Um guia prático para construir um pipeline RAG de suporte com LangChain

Se você trabalha com suporte, conhece a sensação. O volume de tickets está a aumentar e toda a gente fala sobre como a IA pode ajudar. Mas também já deve ter visto chatbots genéricos que causam mais dores de cabeça do que resolvem. Eles falham porque não fazem a menor ideia sobre os produtos, políticas ou sobre o que os seus clientes estão realmente a enfrentar. É como colocar um recém-contratado a atender o telefone sem qualquer treino.

É aqui que a Geração Aumentada por Recuperação (RAG) entra em cena. É uma abordagem de IA que permite que um modelo use o conhecimento interno da sua própria empresa, o seu centro de ajuda, documentos internos e até tickets de suporte anteriores para responder a perguntas. É a diferença entre um bot que dá uma resposta vaga e inútil e um que fornece uma solução perfeita e contextualizada.

Para equipas com programadores disponíveis, o LangChain é uma ferramenta popular de código aberto para montar esses pipelines RAG do zero. Nesta publicação, vamos analisar os conceitos por trás da construção de um pipeline RAG de suporte com o LangChain. Mas, mais importante, vamos analisar um caminho mais direto, poderoso e de autoatendimento para equipas de suporte que querem apenas uma solução que funcione imediatamente.

O que precisará para um pipeline RAG de suporte DIY

Antes de entrarmos nos pormenores, vamos ser realistas sobre o que é necessário para construir um destes do zero. Este não é um projeto casual de fim de semana, é um esforço sério de engenharia que exige um investimento adequado.

Aqui está um resumo rápido do que precisará ter pronto:

• Poder de fogo de desenvolvimento: precisará de engenheiros que se sintam à vontade com Python, APIs e o mundo muitas vezes complicado das frameworks de IA. Este não é um trabalho para alguém que está apenas a começar a programar.

• Chaves de API de LLM: precisará de uma conta com um provedor de modelos de linguagem grandes (LLM), como a OpenAI. Isso significa pagar pelo uso, tanto para gerar respostas quanto para criar os "embeddings" que alimentam a pesquisa da sua IA.

• Uma base de dados vetorial: este é um tipo especial de base de dados onde o seu conhecimento é armazenado para que a IA possa pesquisá-lo rapidamente. Opções como Pinecone, ChromaDB ou FAISS são comuns, mas todas precisam ser configuradas e mantidas.

• Infraestrutura de alojamento: o seu pipeline precisa de um servidor para ser executado. Isso significa configurar e pagar por alojamento na nuvem (como AWS ou Google Cloud) para mantê-lo online 24 horas por dia, 7 dias por semana.

• Muito tempo e paciência: este é o ponto principal. Construir, testar e ajustar um pipeline RAG é um projeto importante que pode facilmente levar semanas ou até meses para ser feito corretamente.

Construir um pipeline RAG de suporte com o LangChain: um guia passo a passo

Vamos analisar as principais etapas da construção de um pipeline RAG. Para cada passo, veremos como faria com o LangChain e, em seguida, como se compara a uma abordagem mais simplificada e sem código, projetada para equipas de suporte.

Passo 1: Carregar e indexar o seu conhecimento de suporte

A maneira do LangChain:

Primeiro, tem de colocar os seus dados no sistema. No LangChain, isso é feito com "Document Loaders". Isto significa escrever código Python para se conectar a cada uma das suas fontes de conhecimento. Poderá usar um "WebBaseLoader" para extrair os seus documentos de ajuda públicos, um "GoogleDocsLoader" para guias internos ou construir um carregador personalizado para extrair informações da API da sua central de ajuda.

Este processo geralmente significa lidar com chaves de API, lidar com diferentes formatos de ficheiro e escrever scripts para garantir que as informações permaneçam atualizadas. Se decidir adicionar uma nova fonte de conhecimento mais tarde, terá de voltar ao código e construir um carregador totalmente novo.

Uma alternativa mais simples:

Agora, e se pudesse saltar tudo isso? Uma plataforma como a eesel AI oferece integrações de um clique com mais de 100 fontes. Em vez de escrever código, basta conectar as suas contas de forma segura. Quer que a IA aprenda com os seus tickets do Zendesk, a sua wiki do Confluence e os Google Docs internos? Basta clicar em alguns botões para autorizar o acesso e está feito. Uma tarefa que poderia levar dias a um engenheiro é concluída em minutos a partir de um simples painel de controlo.

Passo 2: Dividir documentos em pedaços e criar embeddings

A maneira do LangChain:

Depois que os seus documentos são carregados, não pode simplesmente entregá-los à IA. Eles são demasiado longos. Precisa de dividi-los em pedaços menores e mais manejáveis, um processo chamado "chunking" (divisão em blocos). O LangChain oferece ferramentas para isso, como o "RecursiveCharacterTextSplitter", mas cabe a si descobrir a melhor maneira de o fazer. Provavelmente, passará um bom tempo a mexer em configurações como "chunk_size" e "chunk_overlap" para ver o que funciona.

Após o chunking, cada pedaço é enviado para um modelo de embedding, que transforma o texto numa sequência de números (um vetor) que captura o seu significado. Estes vetores são então armazenados na base de dados vetorial que configurou anteriormente.

Uma abordagem mais inteligente e automatizada:

Este é outro grande trabalho técnico que uma plataforma gerida simplesmente trata por si. A eesel AI automatiza todo o processo de chunking e embedding, usando métodos que são otimizados para conteúdo do tipo de suporte. Não precisa de pensar em nenhum dos detalhes técnicos, simplesmente funciona.

Melhor ainda, a eesel AI pode realmente treinar com os seus tickets anteriores. Ela analisa milhares dos seus históricos de chats e e-mails de suporte para aprender o tom de voz da sua marca, descobrir problemas comuns dos clientes e ver como é uma resolução bem-sucedida, tudo por conta própria. Isso é algo que simplesmente não consegue obter das ferramentas padrão do LangChain sem meses de trabalho de desenvolvimento personalizado.

Passo 3: Configurar o recuperador (retriever)

A maneira do LangChain:

O "Retriever" é a parte do seu pipeline que pesquisa na base de dados vetorial. Quando um cliente faz uma pergunta, o trabalho do retriever é encontrar os trechos de texto mais relevantes para mostrar ao LLM. No LangChain, configura isto no seu código, apontando-o para a sua base de dados vetorial. O seu desempenho está completamente ligado a quão bem fez o passo de embedding e ao algoritmo de pesquisa que está a usar.

Unificar o conhecimento para uma melhor recuperação:

Uma grande fraqueza de uma configuração básica do LangChain é que geralmente ele pesquisa apenas uma base de conhecimento de cada vez. Mas o conhecimento de uma equipa de suporte real está espalhado por todo o lado. O problema de um cliente pode ser mencionado num artigo de ajuda, discutido num canal privado do Slack e totalmente documentado num Google Doc.

A eesel AI contorna isto ao reunir todas as suas fontes conectadas numa única camada de conhecimento unificada. Quando uma pergunta chega, ela pode extrair o contexto de uma macro da central de ajuda, de uma conversa anterior no Slack e de um documento técnico, tudo ao mesmo tempo, para dar a melhor resposta possível. Também pode facilmente delimitar o conhecimento para criar diferentes agentes de IA para diferentes trabalhos. Por exemplo, poderia ter um bot de TI interno que usa apenas os seus documentos de TI, enquanto o seu bot voltado para o público está limitado ao seu centro de ajuda.

Um infográfico mostrando como a eesel AI unifica o conhecimento de várias fontes, um passo fundamental na construção de um pipeline RAG de suporte com o LangChain.

Passo 4: Gerar respostas e tomar medidas

A maneira do LangChain:

O passo final é juntar tudo. Cria-se uma "Chain" (como "RetrievalQA") que recebe a pergunta do utilizador e o texto recuperado, agrupa-os num prompt e envia para o LLM para escrever uma resposta.

Mas e se quiser que a IA realmente faça alguma coisa? Como etiquetar um ticket, procurar um número de pedido ou encaminhar para um agente humano? No LangChain, isso significa construir "Agentes" complicados que usam "Ferramentas". Este é um salto enorme em complexidade e realmente exige um profundo entendimento do desenvolvimento de IA para ser executado corretamente.

Um motor de fluxo de trabalho personalizável e sem código:

É aqui que uma plataforma dedicada de suporte se destaca. Com a eesel AI, usa um editor de prompts simples e visual para definir a personalidade, o tom e as regras da sua IA para quando ela deve passar as coisas para uma pessoa.

Melhor ainda, pode dar-lhe ações personalizadas sem escrever uma única linha de código. Pode configurá-la para "etiquetar ticket como 'Problema de Faturação'", "procurar estado do pedido no Shopify" ou "criar um ticket no Jira e encaminhar para o Nível 2". Este nível de controlo permite-lhe automatizar fluxos de trabalho completos, não apenas responder a perguntas. Transforma o seu bot de uma simples máquina de perguntas e respostas num agente autónomo que pode realmente resolver problemas.

Uma captura de ecrã do motor de fluxo de trabalho sem código da eesel AI, que é uma alternativa mais simples para construir um pipeline RAG de suporte com o LangChain para ações personalizadas.

Armadilhas comuns ao construir um pipeline RAG de suporte com o LangChain

Quando está a construir um pipeline RAG de suporte com o LangChain, é fácil encontrar obstáculos que podem paralisar todo o projeto. Aqui estão alguns dos mais comuns e como uma solução gerida o ajuda a evitá-los completamente.

Construir um pipeline RAG de suporte com o LangChain: Construir vs. Comprar para a sua equipa de suporte

O LangChain é uma framework fantástica e poderosa. Para programadores que constroem aplicações de IA muito específicas e personalizadas do zero, é uma ferramenta incrível.

Mas para uma equipa de suporte, o objetivo não é tornar-se numa empresa de infraestrutura de IA. O objetivo é resolver os problemas dos clientes mais rapidamente, reduzir o esgotamento dos agentes e deixar os clientes mais felizes. O caminho DIY com o LangChain traz uma tonelada de complexidade, longos prazos de desenvolvimento e uma dor de cabeça de manutenção que desvia o foco do que realmente importa: oferecer um excelente suporte.

O caminho mais rápido para a automação inteligente do suporte

A eesel AI oferece todo o poder de um pipeline RAG construído à medida, sem nenhuma das dores de cabeça. É uma plataforma de nível empresarial construída para equipas de suporte, não apenas para programadores. Ela unifica o seu conhecimento, aprende com as conversas passadas da sua equipa e dá-lhe as ferramentas para automatizar fluxos de trabalho inteiros em apenas alguns minutos.

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