O que é um chatbot GPT e como posso criar um?

Graças ao LLM aberto da OpenAI, você pode criar seu próprio chatbot GPT usando a tecnologia de IA mais avançada do mundo.

Modelos de linguagem de grande porte (LLMs) como o GPT estão evoluindo rapidamente a cada ano. Isso significa não só mais poder, mas também mais formas acessíveis de criar seu próprio chatbot GPT personalizado.

Já ajudamos mais de 750.000 pessoas a criar e implantar seus próprios chatbots baseados em LLM. Então entendemos bem como usar o motor GPT para personalizar seu próprio chatbot.

Neste artigo, vou te mostrar:

• O básico sobre chatbots GPT
• Como funciona o treinamento do modelo GPT
• Os passos para criar seu próprio chatbot GPT

O que é um chatbot GPT?

Um chatbot Generative Pre-trained Transformer (GPT) é um agente conversacional que utiliza um modelo GPT para alimentar sua interação com os usuários.

Normalmente, pensamos no ChatGPT quando falamos de chatbots GPT. Mas o motor GPT da OpenAI pode alimentar vários tipos de chatbots – alguns criados diretamente na OpenAI, outros em plataformas de chatbot que usam o motor GPT.

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Fora do ChatGPT, chatbots GPT são personalizados para atender necessidades específicas, seja como um parceiro de estudos com IA, um chatbot de atendimento ao cliente, um chatbot de vendas, um bot de agendamento ou até um chatbot de RH.

Esses tipos de chatbots GPT podem estar em uma página web – como o ChatGPT ou um bot de suporte ao cliente – ou podem ser implantados em outras plataformas ou canais (como um chatbot no WhatsApp).

Você pode implantar um canal GPT personalizado em plataformas como Telegram, ou até conectá-lo a sistemas como Zendesk ou Salesforce. Ele pode usar dados do seu negócio para informar clientes ou ajudar funcionários a tomar decisões.

Por que devo criar um chatbot com GPT ou outro LLM?

Hoje em dia, a maioria dos chatbots é construída com modelos de linguagem de grande porte (LLMs) como o GPT.

Por quê? São poderosos, ficam mais acessíveis a cada nova versão, e são uma tecnologia complexa demais para a maioria das empresas desenvolverem do zero.

Então, se você tem qualquer tarefa de conversa digital, provavelmente vai acabar usando um chatbot GPT.

Bots GPT são poderosos

Um estudo da City University de Hong Kong destaca o poder dos chatbots GPT personalizados, explicando que ao "aproveitar dados personalizados, o chatbot pode fornecer informações mais direcionadas e relevantes, melhorando a experiência do usuário."

Essa capacidade de entregar respostas personalizadas e com contexto faz dos chatbots GPT uma ferramenta valiosa – quando na história tivemos IA avançada para nos ajudar a reservar um voo ou planejar uma refeição?

Bots GPT ficam mais acessíveis a cada versão

A maioria dos nossos usuários (praticamente 95%) prefere modelos GPT a outros LLMs. Por quê? Pelo menos até o momento desta publicação, o modelo 4o oferece o melhor custo-benefício.

Então, os modelos da OpenAI são os mais acessíveis para uma experiência de IA confiável hoje. Mas em seis meses, quem sabe qual modelo estará na frente?

Para que posso usar um chatbot GPT?

Resumindo, você pode usar um chatbot GPT para qualquer tarefa de IA conversacional.

Os casos de uso mais comuns são atendimento ao cliente, vendas, marketing, bots de agendamento e chatbots internos para funcionários (como bots de RH ou TI).

Mas se você usar uma plataforma de chatbot flexível, pode criar o que quiser. Um comediante de bolso. Um planejador pessoal. Chatbots educacionais ou bots de saúde. Qualquer coisa.

Temos clientes que criaram chatbots imobiliários, chatbots para restaurantes e até chatbots para hotéis que reservam quartos e coordenam equipes.

Você pode receber atualizações diárias sobre ações com um agente de cripto. Pode criar um parceiro de estudos com IA. Ou até criar um chatbot GPT para WhatsApp que interage com seus usuários pelo app de mensagens. O céu é o limite.

Como funcionam os chatbots GPT?

Entrada e pré-processamento

O usuário digita ou fala uma mensagem para o chatbot. O texto é limpo e estruturado — às vezes recebe tags de contexto como histórico da conversa ou metadados. Esse pré-processamento ajuda o modelo a entender o pedido corretamente.

Processamento pelo modelo de linguagem

O chatbot envia a entrada para o motor GPT (por exemplo, GPT-4o).

O GPT prevê a próxima palavra mais provável, uma após a outra, até formar uma resposta completa e natural. Ele se baseia nos padrões aprendidos em grandes volumes de dados, então você não precisa treiná-lo. Obrigado, processamento de linguagem natural!

No entanto, se quiser treinar um chatbot com informações personalizadas (como registros de clientes), uma boa plataforma de criação de chatbots permite adicionar seus próprios materiais de treinamento.

Memória de conversação

Para acompanhar conversas em andamento, chatbots usam janelas de contexto ou recursos de memória.

O modelo não lembra conversas passadas sozinho, então os desenvolvedores fornecem o histórico relevante a cada vez. Assim, ele responde como se "lembrasse" do que foi dito antes.

Se isso for importante para o chatbot que você está criando, pergunte ao seu fornecedor sobre recursos de memória — muitas plataformas não oferecem isso! Plataformas como Botpress ou frameworks como LangChain oferecem recursos de memória.

Lógica de negócios e integrações

A maioria dos chatbots GPT não é apenas "GPT puro". Eles estão conectados a ferramentas, bancos de dados ou APIs.

Isso significa que, se você pedir o status do seu pedido, o chatbot usa o GPT para entender o pedido, consulta o sistema da empresa e gera uma resposta natural com os dados obtidos.

Pós-processamento e regras de segurança

Antes da mensagem chegar ao usuário, desenvolvedores podem adicionar regras, filtros ou formatação. É aqui que entram ajustes de tom, checagem de segurança de conteúdo ou políticas específicas da empresa. Essas regras garantem que o chatbot responda conforme as exigências da marca e de conformidade.

Saída para o usuário

Por fim, o chatbot entrega a resposta gerada pelo canal escolhido — como um widget no site, app de mensagens ou assistente de voz. O ciclo se repete com a próxima mensagem do usuário.

Como criar um chatbot GPT em 5 passos

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Se você quer criar seu próprio chatbot GPT, pode ficar tranquilo. A parte mais difícil já foi feita pelos especialistas. Agora, qualquer pessoa pode personalizar o poderoso motor GPT para seus próprios usos.

Existem duas formas principais de criar seu chatbot GPT: criando um GPT personalizado na OpenAI ou criando um chatbot GPT personalizado em uma plataforma de terceiros. Não se preocupe, há várias opções gratuitas.

Passo 1: Defina seu escopo

Decida para que seu chatbot será usado. Pode ser um bot pessoal para controlar seus gastos com supermercado e ajudar no planejamento de refeições. Ou talvez sua empresa queira um agente de IA para organizar o atendimento ao cliente e a gestão de informações.

Seu escopo deve incluir para quem você quer criar o chatbot – você mesmo, seus clientes, funcionários, usuários, qualquer pessoa na internet – e quais capacidades ele precisa ter para atingir seus objetivos.

Por exemplo, se você quer um chatbot para imóveis ou hotelaria, procure uma plataforma com integração nativa ao Facebook Messenger, Telegram ou WhatsApp, para se comunicar diretamente com seu público.

Depois de definir seu público e as capacidades necessárias do chatbot, encontre uma plataforma que ofereça suporte a elas.

Passo 2: Escolha sua plataforma

Não importa o tipo de chatbot que você quer criar, existe uma plataforma com tudo que você precisa.

Por exemplo, se quiser criar um bot sem escrever código, existem opções no-code disponíveis.

Se quiser um chatbot altamente personalizado, que se conecte aos seus sistemas e fluxos de trabalho personalizados, procure uma plataforma altamente extensível que permita criar possibilidades ilimitadas.

Se quiser criar um bot GPT para WhatsApp ou um chatbot para Slack, escolha uma plataforma com integração nativa.

Se precisar de inspiração, confira nossa lista das 9 melhores plataformas de chatbot.

Passo 3: Colete seus dados

Se quiser fazer prompting avançado ou fine-tuning, será preciso reunir o conjunto de dados que vai alimentar seu chatbot.

Por exemplo, se você quer aliviar sua equipe de suporte criando um bot que imite suas técnicas, pode coletar transcrições de atendimentos bem-sucedidos.

Passo 4: Personalize e integre

A parte mais empolgante? É construir de fato seu chatbot GPT.

Sua plataforma de chatbot permitirá personalizar as ações que o bot executa, o tom ou personalidade que ele adota e os fluxos de conversa individuais.

Você pode até pedir para o chatbot realizar uma tarefa específica, e ele pode executá-la de forma autônoma.

Também será necessário integrar o chatbot com as fontes de informação necessárias. Por exemplo, se quiser que ele explique seus produtos, o chatbot GPT precisa estar conectado ao seu site e catálogo de produtos.

Passo 5: Implemente e teste

Onde você quer que seu chatbot GPT seja acessado?

Provavelmente você vai querer implantar o bot em um site, mas pode ser útil disponibilizá-lo em outros canais também. Dependendo do objetivo, pode ser interessante colocá-lo no canal de mensagens mais usado pelos clientes ou nas plataformas mais acessadas pelos funcionários.

Depois que o chatbot estiver pronto, você ou sua equipe precisarão testar diferentes situações e aprimorar o bot.

Como posso treinar um modelo GPT?

Se você quer criar seu próprio chatbot GPT, é útil entender como o modelo GPT foi criado.

Um modelo GPT nasce do pré-treinamento e pode ser ainda mais especializado com fine-tuning. Porém, também é possível criar um chatbot GPT personalizado sem fine-tuning, que é um processo intensivo e pode ficar caro rapidamente.

Pré-treinamento

O pré-treinamento é um processo que consome muito tempo e recursos e – por enquanto – só pode ser realizado por empresas com grande financiamento. Se você está criando seu próprio chatbot GPT, não fará o pré-treinamento.

O pré-treinamento acontece quando uma equipe de desenvolvimento treina o modelo para prever corretamente a próxima palavra em uma frase com aparência humana. Depois que o modelo é treinado com uma grande quantidade de texto, ele consegue prever com mais precisão quais palavras devem seguir em uma frase.

A equipe começa coletando um conjunto de dados massivo. O modelo é então treinado para dividir o texto em palavras ou subpalavras, conhecidas como tokens.

É aqui que entra o ‘T’ do GPT: esse processamento e divisão do texto é feito por uma arquitetura de rede neural chamada transformer.

Ao final da fase de pré-treinamento, o modelo entende a linguagem de forma ampla, mas não é especializado em nenhum domínio específico.

Ajuste fino

Se você é uma empresa com um grande conjunto de dados à disposição, o ajuste fino pode ser uma opção.

O ajuste fino consiste em treinar um modelo em um conjunto de dados específico, para que ele se torne especialista em uma função específica.

Você pode treiná-lo com:

• Textos médicos, para que ele possa diagnosticar condições complexas com mais precisão
• Textos jurídicos, para que ele escreva pareceres legais de maior qualidade em determinada jurisdição
• Roteiros de atendimento ao cliente, para que ele saiba quais tipos de problemas seus clientes costumam ter

Após o ajuste fino, seu chatbot GPT é alimentado pelas capacidades linguísticas adquiridas no pré-treinamento, mas também especializado no seu caso de uso.

Mas o ajuste fino não é o processo ideal para muitos projetos de chatbot GPT. Você não precisa de ajuste fino se quiser apenas personalizar um chatbot.

Na verdade, só é possível fazer ajuste fino em um chatbot GPT se você tiver um conjunto de dados muito grande e relevante (como transcrições de atendimentos de uma grande empresa). Se seu conjunto de dados não for grande o suficiente, não vale o tempo nem o custo do ajuste fino.

Felizmente, prompts avançados e RAG (geração aumentada por recuperação) quase sempre são suficientes para personalizar um chatbot GPT – mesmo se você for implantá-lo para milhares de clientes.

Quais são as alternativas ao treinamento de um chatbot GPT?

Se o processo de treinamento parece complicado, temos boas notícias. Provavelmente você não vai precisar.

Fazer fine-tuning em um chatbot GPT é útil para necessidades específicas de grandes empresas – e está disponível para nossos clientes Enterprise – mas a maioria das empresas e criadores de chatbots consegue ótimos resultados sem esse processo caro.

Se você quer treinar seu próprio chatbot GPT para:

• Falar com a voz da sua marca
• Equilibrar empatia e eficiência
• Detectar corretamente um problema específico dos seus clientes
• Divulgar informações específicas da marca

Então, você não precisa se preocupar com fine-tuning. Plataformas de criação de chatbots permitem realizar prompting avançado para adaptar o bot exatamente ao que você precisa.

Prompting avançado

As melhores plataformas de chatbot oferecem recursos de prompting avançado na criação do seu chatbot GPT.

Diferentes tipos de prompting avançado permitem que você instrua seu bot sobre como responder a determinados cenários. Se quiser que ele promova um tipo de produto mais do que outro, ou que divulgue informações corretas sobre a história romana, você pode orientar seu bot na fase de construção.

Alguns criadores acham útil usar cadeia de prompts de IA ou prompting de cadeia de pensamento, duas estratégias que melhoram o raciocínio e a explicação do modelo.

RAG

Geração aumentada por recuperação (RAG) é um tipo de geração de IA que instrui seu chatbot a buscar informações de uma fonte específica – geralmente suas tabelas internas, documentos ou sites – e gerar uma resposta baseada nesses dados.

Se você tem receio de criar um chatbot GPT que recomende concorrentes ou ofereça promoções falsas, o RAG é uma forma de limitar as respostas do bot a um conjunto de dados específico. A maioria das empresas que usa chatbot GPT utiliza RAG para proteger as respostas.

“Alucinação de IA é algo muito solucionável”, disse Jensen Huang, CEO da Nvidia, destacando que o RAG transforma a IA em “um assistente de pesquisa que resume para você.”

Portanto, se você não tem tempo ou recursos para fazer fine-tuning, não se preocupe. Não é preciso fazer fine-tuning para criar um chatbot GPT personalizado e alinhado à sua marca.

Qual a diferença entre treinamento personalizado e treinamento ad hoc?

Resumindo: GPTs treinados sob medida são ajustados com dados específicos do negócio para maior precisão, enquanto GPTs treinados ad hoc usam conjuntos de dados gerais para respostas mais amplas, mas menos especializadas.

GPTs treinados sob medida

GPTs treinados sob medida são criados a partir do treinamento em conjuntos de dados específicos.

Esses conjuntos incluem perguntas e respostas relevantes de clientes relacionadas ao negócio em questão. Com essa abordagem, as empresas garantem que seu chatbot ofereça soluções precisas e adaptadas às necessidades da organização.

GPTs treinados ad hoc

GPTs treinados ad hoc utilizam conjuntos de dados existentes projetados para uso geral. Embora exijam menos personalização em comparação aos treinados sob medida, sua precisão pode ser um pouco inferior à dos modelos personalizados.

Ainda assim, quando equipados com tecnologia de IA adequada, como PLN, esses bots se tornam ferramentas poderosas, capazes de gerar respostas úteis mesmo em conversas complexas.

Crie um Chatbot GPT Personalizado

Combinar o poder do motor GPT com a flexibilidade de uma plataforma de chatbot permite usar a tecnologia de IA mais avançada para casos de uso personalizados da sua organização.

A Botpress oferece um estúdio de arrastar e soltar que permite criar chatbots GPT personalizados para qualquer finalidade. Nós ajudamos você a fazer a IA trabalhar a seu favor, independentemente de como deseja implantá-la.

Contamos com uma plataforma educacional robusta, a Botpress Academy, além de um canal no YouTube detalhado. Nosso Discord reúne mais de 20.000 criadores de bots, então você sempre pode contar com o suporte que precisar.

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Perguntas frequentes

O GPT é exclusivo da OpenAI?

O nome GPT é exclusivo da OpenAI, embora o direito autoral tenha sido negado a ela. Mas o método de criação de um GPT pode ser realizado por qualquer pessoa com recursos suficientes. Normalmente, quando alguém fala em 'bot GPT', está se referindo a um chatbot alimentado por LLM que utiliza um modelo GPT.

Devo ajustar meu chatbot?

A menos que você seja uma grande empresa, provavelmente não precisa ajustar seu chatbot. Métodos como prompting avançado e RAG já são suficientes para a maioria das empresas que desejam criar um chatbot personalizado.

Como posso personalizar um chatbot GPT?

As formas mais simples de personalizar um bot GPT são o prompting avançado ou o uso de RAG (geração aumentada por recuperação). Essas opções permitem definir como o bot se comporta e de onde ele obtém seu conhecimento. Para a maioria das empresas, essas instruções já são suficientes para criar um chatbot robusto e personalizado.

É difícil criar um chatbot GPT?

Não precisa ser difícil criar um chatbot com GPT, especialmente com o surgimento de plataformas de chatbot low-code. Você pode até criar um bot GPT sem programar, usando plataformas de arrastar e soltar como o Botpress.