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Imagine-se em um mundo onde o conhecimento é a moeda mais valiosa, um recurso tão cobiçado quanto ouro ou especiarias raras. Essa era a realidade da Biblioteca de Alexandria, um farol de sabedoria no mundo antigo, onde a humanidade fez alguns de seus primeiros e mais significativos passos em direção à compilação e compartilhamento de conhecimento. Governantes e estudiosos enviavam emissários aos cantos mais remotos da Terra, não em busca de tesouros materiais, mas de livros e manuscritos, verdadeiros tesouros do conhecimento humano.

Fundada no início do século III a.C., a Biblioteca de Alexandria transcendeu a ideia de ser apenas um depósito de livros, estabelecendo-se como uma instituição dedicada à pesquisa, educação e preservação do saber humano. Com o objetivo ambicioso de reunir todo o conhecimento do mundo, os governantes ptolomaicos impulsionaram a biblioteca a florescer, enviando emissários através do mundo conhecido para adquirir obras de arte, manuscritos e tratados em uma miríade de campos, desde a filosofia até a ciência. Estes viajantes, verdadeiros precursores dos modernos pesquisadores e negociadores de conhecimento, tinham a missão de trazer de volta o que havia de mais valioso, garantindo que o conhecimento fosse compartilhado e acessível a todos. Este esforço para coletar sabedoria de todas as origens e torná-la acessível ecoa até os dias atuais, embora o contexto tenha evoluído drasticamente. No dinâmico mundo empresarial moderno, a "sabedoria" é representada por dados — desde interações com clientes até insights de mercado. Similar aos emissários da antiguidade, os profissionais contemporâneos também estão em constante movimento, coletando dados preciosos em sua jornada. Contudo, ao invés de atravessar desertos e mares, eles navegam pelo vasto e desafiador oceano digital armados com smartphones e laptops, em busca de informações valiosas que possam impulsionar o crescimento e a inovação em suas empresas.

Fragmentação e Perda de Dados

Assim como os valiosos rolos de papiro que eram meticulosamente coletados por esses emissários antigos, os dados modernos são preciosos. Mas, diferentemente da Biblioteca de Alexandria, onde o conhecimento era centralizado e guardado sob o mesmo teto, o cenário digital de hoje é fragmentado. As informações são frequentemente dispersas em diferentes dispositivos e plataformas, cada vendedor ou funcionário da empresa agindo como um ilhéu, isolado em seu próprio mundo de dados.

Aqui reside um paradoxo moderno: apesar da abundância de dados ao nosso alcance, a fragmentação pode levar à perda de informações cruciais, semelhante ao trágico destino da Biblioteca de Alexandria, que foi consumida pelas chamas, levando consigo um incalculável tesouro de conhecimento. No mundo dos negócios, esse "fogo" pode assumir várias formas - de falhas tecnológicas a ataques cibernéticos, cada um capaz de apagar informações valiosas quase instantaneamente.

O Guardião Moderno do Conhecimento Empresarial

Contra esse pano de fundo de desafios, a Hablla surge como uma solução moderna, equipada para proteger, centralizar e utilizar os dados empresariais de maneira eficaz. Semelhante à Biblioteca de Alexandria, que aspirava reunir todo o conhecimento do mundo conhecido, a Hablla visa unificar os dados dispersos em uma plataforma coesa.

Oferecendo a cada cliente um banco de dados exclusivo, a Hablla não só protege as informações contra os "incêndios" digitais, mas também facilita seu acesso e análise. Esta abordagem permite às empresas extrair insights valiosos, garantir a continuidade dos negócios através de backups robustos e, o mais importante, usar esses dados para impulsionar decisões estratégicas e inovações.

Além disso, ao possibilitar uma conexão direta com os bancos de dados, a Hablla empodera as empresas a personalizar a forma como visualizam, interagem e utilizam seus dados. Isso não apenas melhora a eficiência operacional, mas também transforma os dados em uma ferramenta estratégica vital para o crescimento e a competitividade no mercado.

Tecendo o Futuro com Fios do Passado

A jornada do conhecimento, da antiga Biblioteca de Alexandria às soluções digitais contemporâneas como a Hablla, ilustra uma constante na história humana: a busca incansável pelo conhecimento e pela eficiência na sua gestão e preservação. No entanto, enquanto os desafios de hoje podem parecer mundanos em comparação com os enfrentados pelos antigos bibliotecários de Alexandria, a essência dessa busca permanece a mesma.

Se sua empresa trabalha com whatsapps individuais, sejam do funcionário ou aparelhos da empresa é exatamente como os viajantes que nunca entregam os papiros coletados, informação fragmentada que ajudam uma única pessoa e nunca o todo. Como é possível verificar eficiência, eficácia, ou até mesmo se o trabalho foi feito, se a mensagem foi entregue? Nessa situação quanto maior for a empresa mais cega ela estará.

Sabe quando você está lá, tentando resolver um problema pelo WhatsApp e acaba batendo um papo com um bot mais perdido que cego em tiroteio? Pois é, essa história de "bot burro", que só sabe mandar a gente para o menu inicial, que pergunta 10 vezes o mesmo ou diz que não entendeu a pergunta, há muito tempo já virou piada na internet. As experiências geraram muitas frustrações nos últimos anos e isso chegou a motivar muitas empresas a desistirem ou não implementarem essas tecnologias. Até hoje, muitas vezes, quando converso com alguém que procura algum tipo de automação de comunicação, quase sempre me diz que não quer um bot que faz perguntinhas.

É difícil de acreditar, mas a adoção do “bot burro” vem crescendo de forma exponencial nos últimos anos. Por mais que haja deficiências, ainda é possível ter muito ganho com esse tipo de abordagem. Tenho clientes que hoje automatizam mais de 90% dos seus atendimentos, conseguindo atender muito mais pessoas com bem menos pessoal dedicado a isso.

Um bom fluxo de atendimento, integrado às principais aplicações da empresa, costuma resolver muitos problemas ao mesmo tempo que resolve um dos maiores problemas da sociedade: a ansiedade. Dias atrás, tive que ligar para uma empresa de telefonia para reclamar de um celular que não me enviaram e confesso que já tinha me esquecido de quão arcaico ainda é o sistema de atendimento de muitas empresas, mais de 1 hora pendurado no telefone. Achei até engraçado, pois deixei o meu filho pendurado no telefone até alguém responder; ele nunca havia passado por isso e eu disse que era assim no passado. Mas que passado?! É inacreditável que muitas empresas continuam nesse cenário, sem contar as empresas que nem te atendem.

A notícia animadora é que, este ano, a tecnologia pivotou, ou seja, mudou de direção — um termo amplamente utilizado no universo das startups para descrever a mudança na forma de fazer algo. Isso significa que, anteriormente, concentrávamos nossos esforços em proporcionar boas experiências por meio de bots e automações. No entanto, agora, todos os nossos experimentos, o tempo de desenvolvimento e pesquisa estão focados na utilização da geração de linguagem natural, explorando como empregá-la para solucionar problemas de maneira eficaz e controlada.

Não é segredo para ninguém que, à medida que progredimos no campo da tecnologia, os desenvolvimentos futuros prometem ser ainda mais revolucionários, introduzindo inovações que, até bem pouco tempo, pareciam pertencer ao âmbito da ficção científica. Em breve, podemos antecipar avanços significativos em inteligência artificial (IA), realidade aumentada, internet das coisas (IoT) e muito mais, que têm o potencial de transformar não apenas o atendimento ao cliente, mas praticamente todos os aspectos da nossa vida.

No entanto, ainda nos encontramos em um momento em que, frequentemente, podemos sentir como se estivéssemos presos ao "passado". Se você faz parte de uma empresa e está incerto sobre por onde começar, permita-me oferecer algumas dicas que economizarão muito do seu tempo.

  1. Implemente um bot simples como ponto inicial de contato: isso pode ajudar a mitigar um pouco da ansiedade do cliente e, talvez, resolver alguns problemas básicos. Contudo, o aspecto mais crucial é conscientizar sua equipe sobre a importância de assumir esse atendimento posteriormente, após uma transferência para um atendente humano. Essa prática proporciona um grande benefício: a obtenção de métricas precisas para compreender a performance da equipe, o tempo de resposta e a eficácia na resolução de problemas. Incluir uma pesquisa de satisfação do cliente (CSAT) ao final pode também ajudar a medir a eficiência do atendimento. Pode parecer simples, mas isso representa um benefício imenso para a empresa como um todo.
  2. Desenvolva estratégias de comunicação para iniciar mais interações: cerca de 90% dos clientes que poderiam comprar de você geralmente o fazem entre o sétimo e o oitavo contato. Esse é um ganho significativo: dialogar no momento certo, preparar o terreno para que o atendente humano execute a venda. Nesta fase, é possível integrar sistemas de CRM e marketing para aprimorar o fluxo e a gestão dessas oportunidades.
  3. Inicie um treinamento com IA: momento em que já se torna possível identificar quais processos podem ser aperfeiçoados ou onde é possível economizar tempo dos profissionais. A criação de uma base de conhecimento, treinamento detalhado e testes A/B são úteis nesta fase e, em muitos casos, aumentam significativamente a capacidade da equipe de se comunicar.
  4. Implemente algoritmos de raspagem de dados: eles buscam informações prévias ou em tempo real. Esse tipo de ação permite estabelecer um relacionamento mais próximo com os clientes, personalizando a comunicação e aumentando a taxa de conversão em cada uma das etapas. A coleta e análise de dados, em alguns casos até algoritmos de machine learning, como regressão e classificação, fornecem informações valiosas para esse processo.
  5. Adote a análise preditiva e a personalização avançada: utilizando os dados coletados nas etapas anteriores, aplique técnicas de análise preditiva para antecipar as necessidades e comportamentos dos clientes. Isso permite uma abordagem mais proativa no atendimento ao cliente, na oferta de produtos ou serviços e na comunicação. A personalização avançada, baseada em inteligência artificial, pode ajudar a criar experiências únicas para cada cliente, aumentando a satisfação e fidelização. Implemente algoritmos que ajustem dinamicamente o conteúdo, as ofertas e as interações com os usuários com base em seu histórico, preferências e comportamento em tempo real.

Essa última fase fecha um ciclo de implementação e é possível usar as seguintes técnicas:

Se você tiver dúvidas sobre como começar ou avançar na sua jornada de automação, sinta-se à vontade para entrar em contato. Tenho certeza que a troca de informações e experiências serão de grande valia para todos.

Hoje vamos abordar um projeto que já não consigo pensar em marketing conversacional seu sua utilização, o LangChain.

Ele representa uma revolução no campo da Inteligência Artificial (IA), atuando como uma plataforma de código aberto destinada à construção de aplicações que se apoiam em Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs). Esses modelos, treinados com extensas bases de dados, são capazes de gerar respostas inteligentes a uma variedade de consultas, desde responder a perguntas complexas até criar visuais baseados em descrições textuais. A singularidade do LangChain reside em suas ferramentas avançadas e abstrações, que elevam a personalização, exatidão e relevância das respostas fornecidas pelos modelos. Desenvolvedores podem, por exemplo, empregar o LangChain para inovar em sequências de prompts ou adaptar modelos já existentes, além de habilitar os LLMs a acessar e integrar novos conjuntos de dados sem a necessidade de reconfiguração.

O LangChain se destaca ao enfrentar desafios em domínios específicos, onde os modelos tradicionais podem não ter sido treinados. Isso é crucial, pois os prompts, que são as consultas feitas aos LLMs, muitas vezes exigem respostas em áreas especializadas. Por exemplo, enquanto um LLM pode estimar o custo de um computador, ele pode não ter a capacidade de especificar o preço de um modelo particular vendido por uma empresa. Aqui, o LangChain entra como um facilitador, permitindo que engenheiros de machine learning integrem o LLM a fontes de dados internas e refinem os prompts para uma maior precisão e relevância. Em outras palavras, é possível ensinar LLMs a chamar o seu sistema com os parâmetros necessários para extrair uma informação em tempo de execução.

Para tornar mais fácil a compreensão, vamos imaginar um cenário onde um sistema de chatbot, como o ChatGPT, é integrado com o LangChain para acessar informações financeiras específicas de clientes por meio de um agente chamado getFinanceData. Este agente é um código específico criado pela empresa, responsável por buscar dados financeiros de um cliente em um banco de dados seguro.

Fluxo de Perguntas e Respostas com Integração LangChain

Usuário: "Qual é o saldo atual da minha conta?"

ChatGPT: "Um momento, vou verificar isso para você."

LangChain Passo 1: O ChatGPT, através do LangChain, aciona o elo getFinanceData, passando a identificação do usuário como parâmetro.

LangChain Passo 2: O agente getFinanceData processa a solicitação, acessando o banco de dados financeiro do cliente.

LangChain Passo 3: O agente getFinanceData retorna os dados do saldo atual do cliente para o LangChain.

ChatGPT: "Seu saldo atual é de R$ 5.000,00."

Detalhamento dos Passos

Passo 1: Inicia quando o usuário faz uma pergunta relacionada a informações financeiras. O ChatGPT identifica a necessidade de buscar dados externos e aciona o LangChain.

Passo 2: O LangChain, utilizando o elo getFinanceData, faz uma requisição segura ao banco de dados financeiro, utilizando as credenciais e identificação do usuário para acessar as informações corretas.

Passo 3: O agente getFinanceData executa a consulta ao banco de dados e retorna os dados solicitados, como o saldo atual, para o LangChain.

Passo 4: O LangChain processa a resposta recebida e a entrega ao ChatGPT, que então comunica ao usuário de forma clara e precisa.

Este exemplo ilustra como o LangChain pode ser utilizado para expandir as capacidades de um LLM como o ChatGPT, permitindo-lhe acessar e processar informações específicas e sensíveis de forma segura e eficiente, proporcionando uma experiência de usuário mais rica e personalizada. Se você ainda não conseguiu compreender exatamente o que ele faz, basicamente após uma solicitação do usuário inicia um diálogo entre o GPT e o LangChain (que possui todos os agentes e funcionalidades da empresa) para resolver o prompt antes de retornar a informação para o usuário.

Ampliando o Escopo: LangChain Além do ChatGPT

Ao explorar as capacidades do LangChain, é importante reconhecer que seu uso vai muito além da integração com o ChatGPT. Esta ferramenta versátil se estende para uma variedade de aplicações em inteligência artificial e processamento de linguagem natural, abrindo um leque de possibilidades para desenvolvedores e inovadores.

Imagine, por exemplo, um sistema de recomendação personalizado em um site de e-commerce. Aqui, o LangChain pode ser utilizado para analisar as interações dos usuários, suas preferências e histórico de navegação. Integrando-se com modelos de linguagem avançados, o sistema pode oferecer recomendações precisas e personalizadas, melhorando significativamente a experiência de compra do usuário.

Outra aplicação fascinante do LangChain está na análise de sentimentos em redes sociais. Empresas podem usar o LangChain para monitorar e analisar as opiniões e sentimentos expressos sobre seus produtos ou serviços nas redes sociais. Isso permite uma compreensão mais profunda das percepções do cliente, auxiliando na estratégia de marketing e no desenvolvimento de produtos.

Para os desenvolvedores, a boa notícia é que o LangChain oferece documentação abrangente, tanto para Python quanto para JavaScript, facilitando a integração e o uso em diferentes projetos. Essa acessibilidade e flexibilidade tornam o LangChain uma ferramenta indispensável no arsenal de qualquer desenvolvedor que trabalhe com aplicações de IA, abrindo portas para inovações e soluções personalizadas em diversos campos.

Carregamento e Tratamento de Documentos no LangChain

O LangChain, em sua essência, não é apenas uma ferramenta para aprimorar a interação entre usuários e sistemas baseados em modelos de linguagem, mas também um mecanismo poderoso para o retrieval, ou recuperação de informações. Esta funcionalidade é particularmente crucial quando se trata de carregar e tratar documentos para extrair informações relevantes.

O processo de retrieval no LangChain envolve várias etapas, desde o carregamento de documentos até a extração de informações úteis. Vamos explorar como isso acontece:

Imagine uma empresa de consultoria jurídica que possui um vasto repositório de casos e documentos legais. Com o LangChain, eles podem carregar todos esses documentos no sistema. Cada documento é pré-processado para garantir a clareza e consistência do texto. Em seguida, os documentos são indexados e armazenados de forma eficiente.

Quando um advogado precisa consultar precedentes ou informações específicas sobre um caso, ele simplesmente faz uma consulta através do sistema. O LangChain, utilizando suas capacidades de retrieval, busca rapidamente no repositório de documentos e fornece as informações necessárias, economizando tempo e melhorando a eficiência do trabalho.

Uso de Bancos Vetoriais

Outro aspecto notável do LangChain é sua compatibilidade com bancos vetoriais. Bancos vetoriais são fundamentais para gerenciar e recuperar grandes volumes de dados de forma eficiente, especialmente em aplicações que lidam com busca semântica e recomendações personalizadas. Ao integrar o LangChain com um sistema vetorial, é possível criar aplicações que não apenas entendem e respondem a consultas complexas, mas também são capazes de acessar e analisar grandes conjuntos de dados em tempo real. Isso abre portas para aplicações mais sofisticadas, como motores de recomendação personalizados, análises de tendências de mercado e sistemas de resposta a consultas que exigem compreensão profunda e contextualizada dos dados.
Trazendo para um exemplo prático podemos ilustrar um cenário em um sistema de recomendação de produtos. Neste cenário, os produtos são catalogados com descrições detalhadas, que são a chave para criar uma experiência de usuário personalizada e eficiente.

Inicialmente, cada descrição de produto é transformada em um vetor. Este processo, conhecido como vetorização, utiliza modelos de linguagem avançados, como BERT ou GPT, para converter texto em representações numéricas. Por exemplo, uma descrição como "Smartphone com câmera de alta resolução e bateria de longa duração" pode ser transformada em um vetor como [0.85, -0.32, 0.47, …]. Este vetor é uma representação numérica que captura o significado semântico da descrição, permitindo que o sistema compare e analise as descrições de forma eficaz.

Após a vetorização, estes vetores são armazenados em um banco vetorial otimizado para buscas rápidas e eficientes, mesmo em grandes conjuntos de dados. Quando um usuário faz uma consulta, como "Estou procurando um smartphone com boa câmera", o LangChain entra em ação. Ele processa esta consulta e a converte em um vetor semântico, seguindo um processo semelhante ao da vetorização dos produtos.

O sistema então realiza uma busca no banco vetorial, comparando o vetor da consulta do usuário com os vetores dos produtos. Utilizando algoritmos de similaridade, como a distância euclidiana ou a similaridade de cosseno, o sistema identifica os produtos que mais se alinham com a consulta do usuário. Os produtos são classificados com base em um score de similaridade, e o LangChain retorna uma lista dos produtos mais relevantes.

Esse resultado é utilizado no prompt, municiando o ChatGPT, por exemplo, a ter informações necessárias para responder a pergunta que lhe foi feita, mesmo não tendo sido treinado sobre o assunto.

Armazenamento de Histórico de Conversas

Uma das funcionalidades mais interessantes do LangChain é sua capacidade de armazenar históricos de conversas. Isso é particularmente útil em aplicações de atendimento ao cliente, onde manter um registro das interações anteriores pode proporcionar um serviço mais personalizado e eficiente. Ao integrar o LangChain com sistemas de gerenciamento de dados, é possível criar um repositório de diálogos que podem ser analisados para melhorar a compreensão do cliente, otimizar respostas e até prever necessidades futuras. Essa capacidade de aprender com interações passadas e adaptar-se continuamente é um divisor de águas no campo do atendimento ao cliente automatizado.

Imagine uma conversa típica entre um usuário e um chatbot. Cada interação, seja uma pergunta do usuário ou uma resposta do chatbot, é imediatamente capturada. Essas mensagens são mais do que apenas texto; elas são acompanhadas de informações adicionais como timestamps e identificadores de usuário, que são cruciais para contextualizar a conversa dentro de um fluxo maior de comunicação.

Essas mensagens processadas, agora enriquecidas com metadados, são armazenadas, por exemplo, no Redis. O Redis, conhecido por sua rapidez e eficiência, é ideal para este tipo de armazenamento em tempo real. Ele permite não apenas a gravação rápida desses dados, mas também a recuperação ágil quando necessário. A estrutura de dados escolhida para armazenar essas conversas é adaptada para facilitar tanto a recuperação quanto a análise subsequente.

Quando um usuário retorna para continuar uma conversa ou quando é necessário analisar o histórico de interações para melhorias no sistema, esses dados podem ser rapidamente recuperados. Esta capacidade de acessar o histórico de conversas permite que o chatbot forneça respostas contextualizadas e personalizadas, melhorando significativamente a experiência do usuário.

Para ilustrar como esses dados podem ser estruturados, vamos considerar um exemplo em formato JSON:

{
"conversa_id": "12345",
"interacoes": [
{
"timestamp": "2024-01-19T10:00:00Z",
"usuario_id": "user123",
"mensagem": "Quais são os novos recursos do produto X?",
"tipo": "pergunta"
},
{
"timestamp": "2024-01-19T10:00:05Z",
"usuario_id": "chatbot",
"mensagem": "O produto X agora tem recursos A, B e C.",
"tipo": "resposta"
}
]
}

Neste exemplo, cada interação é um item dentro de um array “interacoes”, mantendo a ordem e o contexto da conversa. O conversa_id é um identificador único para toda a conversa, enquanto cada mensagem tem seu próprio timestamp e identificador de quem a enviou, seja o usuário ou o chatbot.

Este método de armazenamento não só mantém um registro detalhado das interações, mas também estrutura os dados de uma forma que facilita a análise e a recuperação, permitindo que o chatbot ofereça um serviço mais inteligente e personalizado.

Conclusão

Ainda há muito mais a explorar, mas é fato que o LangChain emerge como uma ferramenta revolucionária no universo da Inteligência Artificial, oferecendo uma gama extensa de funcionalidades que vão desde a personalização de interações em chatbots até o processamento avançado e a recuperação de informações de documentos complexos. No entanto, é importante destacar que, apesar da capacidade do LangChain de ser testado e explorado individualmente, a implementação de uma arquitetura robusta e integrada, como a oferecida pela Hablla, é fundamental para otimizar a curva de aprendizado e resolver problemas de maneira rápida e eficiente.

A Hablla já possui todas essas funcionalidades implementadas em sua plataforma, oferecendo uma solução completa e pronta para produção. Com uma arquitetura robusta, a Hablla garante não apenas a integração eficaz de tecnologias como o LangChain, mas também a estabilidade e a escalabilidade necessárias para aplicações empresariais. Isso significa que as empresas podem se beneficiar de uma solução de IA conversacional avançada sem a necessidade de investir tempo e recursos significativos no desenvolvimento e na integração de sistemas complexos.

Enquanto o LangChain oferece uma base sólida e flexível para a criação e a experimentação em IA, plataformas como a Hablla levam essa experiência um passo adiante, fornecendo um ecossistema completo que está pronto para enfrentar desafios empresariais reais. Com a Hablla, as empresas podem rapidamente implementar soluções de IA conversacional avançadas, reduzindo a curva de aprendizado e acelerando a resolução de problemas, tudo isso enquanto mantêm um foco firme na inovação e na eficiência.

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Se você é empresário, gestor ou supervisor, provavelmente já enfrentou desafios com sua equipe. Mesmo os melhores colaboradores, por serem humanos, têm suas limitações: eles não podem entregar 100% o tempo todo e estão sujeitos a restrições de dias e horários de trabalho, afinal, ninguém opera 24/7. Essas limitações podem ter despertado em você o desejo por soluções mais automatizadas, como um pensamento recorrente: "Se eu tivesse um robô para fazer isso!" ou "Se eu tivesse mais colaboradores!". A necessidade é a mãe da invenção, e a Inteligência Artificial (IA), como o ChatGPT é um testemunho disso.

A boa notícia é que, com o advento da IA generativa, já é possível "contratar" colaboradores virtuais para sua empresa. Neste artigo, vou apresentar alguns pontos importantes a serem considerados e esclarecer dúvidas comuns.

Spoiler: É possível ter um agente que fala como a sua equipe, usando a mesma linguagem e termos, conhece tudo sobre sua empresa e seus produtos e acessa os seus sistemas para buscar informações em tempo real. Com isso consegue identificar necessidades, oportunidades e iniciar ações que disparam gatilhos para sistemas ou humanos agirem.

Como treinar o ChatGPT e sobre o que ele deve falar?

Esta é, sem dúvida, uma das perguntas mais frequentes. Se você já experimentou o ChatGPT, sabe que ele pode responder sobre uma ampla gama de tópicos, o que pode ser um desafio ao imaginar ele atendendo clientes da sua empresa e fornecendo informações sobre concorrentes, dados críticos ou até receitas de bolo. Além disso, se você já fez perguntas específicas sobre o seu negócio, deve ter percebido que ele não sabe de tudo.

O Chat GPT, embora seja uma ferramenta avançada de inteligência artificial, possui limitações inerentes, especialmente no que diz respeito à sua capacidade de análise e construção de textos. Ele é programado para entender e gerar linguagem humana de maneira coerente e contextual, o que o torna eficiente para criar, editar e formatar textos em uma variedade de estilos e formatos. No entanto, sua compreensão é baseada em padrões de linguagem e informações pré-existentes até o ponto de seu último treinamento, o que significa que ele não tem acesso a informações ou eventos que ocorreram após essa data. Além disso, enquanto o Chat GPT pode simular o entendimento e a geração de ideias, ele não possui consciência própria ou compreensão intuitiva, dependendo inteiramente dos dados com os quais foi treinado. Isso implica que, embora seja uma ferramenta poderosa para auxiliar na criação de conteúdo, ele deve ser utilizado como um complemento à expertise e ao discernimento humano, especialmente em tarefas que requerem análise crítica, criatividade original ou conhecimento especializado atualizado.

Portanto, torna-se essencial "calibrar" o ChatGPT, ensinando-o sobre o que deve ou não ser dito, orientando-o sobre onde buscar informações e, em algumas ocasiões, fornecendo-lhe uma base de conhecimento específica.

Fine-tuning

Nossa primeira análise será sobre o objetivo do fine-tuning, ou ajuste fino, em sistemas de inteligência artificial como o ChatGPT, é personalizar e otimizar o modelo para atender a necessidades específicas ou melhorar seu desempenho em tarefas particulares. Este processo envolve treinar o modelo em um conjunto de dados mais restrito ou específico, que reflete o contexto, o vocabulário, as nuances e as preferências de uma determinada aplicação ou setor. O fine-tuning é crucial em vários cenários:

Especificidade do Setor: Em setores como o jurídico, médico ou financeiro, onde o jargão e os conceitos são muito específicos, o fine-tuning ajuda o modelo a entender e gerar respostas que são precisas e relevantes para esses campos.

Personalização da Marca: Para empresas que desejam que o ChatGPT reflita o tom de voz, os valores e o estilo de comunicação da marca, o fine-tuning pode ajustar o modelo para alinhar-se com a identidade da marca.

Melhoria da Precisão: Em casos onde o modelo padrão pode não ter um desempenho ideal, como em tópicos muito nichados ou em idiomas menos comuns, o fine-tuning pode melhorar significativamente a precisão e a relevância das respostas.

Integração de Conhecimento Específico: Quando é necessário que o ChatGPT tenha conhecimento sobre informações atualizadas ou específicas de uma empresa, como produtos, políticas ou FAQs, o fine-tuning com esses dados específicos permite que o modelo responda de forma mais eficaz a perguntas relacionadas.

Cumprimento de Regulamentações: Em indústrias altamente regulamentadas, o fine-tuning pode ajudar a garantir que as respostas do modelo estejam em conformidade com as leis e regulamentos aplicáveis.

O fine-tuning é uma técnica crucial para moldar o ChatGPT de acordo com contextos específicos, aprimorando sua precisão e relevância em áreas especializadas. Este processo assegura que a comunicação gerada pelo ChatGPT esteja em harmonia com os objetivos e exigências particulares de uma empresa ou setor.

Para ilustrar, utilizamos arquivos no formato JSONL para este tipo de treinamento. Estes arquivos simulam interações, definindo perguntas específicas e as respostas desejadas. Veja um exemplo:

{
"prompt": "Qual é o objetivo de não comer carne na sexta-feira Santa? Tem alguma coisa a ver com a morte de Cristo?",
"completion": "Não comer carne na sexta-feira Santa é uma tradição católica que visa homenagear a morte de Cristo, simbolizando um jejum e abstenção de prazeres físicos para alcançar maior controle sobre o corpo e as paixões. Embora seja uma prática tradicional, não há um ensinamento bíblico específico que a determine."
}
{
"prompt": "Quem disse a frase 'Quem come a minha carne e bebe meu sangue tem a vida eterna, e eu o ressuscitarei no último dia'?",
"completion": "Essa frase foi dita por Jesus durante a Santa Ceia, simbolizando o pão e o vinho como representações de Seu corpo e sangue."
}

Após criar o arquivo, ele é treinado via API da OpenAI, resultando em um modelo personalizado para uso específico. Planejo detalhar esse processo em um futuro artigo técnico.

O fine-tuning é útil, mas tem limitações. A base de treinamento não se atualiza automaticamente, exigindo um novo treinamento para mudanças significativas. Isso o torna ideal para cenários estáveis, como FAQs empresariais, mas menos eficaz para situações dinâmicas que requerem informações atualizadas. Portanto, é vital avaliar a estabilidade das informações ao aplicar o fine-tuning em sistemas como o ChatGPT.

Base de Conhecimento

Outra maneira de orientar o ChatGPT é através do uso de prompts, que é a abordagem mais comum e amplamente utilizada. Neste método, você especifica diretamente o que deseja, delineando como o ChatGPT deve se comportar e responder.

A composição do prompt funciona como uma instrução direta ao modelo. Você formula uma pergunta ou um comando, e o ChatGPT gera uma resposta baseada nessa entrada. A chave está em ser claro e específico nas suas instruções para obter respostas mais precisas e relevantes.

Por exemplo, se você quer que o ChatGPT crie um texto em um estilo formal, você pode começar o prompt com: "Escreva um parágrafo formal sobre…". Se a intenção é obter uma resposta humorística, o prompt pode ser: "Conte uma piada sobre…". Para informações específicas, como dados técnicos, o prompt pode ser: "Explique como funciona o motor de um carro elétrico em termos simples".

A grande questão é, como você vai fazer isso, sendo que pretende ter um “colaborador” e ele deve saber tudo sobre a sua empresa e o seu negócio? Levando em consideração que as palavras, ou “tokens” são custos, isso é altamente inviável. Como isso será assunto detalhado nos próximos artigos vou resumir.

Qualquer tipo de conteúdo, incluindo vídeos, documentos PDF, páginas da web, artigos científicos, históricos de e-mails e conversas, pode ser convertido em texto. Esse texto é então fragmentado em pequenas partes e armazenado através de técnicas de vetorização. O que isso implica? Basicamente, quando uma pergunta é feita, é possível identificar, por exemplo, os 5 fragmentos mais relevantes dentre os 10.000 armazenados. Estes fragmentos selecionados são então incorporados ao prompt, permitindo que o ChatGPT acesse uma vasta base de dados, mas utilizando apenas os segmentos específicos que auxiliam na formulação da resposta. Isso reduz o custo no uso de tokens de forma absurda.

Agents

Os agents são uma funcionalidade chave do GPT, permitindo que ele acesse e utilize informações de fontes externas, como sites, PDFs e vídeos. Essa capacidade é notável ao usar o GPT e suas extensões. Por exemplo, um Agente personalizado pode ser desenvolvido para interagir com sistemas específicos de uma empresa, enriquecendo as capacidades do ChatGPT.

Vamos considerar alguns exemplos práticos:

Integração com Sistema Financeiro: Imagine que sua empresa tenha um bot de WhatsApp para atendimento ao cliente. Você pode criar um Agente que acessa o sistema financeiro da empresa para obter informações sobre Contas a Receber. Esse Agente é integrado ao ChatGPT, que, por sua vez, usa essas informações para responder perguntas dos clientes sobre suas faturas ou pagamentos pendentes.

Acesso a Banco de Dados de Produtos: Suponha que você tenha um e-commerce. Um Agente pode ser configurado para acessar o banco de dados de produtos da loja. Quando um cliente pergunta ao ChatGPT sobre as especificações de um produto, o Agente recupera essas informações, permitindo que o ChatGPT forneça detalhes precisos e atualizados.

Consulta a Documentos Técnicos: Para uma empresa de engenharia, um Agente pode ser programado para acessar e interpretar manuais técnicos em PDF. Quando um engenheiro consulta o ChatGPT sobre um procedimento específico, o Agente busca no manual apropriado e fornece a informação necessária.

Análise de Tendências de Mercado: Em uma empresa de análise de mercado, um Agente pode ser configurado para extrair dados de sites de notícias financeiras. O ChatGPT pode então usar essas informações para fornecer análises atualizadas sobre tendências de mercado ou ações específicas.

Conclusão

Este artigo destacou como o ChatGPT pode ser um recurso inovador para empresas, atuando como um assistente virtual. Abordamos técnicas como o fine-tuning e o uso de prompts para personalizar suas respostas, garantindo relevância e precisão. Além disso, exploramos o uso de agents para integrar o ChatGPT a sistemas externos, ampliando suas funcionalidades em diversos contextos empresariais, desde o atendimento ao cliente até análises de mercado. Embora o ChatGPT seja uma ferramenta avançada, ele complementa, mas não substitui, a expertise humana, oferecendo suporte e eficiência em várias tarefas. Com estratégias adequadas, ele se torna um aliado valioso no ambiente de negócios.

Se sua dúvida era: é possível usar o chatGPT para responder minhas redes sociais, whatsapp e email, entregar informações precisas e relevantes, entender a necessidade e notificar algo, informar um sistema ou humano, aprender o que for necessário e cumprir o papel de dezenas de colaboradores? A resposta é SIM, e é muito mais barato do que você pensa.

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É realmente incrível como pensamentos e ideias distintas podem compor novos insights por meio de analogia e comparação. A interseção entre a física teórica e o marketing pode parecer, à primeira vista, um território inexplorado. No entanto, ao mergulharmos mais profundamente, descobrimos que a Teoria das Cordas, um conceito revolucionário na física, oferece uma perspectiva surpreendente e valiosa para o marketing conversacional.

Esta teoria, que sugere um universo composto por minúsculas cordas vibrantes, onde cada vibração define uma partícula diferente, encontra um paralelo fascinante no mundo do marketing.

Para entender melhor essa analogia, vamos explorar o universo da Teoria das Cordas.

Teoria das Cordas

Imagine um cosmos onde múltiplas dimensões coexistem, algumas delas imperceptíveis aos nossos sentidos.

Essas dimensões adicionais, embora ocultas, são fundamentais para a compreensão da complexidade do universo.

No marketing conversacional, essas 'dimensões' podem ser vistas como os diversos canais de comunicação disponíveis - chat online, WhatsApp, telefone, e-mail, mídias sociais.

Cada um desses canais representa uma dimensão diferente na experiência do cliente, e a habilidade de integrar esses canais de forma eficaz é crucial para criar uma estratégia de comunicação coesa e eficiente.

A ressonância é um conceito central na Teoria das Cordas, similar à forma como uma guitarra produz diferentes notas musicais. Cada corda da guitarra, ao vibrar em frequências distintas, cria notas únicas.

Da mesma forma, no universo, as cordas fundamentais vibram para gerar diferentes partículas elementares - uma vibração pode representar um elétron, outra um quark.

Essa ideia de ressonância se traduz perfeitamente no marketing conversacional.

Cada interação com o cliente deve 'vibrar' em sintonia com suas necessidades e preferências individuais.

Por exemplo, uma mensagem personalizada que atende exatamente ao que o cliente procura criar uma ressonância positiva, fortalecendo a relação e a fidelidade à marca.

Considere o caso de João, um cliente que entra em contato com uma empresa via chat online.

Ele tem dúvidas específicas sobre um produto.

A resposta rápida e personalizada da empresa, que não só esclarece suas dúvidas mas também oferece informações adicionais relevantes, é como uma corda que responde em harmonia.

Uso da IA generativa

Hoje, a IA generativa permite este tipo de comunicação de forma automática. Esta interação não é isolada; ela faz parte de uma rede mais ampla de comunicações que inclui e-mails, redes sociais e chamadas telefônicas, cada uma contribuindo de maneira única para a experiência total do cliente.

Por outro lado, uma má experiência com o cliente pode ser extremamente custosa.

Uma pesquisa da Adyen e KPMG revela que aproximadamente 70% dos consumidores brasileiros evitam novas compras com uma marca após uma experiência negativa, seja online ou em lojas físicas.

Isso ressalta a importância de experiências positivas, onde uma má experiência é como uma dissonância no marketing, gerando uma vibração inadequada que pode afetar adversamente a confiança e a fidelidade do cliente.

A Teoria das Cordas, em sua busca por uma 'teoria de tudo', encontra um paralelo no marketing, onde plataformas como a Hablla integram diversas estratégias de marketing e vendas.

Esta integração, que inclui inbound e outbound marketing, inside sales, integração entre sistemas e atendimento ao cliente, cria um ecossistema de marketing coeso e eficiente.

Por exemplo, uma campanha de marketing bem-sucedida pode começar com um anúncio atraente em mídias sociais (inbound), seguido por um contato direto via e-mail ou telefone (outbound), e culminar em uma venda assistida por um representante de vendas (inside sales), tudo isso apoiado por um sistema integrado que rastreia a jornada do cliente.

Da mesma forma que a Teoria das Cordas nos desafia a olhar além do óbvio e explorar realidades ocultas, o marketing conversacional incentiva a ir além das interações superficiais.

Através da análise de dados e personalização, as empresas podem compreender profundamente os desejos e comportamentos dos clientes, descobrindo insights valiosos que abrem novas oportunidades para engajamento e crescimento.

Por exemplo, a análise de dados pode revelar que clientes de um determinado segmento preferem comunicação via WhatsApp em vez de e-mails, permitindo que a empresa ajuste sua estratégia de comunicação para atender melhor a esse grupo.

A Hablla, assim como a Teoria das Cordas, busca unificar.

Marketing Conversacional

No marketing conversacional, essa unificação não é apenas entre diferentes canais de comunicação, mas também entre várias estratégias de marketing - inbound e outbound, inside sales e atendimento ao cliente.

Cada estratégia é uma corda diferente na guitarra do marketing, e quando tocadas juntas, criam uma harmonia que ressoa com os clientes.

Além disso, a Hablla encoraja as empresas a olhar além do óbvio, a explorar novas possibilidades de interação e engajamento, principalmente com seu sistema revolucionário de automação de Marketing Conversacional.

Assim como a Teoria das Cordas nos desafia a considerar dimensões além das quatro conhecidas, o marketing conversacional incentiva a exploração de novas formas de comunicação, descobrindo insights valiosos sobre os clientes que antes permaneciam ocultos.

Por exemplo, uma empresa pode usar a análise de comportamento do cliente para personalizar ofertas, o que antes poderia ser visto como uma simples transação de vendas, agora se transforma em uma experiência de compra enriquecedora e personalizada.

Em conclusão, a analogia entre a Teoria das Cordas e o marketing conversacional não é apenas um exercício teórico, mas uma demonstração prática de como conceitos complexos podem ser aplicados de maneira inovadora no mundo dos negócios.

A harmonia nas interações, seja nas vibrações fundamentais das cordas que compõem o universo ou nas interações personalizadas e significativas com os clientes, é essencial.

A Hablla exemplifica essa aplicação, oferecendo uma plataforma onde a teoria se encontra com a prática, criando uma sinfonia de interações que beneficia tanto as empresas quanto seus clientes.

Esta sinfonia do marketing conversacional, não é apenas uma forma de comunicação eficaz; é uma arte.

Assim como um maestro conduz uma orquestra para produzir uma peça musical harmoniosa, a Hablla permite que as empresas conduzam suas comunicações de maneira que cada interação contribua para uma experiência de cliente coesa e encantadora.

Cada 'corda' tocada no processo não é apenas uma transação ou um ponto de dados; é uma nota em uma melodia contínua que ecoa através do relacionamento entre a empresa e o cliente.

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É intrigante como o intangível é processado de maneira tão diversa na mente de cada pessoa, imaginar o que fazer com 1000 novos colaboradores não é uma tarefa simples.

Alguns têm dificuldade em percebê-lo, enquanto outros conseguem materializá-lo em suas mentes de forma tão vívida que se torna um guia claro para suas ações.

Iniciando com uma reflexão sobre inteligência artificial, a IA generativa no cenário atual emerge como um Cisne Negro, um evento de proporções transformadoras e amplamente imprevisíveis. Segundo "A Lógica do Cisne Negro" de Nassim Nicholas Taleb, um Cisne Negro é algo que 'está fora do reino das expectativas regulares, porque nada no passado pode apontar de forma convincente para sua possibilidade'. Esta descrição se alinha perfeitamente com a ascensão da IA generativa, uma tecnologia que, até recentemente, estava além das fronteiras da imaginação convencional.

Muitos podem argumentar que o surgimento da IA generativa era previsível. No entanto, recordo-me de um evento para alunos do ensino médio, onde profissionais de diversas áreas, incluindo eu representando a tecnologia, discutíamos futuras carreiras. Enquanto muitos aspiravam ser médicos ou advogados, apenas um mostrava interesse em tecnologia. Naquele momento, a crença predominante era que a tecnologia jamais substituiria completamente o elemento humano. "Como poderia a tecnologia compor um raciocínio ou uma música?", questionavam. Ao falar com aquele aluno interessado em tecnologia, afirmei: "Nosso objetivo é provar que todos estão errados." E sorrimos.

Retomando a análise de Taleb, ele adverte que 'nos concentramos em eventos pré-Cisne Negro e nossa natureza nos leva a construir histórias retrospectivas para torná-los explicáveis'. Após a emergência da IA generativa, muitos tentam encaixá-la em uma narrativa de progresso tecnológico inevitável, ignorando sua natureza disruptiva e as surpresas que ainda podem surgir. O impacto da IA generativa, vasto e multifacetado, reflete outra observação de Taleb: 'Os Cisnes Negros podem ser positivos ou negativos, podendo levar a uma crise ou a um boom inesperado'. No mundo empresarial, a IA generativa promete eficiência e inovação, mas também apresenta desafios éticos e sociais.

A velocidade com que as informações circulam, e o fato de a IA não ser intangível para a maioria, leva muitos a buscar o que fazer com essa nova onda de inovação. Alguns veem a IA generativa como uma mera ferramenta de automação, mas a verdade é que ela representa um catalisador para uma redefinição fundamental de processos, produtos e da própria natureza do trabalho criativo e intelectual.

A questão que agora deve preocupar os empresários é:

Imagine um cenário onde sua empresa ganha, da noite para o dia, mil novos 'colaboradores' digitais. Qual seria a função deles? Esta reflexão é essencial para compreender o impacto da IA nos negócios. Com a IA, alcançar essa escala não é apenas possível, mas também viável e potencialmente revolucionário. Que tipo de trabalho apenas a IA poderia realizar, que novas funções eles poderiam desempenhar? Como 1000 novos 'colaboradores' trabalhando 24 horas por dia poderiam revolucionar sua empresa?

Se você, empresário, não conseguir descobrir isso, como ficará o seu cenário se o seu concorrente descobrir primeiro?

Estamos falando de criação, inovação, repetição, análise, ação e evolução. Isso vai mudar tudo e você precisa estar atento, pois pode ser a maior oportunidade da sua vida. A IA generativa não é apenas uma nova onda tecnológica; é uma revolução que redefine as fronteiras do possível.

Para ilustrar, tomemos o exemplo da DeepMind, uma subsidiária da Alphabet, que desenvolveu o AlphaFold. Este sistema de IA conseguiu resolver o problema de dobramento de proteínas, uma questão que desafiou biólogos por décadas. Esse avanço não foi apenas um marco na biologia computacional; ele demonstra como a IA pode ultrapassar os limites do conhecimento humano e abrir novos caminhos para descobertas científicas.

Além disso, dados recentes indicam um crescimento exponencial no investimento em IA generativa, com previsões sugerindo que essa tecnologia poderá contribuir com bilhões para a economia global nos próximos anos. Especialistas como Kai-Fu Lee, um dos mais respeitados pensadores em IA, afirmam que estamos apenas começando a arranhar a superfície do potencial da IA.

No entanto, com grande poder vem grande responsabilidade. Questões éticas, como o uso indevido de IA para deepfakes ou a automação que leva à perda de empregos, são preocupações reais que devem ser abordadas. Como disse o futurista Gerd Leonhard, "a tecnologia não tem ética, mas a sociedade sim". É crucial que as empresas que adotam a IA generativa também se comprometam com práticas éticas e responsáveis.

Em conclusão, o surgimento da IA generativa é um Cisne Negro que desafia as normas estabelecidas e abre um universo de possibilidades inexploradas. Para os empresários, não é apenas uma questão de se adaptar a essa nova realidade, mas de reimaginar e reinventar o futuro dos negócios. Aqueles que entenderem e abraçarem esse potencial poderão liderar a próxima onda de inovação e crescimento.

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