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title: Modelo de IA (LLM)
description: Use inteligência artificial no seu fluxo para gerar textos, analisar informações e responder perguntas.
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# Modelo de IA (LLM)  ·  `llm`

<NoCard kind="llm" categoria="IA" />

<Secao icon="info">Para que serve</Secao>

Imagina ter um redator ultra-rápido disponível no meio do seu atendimento. Você dá um contexto, faz uma pergunta ou dá uma instrução, e ele responde com inteligência — pode ser um texto, um resumo, uma análise, uma classificação, qualquer coisa. O nó Modelo de IA (LLM) coloca o poder de um modelo de linguagem (como GPT-4, Claude ou outro) dentro do seu fluxo, num único bloco visual.

<Secao icon="clock">Quando usar</Secao>

- Gerar respostas personalizadas para perguntas dos clientes
- Resumir o conteúdo de um documento longo antes de enviar por mensagem
- Analisar o sentimento ou a intenção de uma mensagem recebida
- Preencher um template com texto de alta qualidade
- Extrair e estruturar informações de um texto não estruturado
- Responder perguntas com base em dados buscados pela base de conhecimento

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<Secao icon="list-checks">Passo a passo</Secao>

<Passos>
  <Passo>Arraste o nó **Modelo de IA (LLM)** para o canvas e conecte ao bloco anterior.<br/><Captura legenda="Paleta de nós aberta no canvas do Flow Builder, com as categorias disponíveis para localizar e arrastar o nó desejado" src="/img/flowbuilder-paleta-aberta.png" /></Passo>
  <Passo>No painel, escolha o **Modelo** (ex.: gpt-4o, claude-3-5-sonnet, gemini-pro).</Passo>
  <Passo>Escreva o **System Prompt** — a instrução geral que diz ao modelo quem ele é e como deve se comportar.</Passo>
  <Passo>Escreva o **User Prompt** — a mensagem com o contexto específico desta execução. Use <code v-pre>{{ }}</code> para inserir variáveis do fluxo.</Passo>
  <Passo>Configure opções adicionais como memória de conversa, modo de visão ou saída estruturada, se necessário.</Passo>
  <Passo>Salve. A resposta gerada fica em <code v-pre>{{llm.text}}</code> (ou o nome que você deu ao nó).</Passo>
</Passos>

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<Secao icon="sliders-horizontal">Campos</Secao>

| Campo | O que faz |
|-------|-----------|
| **Modelo** | O modelo de IA (LLM) a usar (varia conforme os modelos contratados pelo seu workspace) |
| **System Prompt** | Instrução de comportamento — "Você é um assistente jurídico amigável…" |
| **User Prompt** | A pergunta ou tarefa desta execução — pode usar variáveis <code v-pre>{{ }}</code> |
| **Temperatura** | 0 = respostas mais previsíveis e conservadoras; 1 = respostas mais criativas e variadas |
| **Máx. tokens** | Limite de tamanho da resposta gerada |

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## Funcionalidades avançadas

### Memória de conversa

Quando ativada, o nó Modelo de IA (LLM) tem acesso ao histórico da conversa atual — ele "lembra" o que o cliente disse antes. Ideal para atendimentos conversacionais onde o contexto importa.

O histórico inclui também as respostas que a IA acabou de enviar, mesmo as que ainda estão sendo entregues em partes pelo envio humanizado. Por isso, se o cliente responder poucos segundos depois, a IA não repete a saudação nem refaz a pergunta que já tinha feito.

### Visão multimodal

Se o modelo escolhido suporta visão (ex.: GPT-4o), você pode passar imagens junto ao prompt — por URL ou referência a um arquivo do fluxo. O modelo analisa a imagem e responde sobre ela.

### Saída estruturada (Structured Output)

Em vez de texto livre, você pode pedir ao modelo de IA que retorne os dados num formato fixo (JSON), com campos específicos. Ative esta opção e defina o schema esperado — ou seja, a lista de campos e o tipo de cada um. A saída fica em <code v-pre>{{llm.structured_output}}</code>.

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<Secao icon="circle-check">Exemplo</Secao>

**System Prompt:**
> Você é um assistente do escritório Oliveira & Associados. Responda de forma cordial, em português, com no máximo 3 parágrafos.

**User Prompt:**
> O cliente perguntou: "<span v-pre>{{userinput.query}}</span>". Use as informações a seguir para responder: <span v-pre>{{knowledge.content}}</span>

**Resultado em <code v-pre>{{llm.text}}</code>:** resposta completa gerada pela IA, pronta para enviar ao cliente via nó de mensagem.

<Dica>

Seja específico no System Prompt: diga o tom, o tamanho esperado da resposta e qualquer restrição de conteúdo. Um prompt bem escrito reduz alucinações e melhora a qualidade das respostas.

</Dica>

<Cuidado>

O nó Modelo de IA (LLM) consome tokens do modelo escolhido a cada execução. Evite passar textos muito longos desnecessariamente — resuma com o [Entender Mídia](/guia/flow-builder/dados/extrair-documento) ou com o [Transformar texto (template)](/guia/flow-builder/dados/template) antes de enviar ao LLM.

</Cuidado>

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## Saiba mais

- [Entender Mídia](/guia/flow-builder/dados/extrair-documento) — extraia texto de documentos longos antes de enviar ao LLM
- [Transformar texto (template)](/guia/flow-builder/dados/template) — monte o prompt com variáveis do fluxo