Este guia dá-te os principais passos para automatizares o teu chatbot: desde a definição da sua missão e a recolha de dados até à escolha do Large Language Model (LLM). Aqui está um artigo completo para te ajudar a definir a tua estratégia para criar um chatbot com IA. Também te damos a nossa opinião sobre o ChatGPT e a automatização de tarefas, bem como sobre as alternativas de LLM existentes.
Descobre a melhor forma de orquestrar estas inteligências para criar um assistente virtual poderoso que seja verdadeiramente útil para o teu negócio, com ou sem ChatGPT!
A chave para um chatbot de sucesso: personalização
Antes de mais, vamos ver o que pode parecer óbvio sobre a implementação de um chatbot eficaz. Para que um chatbot seja eficaz, tem de ser concebido para um objetivo específico! Um chatbot de RH não terá as mesmas necessidades que um assistente de comércio eletrónico ou um chatbot de RH. Se um chatbot for mal orientado, rapidamente se revelará inútil. A pertinência das respostas, a fiabilidade das interações e o retorno do investimento dependem da sua personalização!
Definir o âmbito de ação do teu chatbot
Começa por estabelecer claramente os casos de utilização concretos que o teu chatbot terá de cobrir. Para criar um chatbot eficaz, o primeiro passo é definir com precisão o seu papel! Pergunta a ti próprio quais os casos de utilização concretos que ele terá de gerir. Quais são as interações recorrentes que queres automatizar? Em que contexto é que o chatbot vai ser utilizado e, sobretudo, a quem é que se destina?
O teu chatbot tem de resolver problemas. Pode ser uma falta de informação, tarefas repetitivas ou pedidos frequentes.
Também terás de escolher os canais onde o chatbot irá aparecer: website, Messenger, WhatsApp ou, por exemplo, uma intranet. Onde é que os teus utilizadores vão interagir com o chatbot? O chatbot deve ser acessível e fácil de utilizar para ser rapidamente adotado pelos utilizadores!
Recolher os dados corretos
Um chatbot precisa de dados para funcionar: permitem-lhe compreender o contexto e responder com precisão! Documentos internos, FAQs, histórico do cliente ou conteúdo do produto: todas estas informações alimentam o modelo. Quanto mais claros, estruturados e direcionados forem os teus dados, mais relevante será o teu chatbot.
O ChatGPT e os grandes modelos de linguagem (LLMs) como ele alimentam-se destes dados. Para que o teu chatbot baseado no ChatGPT tenha um bom desempenho, não basta ligá-lo às tuas fontes. Também precisas de lhe dar instruções claras e precisas (prompts).
Estas instruções guiarão a compreensão do ChatGPT e ajudá-lo-ão a formular respostas adaptadas ao teu contexto específico. É combinando dados de qualidade com prompts bem concebidos que terás um chatbot que é verdadeiramente relevante e útil para os teus utilizadores!
Escolhe ChatGPT para criar um chatbot
O desempenho do teu chatbot baseia-se no seu LLM (Large Language Model). Este motor gera respostas, interpreta as perguntas e adapta-se à medida que a conversa avança. A escolha do LLM deve ter em conta o teu orçamento, as tuas necessidades técnicas e a tua política de segurança.
O ChatGPT é a referência para a automatização de tarefas, por uma série de razões estratégicas:
- Tem uma compreensão contextual avançada
A arquitetura GPT é excelente na compreensão das nuances da linguagem natural. As conversas com o ChatGPT fluem frequentemente sem problemas, mesmo com palavras complexas ou ambíguas. O teu chatbot pode captar subtilezas, referências implícitas e manter o fio de uma conversa ao longo de várias voltas!
- ChatGPT é extremamente versátil
Com a documentação e as instruções adequadas, o Chat GPT pode ser adaptado a qualquer área de especialização: comércio eletrónico, saúde, educação, serviços financeiros e muitos outros. A sua capacidade de Machine Learning permite-lhe assimilar o vocabulário e os processos comerciais específicos de cada sector profissional.
- Desenvolvimento técnico constante
A API OpenAI oferece diferentes configurações, dependendo das necessidades de desempenho do ChatGPT. Podes ajustar o poder de computação, a velocidade de resposta e a funcionalidade de acordo com o que te convém no momento.
- ChatGPT é fácil de personalizar
Nomeadamente através do ajuste fino, a técnica mais simples que consiste em treiná-lo novamente com os seus próprios dados comerciais. Há também outra forma, através de uma arquitetura RAG (Retrieval-Augmented Generation), mais complexa de configurar, em que vai buscar respostas aos seus documentos internos para fornecer respostas precisas e fiáveis.
Os limites do ChatGPT para criar um chatbot
Embora o ChatGPT da OpenAI seja muito popular, existem muitas outras opções de LLM para desenvolver um chatbot. O ChatGPT é frequentemente criticado por ter alucinações, informações não verificadas ou mesmo inventadas, dificuldade em gerir o contexto e em adaptar-se a necessidades muito específicas.
Os dados enviados para as APIs da OpenAI são processados e potencialmente utilizados para melhorar o modelo, o que nem sempre é compatível com as políticas de segurança das empresas. No entanto, é possível contornar este problema com soluções como a auto-hospedagem de LLMs de código aberto ou a utilização de APIs.
Que LLM, para além do ChatGPT, devo utilizar para um chatbot?
Apresentamos-te as possíveis alternativas LLM ao ChatGPT para criar um chatbot:
- Google Gemini : a resposta da Google ao ChatGPT. O Gemini foi concebido para ser multimodal, capaz de compreender e gerar texto, código, imagens e outros formatos. Integra-se naturalmente com o ecossistema Google (Google Cloud, Workspace), o que pode ser muito útil se já estiveres a utilizar estes serviços. Existem diferentes versões, incluindo a Gemini 1.5 Flash para consultas mais rápidas e a Advanced para tarefas complexas;
- Microsoft Copilot : integrado nos produtos Microsoft (Edge, Windows, Office 365), o Copilot é alimentado pelos modelos GPT-4 da OpenAI (sendo a Microsoft um dos seus investidores). Oferece capacidades de pesquisa em tempo real e pode ser muito útil se utilizar o Microsoft ;
- Claude : desenvolvido pela Anthropic, uma empresa fundada por antigos funcionários da OpenAI, Claude destaca-se pela sua abordagem baseada na segurança e na ética. É conhecido pela sua capacidade de lidar com textos longos e gerar conversas fluidas e naturais;
- Perplexity AI : este modelo combina as capacidades de um LLM conversacional com um motor de pesquisa muito potente. É excelente para a monitorização de documentos e fornece fontes citadas, o que é uma vantagem se a fiabilidade e a verificação da informação forem cruciais para o teu chatbot.
Depois, há os LLMs de código aberto, que requerem um pouco mais de competências técnicas para a sua implementação e manutenção.
- LLaMA (Meta): O Meta oferece várias versões do LLaMA (incluindo o LLaMA 3.1) que são poderosas e versáteis. Estes modelos são muito apreciados pela comunidade de programadores pela sua capacidade de serem ajustados e adaptados a casos de utilização específicos. São uma excelente escolha se tiveres os recursos técnicos para uma implementação personalizada;
- Mistral AI (França): esta empresa francesa em fase de arranque desenvolve LLMs de elevado desempenho, como o Mixtral 8x7B. A Mistral posiciona-se como uma alternativa europeia séria, oferecendo um bom desempenho e sendo frequentemente mais leve e rápida na inferência. Os seus modelos estão disponíveis em código aberto;
- BLOOM (BigScience): resultado de uma colaboração internacional, o BLOOM é um modelo de código aberto multilingue (46 línguas) com um grande número de parâmetros. Foi concebido para tarefas de geração de texto e oferece uma grande versatilidade;
- LUCIE : um modelo de “fundação” francesa, inteiramente de fonte aberta e 50% em língua francesa. A LUCIE distingue-se pela sua abordagem ética e inclusiva, destinada a preservar as especificidades linguísticas e culturais da Europa.
Automatizar o teu chatbot através de vários LLMs: orquestração LLM ou conjunto de modelos
No teu processo de automatização (ou fluxo de trabalho do chatbot), é perfeitamente possível combinar vários LLMs num único chatbot. Isto pode ser complexo do ponto de vista do design, mas muito útil para criar um chatbot automatizado de alto desempenho. Eis as diferentes técnicas para integrar vários LLMs num chatbot:
- Encaminhamento inteligente: um componente “router” analisa a consulta do utilizador e determina qual o LLM mais relevante para lhe dar resposta. Por exemplo, uma pergunta sobre férias será dirigida ao LLM especializado em RH, enquanto uma pergunta sobre as últimas tendências de marketing será dirigida a um LLM mais generalista;
- Fusão de respostas: várias LLM geram uma resposta em paralelo, depois um “árbitro” (que pode ser outra 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 utilizada como entrada para outro. Um primeiro LLM poderia, por exemplo, extrair as informações-chave de um pedido, que o segundo LLM usaria para gerar a resposta final!
