções humanas, tomar decisões autônomas em áreas como medicina, transporte e educação, e colaborar com humanos em tarefas criativas e complexas.

🎯 Desafio do Dia

Crie um script que:

• Receba uma frase inicial digitada pelo usuário
• Gere três versões diferentes de continuação (com num_return_sequences=3)
• Exiba todas as respostas geradas, numeradas