Este guia fornece a você as principais etapas para automatizar o seu chatbot: desde a definição da missão e a coleta de dados até a escolha do Large Language Model (LLM). Aqui está um artigo completo para ajudar você a definir sua estratégia para criar um chatbot com IA. Também damos a você nossa opinião sobre o ChatGPT e a automação de tarefas, bem como sobre as alternativas de LLM existentes.
Descubra a melhor forma de orquestrar essas inteligências para criar um assistente virtual poderoso que seja realmente útil para sua empresa, com ou sem o ChatGPT!
A chave para um chatbot de sucesso: personalização
Em primeiro lugar, vamos dar uma olhada no que pode parecer óbvio sobre a implantação de um chatbot eficaz. Para que um chatbot seja eficaz, ele deve ser projetado para uma finalidade específica! Um chatbot de RH não terá as mesmas necessidades que um assistente de comércio eletrônico ou um chatbot de RH. Se um chatbot for mal orientado, ele rapidamente se mostrará inútil. A relevância das respostas, a confiabilidade das interações e o retorno do investimento dependem de sua personalização!
Definir o escopo de ação do seu chatbot
Comece estabelecendo claramente os casos de uso concretos que o seu chatbot precisará cobrir. Para criar um chatbot eficaz, o primeiro passo é definir com precisão a sua função! Pergunte a você mesmo quais são os casos de uso concretos que ele terá de gerenciar. Quais interações recorrentes você deseja automatizar? Em que contexto o chatbot será usado e, acima de tudo, a quem ele se destina?
Seu chatbot precisa resolver problemas. Isso pode ser falta de informações, tarefas repetitivas ou solicitações frequentes.
Você também precisará escolher os canais em que o chatbot aparecerá: site, Messenger, WhatsApp ou, por exemplo, uma intranet. Onde seus usuários vão interagir com o chatbot? O chatbot precisa ser acessível e fácil de usar se você quiser que ele seja adotado rapidamente pelos usuários!
Coleta dos dados corretos
Um chatbot precisa de dados para funcionar: eles permitem que você entenda o contexto e responda com precisão! Documentos internos, perguntas frequentes, histórico do cliente ou conteúdo do produto: todas essas informações alimentam o modelo. Quanto mais claros, estruturados e direcionados forem os dados, mais relevante será o seu chatbot.
O ChatGPT e os grandes modelos de linguagem (LLMs) como ele se alimentam desses dados. Para que o seu chatbot baseado no ChatGPT tenha um bom desempenho, não basta conectá-lo às suas fontes. Você também precisa fornecer a ele instruções claras e precisas (prompts).
Esses prompts guiarão a compreensão do ChatGPT e o ajudarão a formular respostas adaptadas ao seu contexto específico. É combinando dados de qualidade com prompts bem projetados que você terá um chatbot que é realmente relevante e útil para os seus usuários!
Escolha o ChatGPT para criar um chatbot
O desempenho do seu chatbot é baseado no LLM (Large Language Model). Esse mecanismo gera respostas, interpreta perguntas e se adapta à medida que a conversa avança. A escolha do LLM deve levar em conta o seu orçamento, os seus requisitos técnicos e a sua política de segurança.
O ChatGPT é a referência para a automação de tarefas, por vários motivos estratégicos:
- Ele tem um entendimento contextual avançado
A arquitetura GPT se destaca na compreensão diferenciada da linguagem natural. As conversas com o ChatGPT geralmente fluem sem problemas, mesmo com palavras complexas ou ambíguas. Seu chatbot pode captar sutilezas, referências implícitas e manter o fio da meada de uma conversa por várias vezes!
- O ChatGPT é extremamente versátil
Com a documentação e os prompts certos, o Chat GPT pode ser adaptado a qualquer área de especialização: comércio eletrônico, saúde, educação, serviços financeiros e muitos outros. Seu recurso de Machine Learning permite que ele assimile o vocabulário e os processos comerciais específicos de cada setor profissional.
- Desenvolvimento técnico constante
A API OpenAI oferece diferentes configurações, dependendo das necessidades de desempenho do ChatGPT. Você pode ajustar a capacidade de computação, a velocidade de resposta e a funcionalidade de acordo com o que for mais adequado para você no momento.
- O ChatGPT é fácil de personalizar
Principalmente por meio do ajuste fino, a técnica mais simples que consiste em treiná-lo novamente com seus próprios dados comerciais. Há também outra maneira, por meio de uma arquitetura RAG (Retrieval-Augmented Generation), que é mais complexa de configurar, em que ele procura respostas em seus documentos internos para fornecer respostas precisas e confiáveis.
Os limites do ChatGPT para criar um chatbot
Embora o ChatGPT da OpenAI seja muito popular, há muitas outras opções de LLM para o desenvolvimento de um chatbot. O ChatGPT é frequentemente criticado por ter alucinações, informações não verificadas ou até mesmo inventadas, dificuldade de gerenciar o contexto e de se adaptar a necessidades muito específicas.
Os dados enviados às APIs da OpenAI são processados e possivelmente usados para aprimorar o modelo, o que nem sempre é compatível com as políticas de segurança corporativa. No entanto, é possível contornar esse problema com soluções como LLMs de código aberto auto-hospedados ou usando APIs.
Qual LLM, além do ChatGPT, devo usar para um chatbot?
Aqui estão as possíveis alternativas de LLM ao ChatGPT para a criação de um chatbot:
- Google Gemini : a resposta do Google ao ChatGPT. O Gemini foi projetado para ser multimodal, capaz de compreender e gerar texto, código, imagens e outros formatos. Ele se integra naturalmente ao ecossistema do Google (Google Cloud, Workspace), o que pode ser muito útil se você já estiver usando esses serviços. Existem diferentes versões, incluindo a Gemini 1.5 Flash para consultas mais rápidas e a Advanced para tarefas complexas;
- Microsoft Copilot : integrado aos produtos da Microsoft (Edge, Windows, Office 365), o Copilot é alimentado pelos modelos GPT-4 da OpenAI (a Microsoft é um de seus investidores). Ele oferece recursos de pesquisa em tempo real e pode ser muito útil se você usar o Microsoft ;
- Claude : desenvolvido pela Anthropic, uma empresa fundada por ex-funcionários da OpenAI, o Claude se destaca por sua abordagem baseada em segurança e ética. Ele é conhecido por sua capacidade de lidar com textos longos e gerar conversas fluidas e naturais;
- Perplexity AI : esse modelo combina os recursos de um LLM de conversação com um mecanismo de pesquisa muito poderoso. Ele é excelente para o monitoramento de documentos e fornece fontes citadas, o que é uma vantagem se a confiabilidade e a verificação das informações forem cruciais para o seu chatbot.
Há também os LLMs de código aberto, que exigem um pouco mais de habilidades técnicas para implantação e manutenção.
- LLaMA (Meta): o Meta oferece várias versões do LLaMA (incluindo o LLaMA 3.1) que são poderosas e versáteis. Esses modelos são altamente valorizados pela comunidade de desenvolvedores por sua capacidade de serem ajustados e adaptados a casos de uso específicos. Eles são uma excelente opção se você tiver os recursos técnicos para a implementação personalizada;
- Mistral AI (França): essa start-up francesa desenvolve LLMs de alto desempenho, como o Mixtral 8x7B. A Mistral está posicionada como uma alternativa europeia séria, oferecendo bom desempenho e, ao mesmo tempo, sendo mais leve e mais rápida para inferência. Seus modelos estão disponíveis como código aberto;
- BLOOM (BigScience): resultado de uma colaboração internacional, o BLOOM é um modelo de código aberto multilíngue (46 idiomas) com um grande número de parâmetros. Ele foi projetado para tarefas de geração de texto e oferece grande versatilidade;
- LUCIE : um modelo de “fundação” francesa que é totalmente de código aberto e 50% em francês. A LUCIE se destaca por sua abordagem ética e inclusiva, com o objetivo de preservar as especificidades linguísticas e culturais da Europa.
Automatizando seu chatbot por meio de vários LLMs: orquestração de LLMs ou conjunto de modelos
No seu processo de automação (ou fluxo de trabalho do chatbot), é totalmente possível combinar vários LLMs em um único chatbot. Isso pode ser complexo do ponto de vista do design, mas muito útil para criar um chatbot automatizado de alto desempenho. Aqui estão as diferentes técnicas para integrar vários LLMs em um chatbot:
- Roteamento inteligente: um componente “roteador” analisa a consulta do usuário e determina qual LLM é o mais relevante para respondê-la. Por exemplo, uma pergunta sobre férias será direcionada ao LLM especializado em RH, enquanto uma pergunta sobre as últimas tendências de marketing será direcionada a um LLM mais generalista;
- Mesclagem de respostas: vários LLMs geram uma resposta em paralelo e, em seguida, um “árbitro” (que pode ser outro LLM ou um algoritmo) seleciona a melhor resposta ou resume os elementos mais relevantes de cada proposta;
- Encadeamento de modelos (pipeline): a saída de um LLM é usada como entrada para outro. Um primeiro LLM poderia, por exemplo, extrair as principais informações de uma solicitação, que o segundo LLM usaria para gerar a resposta final!
