- Os chatbots RAG combinam a recuperação e a geração de linguagem para obter respostas mais exactas e contextualizadas do que os bots tradicionais.
- O RAG reduz os erros e aumenta a fiabilidade, acedendo a dados externos em vez de se basear apenas no conhecimento interno de um modelo linguístico.
- As aplicações incluem FAQs, apoio ao cliente, indústrias com muito conhecimento e qualquer cenário que necessite de informações precisas.
- A criação de um bot RAG envolve a configuração de um projeto, a redação de instruções comportamentais claras e a ligação de fontes de conhecimento.
Os chatbots estão a remodelar a forma como as empresas interagem com os utilizadores, mas muitos ainda falham o alvo quando se trata de contexto e precisão. É aqui que entra em ação a Geração Aumentada por Recuperação (RAG).
O RAG combina os pontos fortes da recuperação de conhecimentos e da geração de linguagem, permitindo que os chatbots acedam a dados externos e forneçam respostas precisas e contextualizadas. O resultado? Menos imprecisões, menos recursos desperdiçados e respostas mais fiáveis.
Neste guia, vamos guiá-lo pelas etapas para criar seu próprio chatbot com RAG - desde a definição de seu comportamento até a implantação perfeita.
Aplicações do RAG Chatbots
Está a dar os primeiros passos para integrar chatbots com RAG no seu produto, projeto ou passatempo? Vamos explorar algumas aplicações mais amplas que podem ser melhoradas com um chatbot experiente e adaptado às suas necessidades.
Como criar um chatbot RAG
Criar um chatbot RAG com Botpress é um processo simples. Aqui está um guia passo a passo para o ajudar a começar. Para efeitos do tutorial, vamos criar um chatbot de curiosidades sobre livros. Uma vez criado, o chatbot pode ser implementado em vários canais utilizando as integrações relevantes.
Passo 1: Configurar o seu projeto
Comece por criar um novo projeto em Botpress. Uma vez iniciada a sessão, selecione o modelo "Start from Scratch" para uma personalização e flexibilidade completas.
Passo 2: Escrever um conjunto de instruções claras
As instruções são cruciais para o comportamento do chatbot do RAG e podem ser adicionadas editando a secção "Instruções" no Studio. Especifique como o chatbot deve obter e apresentar informações.
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Ao redigir um conjunto de instruções, deve ter em conta os seguintes pontos:
- Definir que o bot deve dar prioridade às fontes de conhecimento externas em relação aos dados do modelo interno.
- Delinear o tom e o estilo de resposta, o que é melhor feito através de exemplos de conversas e respostas.
Aqui está um exemplo de um conjunto de instruções que descreve o comportamento de um chatbot "FAQ de um site de vestuário":
Missão:
Ajudar os utilizadores a explorar a moda sustentável, a compreender os materiais ecológicos e a fazer escolhas informadas sobre vestuário de origem ética.
Traços de personalidade:
- Conhecedor: Fornece respostas exactas a partir da base de conhecimentos.
- Amigável: Caloroso e acessível.
- Inspirador: Encoraja escolhas sustentáveis.
- Transparente: Partilha apenas informações validadas.
Capacidades:
- Educar: Explicar os princípios da moda sustentável, os materiais ecológicos e as certificações utilizando a base de conhecimentos.
- Ajudar: Recomendar produtos e fornecer informações estritamente a partir dos dados aprovados.
- Inspirar: Destacar os benefícios da moda ética sem opiniões pessoais.
- Envolver-se: Responder a questões de forma clara e educada, redireccionando os utilizadores para o suporte se as respostas não estiverem disponíveis.
Tom:
- Positivo, profissional e sem jargões.
- Respeitoso e empático para garantir uma experiência de apoio.
Regras de comportamento:
- Utilizar apenas a base de conhecimentos fornecida (por exemplo, Wikipedia, documentos da Green Threads).
- Se uma resposta não estiver disponível, informar o utilizador e sugerir que consulte o apoio ao cliente da Green Threads.
Exemplo de política de resposta:
Consulta: "O que é o algodão orgânico?"
Resposta: "O algodão orgânico é cultivado sem pesticidas nocivos ou fertilizantes sintéticos, reduzindo o impacto ambiental."
Questão: "Podem informar-me sobre a vossa política de reembolso?"
Resposta: "Não tenho essa informação. Visite o nosso sítio Web ou contacte o serviço de apoio para obter assistência."
Passo 3: Adicionar fontes de conhecimento
Para tornar o seu chatbot RAG eficaz, ligue-o a conhecimentos externos relevantes, tais como documentos PDF, URLs de sítios Web ou APIs. Eis como o pode fazer:
- Aceda à secção "Base de dados de conhecimento" em Botpress.
- Carregue documentos ou adicione URLs de sítios Web como fontes.
- Botpress indexa o conteúdo automaticamente, segmentando-o em partes de conhecimento mais pequenas e recuperáveis.
Etapa 4: personalizar a identidade do Chatbot
Personalize o nome e a personalidade do seu Chatbot para corresponder ao seu caso de uso. Esta etapa crucial garante que seu chatbot não se identifique erroneamente como ChatGPT ou Claude.
- Ir para "Detalhes do Bot"
- Clique em "Gerar" para criar uma identidade para o seu chatbot com base nas suas instruções e dados, ou escreva uma manualmente.
Etapa 5: Implantar seu Chatbot
O chatbot está agora pronto para ser pré-visualizado e partilhado. Eis como pode aceder e testá-lo:
- Em Botpress Studio, clique em "Publish" (Publicar) para implementar o seu RAG Chatbot.
- Copie a ligação e comece a conversar!
Etapa 6: personalizar a aparência do seu Chatbot
Pretende personalizar ainda mais o seu Webchat para o alinhar com a sua marca e voz? Basta clicar em "Personalizar Webchat" a partir de "Partilhar".
Criar Chatbots mais inteligentes com o RAG
Os chatbots com tecnologia RAG estão a transformar a forma como as empresas fornecem respostas precisas e em tempo real, optimizam os fluxos de trabalho e melhoram as experiências dos utilizadores. Com as ferramentas fornecidas por Botpress, pode criar chatbots inteligentes com facilidade.
Com carregamentos da base de conhecimentos com um clique e integrações perfeitas com plataformas como Slack, WhatsApp, Notion, entre outras, pode implementar chatbots RAG poderosos em minutos utilizando Botpress.
Comece hoje mesmo a criar chatbots mais inteligentes e sensíveis ao contexto - gratuitamente.
FAQs
1. Qual é a diferença entre um chatbot RAG e um chatbot tradicional?
Um chatbot tradicional baseia-se principalmente em respostas pré-escritas ou no seu modelo de linguagem incorporado, enquanto um chatbot RAG pode obter informações em tempo real de fontes externas, pelo que é muito melhor a responder a perguntas específicas e actualizadas.
2. Como é que um sistema RAG decide qual o conhecimento a recuperar e qual o conhecimento a gerar?
Em primeiro lugar, procura pedaços de informação relevantes na sua base de conhecimentos e depois utiliza-os para gerar uma resposta natural e coerente. É como consultar notas antes de responder.
3. Posso utilizar o RAG sem carregar fontes de conhecimento externas?
Tecnicamente, sim, mas isso anula o objetivo. O RAG brilha quando tem dados externos para trabalhar. É como dar ao seu robot um cérebro cheio de livros de referência.
4. O RAG é adequado para aplicações multilingues?
Sem dúvida. Desde que as suas fontes de conhecimento e LLM suportem as línguas de que necessita, um chatbot RAG pode facilmente lidar com conversas multilingues.
5. Como posso medir a exatidão e a relevância dos conhecimentos recuperados?
Pode verificar até que ponto as respostas correspondem às perguntas dos utilizadores, acompanhar o feedback ou até registar as fontes utilizadas. É tudo uma questão de garantir que o bot está a obter as informações certas no momento certo.
