Inteligência Artificial

29 de janeiro de 2026

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12 min

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Por Lara Mattos

Introdução

Talvez você não os conheça pelo nome Large Language Models (LLMs). Mas, se trabalha com tecnologia ou usa a Inteligência Artificial na sua rotina, é certo que já “interagiu” com LLMs!

A “Era da Internet/Informação” está, pouco a pouco, dando lugar à “Era da Inteligência Artificial” e, assim como a humanidade foi transformada pelo surgimento da Internet, na década de 1980, está mudando profundamente com o surgimento e evolução da IA.

Assim, mesmo que não conheça o termo técnico LLM, é provável que já tenha interagido não apenas com um… Mas vários LLMs! Curioso(a)? Neste artigo, falaremos sobre o que são LLMs e explicaremos porque estão dominando a IA Generativa!

Vamos conhecê-los melhor e, quem sabe, aprender a identificá-los no dia a dia?

O que são Large Language Models?

Como seu nome indica, os Large Language Models (LLMs), ou Grandes Modelos de Linguagem, são uma categoria de modelos de Deep Learning que atua processando largas quantidades de dados.

O Deep Learning (ou Aprendizado Profundo), por sua vez, é um “subcampo” da Inteligência Artificial (e do Machine Learning) que utiliza redes neurais de várias camadas, com Design inspirado na estrutura do cérebro humano, para aprender padrões complexos em grandes volumes de dados.

Ou seja, os Large Language Models são um “estilo” de Deep Learning que se utiliza desta tecnologia de redes neurais de várias camadas para processar dados de forma numerosa.

Modelos como esse servem de base para a maioria das Inteligências Artificiais de última geração, como tantas que utilizamos no dia a dia:

• ChatGPT (OpenAI);
• Gemini (Google);
• Copilot (Microsoft);
• Jasper AI;
• Copy.ai;
• Notion AI e outros.

Neste cenário, sua arquitetura permite que os LLMs atuem na compreensão e geração de linguagem natural e outros conteúdos, realizando uma grande variedade de tarefas.

Qual é o impacto dos LLMs na tecnologia e Inteligência Artificial?

De maneira geral, os Large Language Models avançaram de forma significativa a Inteligência Artificial e a Natural Language Processing – NPL (campo da Inteligência artificial voltado à interação entre seres humanos e computadores, utilizando a linguagem natural).

Ou seja, representam um marco na forma como nós, seres humanos, interagimos com a Inteligência Artificial, por se tratarem do primeiro sistema de IA que pode lidar com linguagem humana não estruturada em escala. Que é o que permite a interação humana de forma natural com máquinas.

Diferente de mecanismos de pesquisa tradicionais, que se utilizam de algoritmos para corresponder palavras-chave, os LLMs são capazes de capturar contexto, nuances e raciocínios mais profundos.

Sua evolução e aprimoramento na interpretação de contexto faz com que, cada vez mais, os LLMs exerçam domínio nas IAs Generativas. Domínio esse que vem sendo reafirmado por Big Techs como Apple, Google e Microsoft, por exemplo, em eventos como a NRF 2026, organizada pela National Retail Federation.

Ainda assim, como toda tecnologia que está em constante aperfeiçoamento e adaptação, os LLMs encontram seus desafios: hoje, os Grandes Modelos de Linguagem dependem cada vez mais das informações de sites, enfrentando uma limitação crítica. As janelas de contexto são pequenas para lidar com a maioria dos sites em sua totalidade. Converter páginas HTML complexas com navegação, anúncios e JavaScript em texto simples compatível com LLM é difícil e impreciso.

Todavia, tais desafios não mudam a importância de empresas que atuam direta ou indiretamente com tecnologia e Inteligência Artificial, e que ainda não incorporam Grandes Modelos de Linguagem em suas estratégias, acelerarem sua adaptação. Mais do que adotar uma tecnologia específica, trata-se de acompanhar uma transformação contínua, marcada por soluções cada vez mais contextuais, inteligentes e integradas aos fluxos de negócio.

Tecnologia Retail Hub e Inteligência Artificial com LLMs

A Retail Hub trabalha no segmento de Varejo Digital e Tecnologia há quase uma década e, desde o princípio, nosso propósito é entregar soluções de ponta em inteligência e tecnologia. Oferecendo ao cliente Retail Hub recursos que impulsionem suas vendas, reduzam seus custos e disponibilizem ferramentas pioneiras para viabilizar suas operações.

Assim como o trabalho intensivo dedicado às funcionalidades de Inteligência Artificial, nossos Desenvolvedores acompanham de perto e atuam diariamente na implementação de Large Language Models aos nossos recursos nativos.

Neste início de 2026, lançamos uma nova funcionalidade na plataforma Retail Hub que permite que informações estratégicas do(s) site(s) de nossos clientes sejam lidas e interpretadas por IAs. Vamos entender melhor como e qual é o impacto positivo desse recurso para quem trabalha com o varejo digital?

A nova tela de “llms.txt” na Retail Hub

Sabe quando você pergunta algo ao ChatGPT (ou outra Inteligência Artificial) e ele responde com informações sobre uma loja ou produto? Ainda que pareça simples, para realizar essa tarefa e responder com precisão, a IA precisa "entender" o que “é” aquela loja e o que ela vende.

O “llms.txt” facilita a leitura e identificação dessas informações por Inteligências Artificiais. Com o “llms.txt”, é possível criar um arquivo e, nele, descrever sua loja de forma clara para que as IAs entendam seu negócio de forma eficiente e rápida, sem precisar escanear todo o site.

Na prática, a ferramenta “llms.txt” na plataforma Retail Hub funciona assim:

Acesse “Configurações” no painel CMS da Retail Hub e, lá, selecione a opção “llms.txt”. Você verá um campo de texto (Imagem 1) onde pode escrever:

• O nome da sua loja;
• O que você vende;
• Suas principais páginas e categorias.

Uma oportunidade de sair na frente com a Retail Hub

O “llms.txt” está hoje no mesmo estágio que o “robots.txt” esteve em 1994. Naquela época, o “robots.txt” surgiu como uma forma simples de dizer aos buscadores como navegar pelo seu site. 

Poucos implementaram a ferramenta no início… Mas quem adotou saiu na frente quando o Google e outros buscadores se tornaram essenciais para o comércio digital. Hoje, mais de 30 anos depois, o “robots.txt” é padrão em praticamente todo site da internet.

O “llms.txt” segue o mesmo caminho. Sua taxa de implementação ainda é baixa. A maioria dos e-commerces ainda não utiliza, mas o cenário está mudando rápido! O tráfego vindo de IAs deve saltar de 0,25% para 10% até o final de 2026.

À medida que assistentes de IA se tornam um novo canal de descoberta de produtos, quem estiver preparado terá vantagem. Em resumo: "Hoje, ser acessível para IAs é uma vantagem competitiva. Em breve, será obrigatório.".

Referências

FERRARIS, A. et al. The Architecture of Language: Understanding the mechanics behind LLMs. Disponível em: <https://www.cambridge.org/core/journals/cambridge-forum-on-ai-law-and-governance/article/architecture-of-language-understanding-the-mechanics-behind-llms/E3DDEFB9C04883733380E04331D6F782>.

HOWARD, J. The /llms.txt File. Disponível em: <https://llmstxt.org/>. 

IBM. Deep Learning. Disponível em: <https://www.ibm.com/br-pt/think/topics/deep-learning>.

STRYKER, Cole. IBM. Grandes Modelos de Linguagem. Disponível em: <https://www.ibm.com/br-pt/think/topics/large-language-models>.