Este artigo apresenta as melhores práticas para utilizar a Inteligência Artificial (IA) no Ligo Bots, com foco em aprimorar a usabilidade, manutenção e desempenho dos assistentes virtuais criados na plataforma.
Conceitos gerais
A IA do Ligo Bots utiliza o modelo NLU (Natural Language Understanding), que interpreta a linguagem natural a partir de exemplos cadastrados manualmente. Para aproveitar ao máximo a IA, é importante entender três conceitos principais:
- Intenções: São os objetivos por trás das mensagens dos usuários, como “reservar uma mesa” ou “comprar um produto”. Identificar corretamente a intenção permite direcionar a conversa para a ação adequada.
- Entidades: São informações específicas dentro da mensagem, como data, local, produto ou quantidade. Elas ajudam a personalizar e tornar a interação mais precisa.
- Confiança: É o grau de certeza do sistema sobre a intenção e as entidades identificadas. Uma alta confiança indica que a IA entendeu corretamente o pedido do usuário.
Conceitos específicos do Ligo Bots
- Condições: Regras definidas para aplicar a IA em determinados fluxos, podendo envolver apenas intenções ou a combinação de intenções e entidades.
- Aprimoramento: Frases que a IA não entendeu bem são armazenadas para análise e melhoria contínua do sistema.
Boas práticas na criação de uma IA
- Quantidade de exemplos iniciais: Cadastre pelo menos duas intenções diferentes, cada uma com 4 a 5 frases de exemplo, para garantir uma base sólida de funcionamento.
- Frases cadastradas: Priorize frases claras, objetivas e variadas. Evite variações mínimas (maiúsculas/minúsculas, acentos) e frases ambíguas que possam confundir a IA.
- Uso de intenção e entidade: Combine intenções e entidades para diferenciar solicitações semelhantes, tornando a IA mais precisa e personalizada.
- Tempo de treinamento: Após adicionar novos exemplos, aguarde o treinamento automático da IA. O tempo pode variar conforme a quantidade de dados e a complexidade do modelo.
- Maturidade: O desenvolvimento da IA é gradual, exigindo tempo, ajustes e novos exemplos para alcançar alta precisão e desempenho.
Seguindo essas práticas, é possível criar assistentes virtuais mais eficientes, assertivos e fáceis de manter no Ligo Bots.
