A otimização das respostas geradas com IA com bases de conteúdo é uma funcionalidade projetada para que os agentes utilizem de forma inteligente o conteúdo carregado no negócio. Dessa maneira, as respostas geradas não dependem apenas do modelo de linguagem, mas se nutrem diretamente da informação específica e atualizada de sua empresa.

1. Objetivo da funcionalidade

O objetivo principal é melhorar a precisão, o contexto e o valor das interações geradas por IA. Ao conectar os prompts dos agentes com as bases de conteúdo, o sistema garante que a informação entregue ao cliente seja verídica e alinhada aos documentos, sites ou manuais carregados na plataforma.

2. Como funciona?

Esta funcionalidade opera de maneira automática e sob demanda, o que otimiza tanto o desempenho da Botmaker quanto os custos associados.

Ativação automática O processo de enriquecimento é ativado no momento em que um agente executa um prompt. O sistema considera automaticamente todas as bases de conteúdo ativas do negócio para buscar informações relevantes para a consulta do usuário. Para saber mais sobre o carregamento e funcionamento das bases de conteúdo, você pode ler “Boas práticas para utilizar bases de conteúdo”.

Geração de resumos inteligentes Para que a busca seja eficiente, o sistema realiza um passo prévio:

• Resumos On-demand: A primeira vez que um prompt é utilizado, a IA gera um resumo explicativo para cada base de conteúdo existente.
• Avaliação rápida: Estes resumos permitem que a IA determine rapidamente se uma base de conhecimento é relevante para a consulta atual, sem a necessidade de ler todo o conteúdo a cada vez.
• Eficiência: Se os prompts não forem executados, os resumos não serão gerados, evitando processamentos desnecessários.

3. Atualização de conteúdos

Para garantir que a IA nunca responda com informações antigas, o sistema conta com um mecanismo de sincronização automática:

• Quando você edita ou atualiza uma base de conteúdo, o resumo anterior é excluído automaticamente.
• Na próxima execução de um prompt, o sistema voltará a gerar um resumo atualizado on-demand.

Isso garante consistência total entre seus documentos e as respostas do agente.

4. Lógica de seleção de informações

Quando um agente recebe uma consulta, o sistema segue estes passos para construir a resposta final:

1. Validação de relevância: A IA analisa a consulta do prompt e a compara com os resumos de todas as bases de conteúdo do negócio.
2. Seleção inteligente: São selecionadas até 2 bases de conteúdo que tenham o maior nível de coincidência (match) com a consulta.
3. Construção do contexto: O conteúdo específico dessas bases selecionadas é inserido como contexto adicional dentro do prompt final recebido pelo modelo de linguagem.
4. Geração de resposta: A resposta é gerada utilizando o modelo de linguagem (LLM) que você configurou especificamente no bot onde o cliente se encontra.

5. Benefícios para a experiência do cliente

• Sem configuração manual: Não é necessário realizar passos técnicos adicionais; uma vez que você tenha bases de conteúdo carregadas, o sistema começa a utilizá-las para enriquecer os prompts.
• Precisão aprimorada: Ao ter acesso a documentos reais, o risco de "alucinações" da IA diminui drasticamente.
• Consistência de marca: A IA utiliza o tom e estilo configurados em seu bot, mas com a base de dados oficial do seu negócio.

6. Considerações de custos

É importante levar em conta que a geração de resumos tem um custo associado que depende de:

• A quantidade de bases de conteúdo ativas no negócio.
• O volume de conteúdo (quantidade de palavras/tokens) dentro de cada base.

Este custo ocorre unicamente no primeiro uso da funcionalidade ou quando um resumo é regenerado devido a uma atualização do conteúdo da base.

Lembre-se de visitar nossa Central de Ajuda para obter mais informações.