Se tem procurado por uma "Referência da API do ChatKit", provavelmente notou que as coisas são um pouco estranhas. Encontrará tutoriais para um produto que já não existe, documentação para uma biblioteca de front-end e muita confusão a ligar tudo isto. Se está apenas a tentar criar uma experiência de chat com IA moderna, é fácil ficar preso.
Provavelmente já percebeu que construir um chatbot genuinamente útil envolve mais do que apenas uma interface de utilizador elegante. Tem de ligar essa UI a um servidor de backend, descobrir a lógica do modelo de IA e alimentar todas as suas fontes de conhecimento. É imenso trabalho.
Este guia está aqui para esclarecer as coisas. Vamos analisar o que "ChatKit" realmente significa hoje, ver o que a versão da OpenAI oferece e mostrar-lhe uma forma muito mais rápida de lançar uma solução completa de chat com IA em minutos, não em meses.
O que é "ChatKit"?
"Chat Kit" é um termo geral para um kit de desenvolvimento de software (SDK) ou biblioteca que ajuda os programadores a criar interfaces de chat sem começar do zero. O principal problema é que dois produtos completamente diferentes usaram este nome, e é por isso que grande parte da informação que encontra online está desatualizada.
O original: o Chatkit descontinuado da Pusher
Durante muito tempo, a Pusher teve um produto popular chamado Chatkit que os programadores adoravam para adicionar funcionalidades de chat às suas aplicações. Mas se está à procura da sua referência de API, está numa espécie de caça ao fantasma. A Pusher descontinuou oficialmente o Chatkit em abril de 2020.
Quaisquer guias, tutoriais ou documentação de API que encontre para ele estão agora obsoletos. É um beco sem saída, o que explica muitas das perguntas confusas que pode ver em fóruns como o Stack Overflow.
A versão moderna: o ChatKit da OpenAI
Mais recentemente, a OpenAI lançou o seu próprio ChatKit como parte de um conjunto de ferramentas chamado AgentKit. Trata-se de uma framework de UI moderna e incorporável, construída especificamente para chat alimentado por IA. Não é uma plataforma de serviço completo, mas sim uma coleção de blocos de construção para a parte visual do seu chatbot, o front-end. Pense nela como o rosto da operação, mas não o cérebro.
O que a referência da API do ChatKit da OpenAI realmente abrange
Quando aprofunda a referência da API do ChatKit moderna, descobre que é um conjunto de ferramentas para programadores de front-end que usam JavaScript. Foi concebida para lhe dar as peças visuais para construir uma janela de chat polida, mas é aí que termina.
Eis para que o ChatKit da OpenAI é excelente:
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Personalização profunda da UI: Pode ajustar as cores, fontes e layout para que a janela de chat pareça e se sinta como uma parte nativa da sua aplicação.
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Streaming de respostas integrado: Lida com o trabalho de front-end de mostrar a resposta da IA à medida que é gerada, naquela animação suave, semelhante a digitação, com a qual todos estamos familiarizados.
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Integração de ferramentas e fluxos de trabalho: Fornece componentes visuais que mostram o que a IA está a fazer nos bastidores, como chamar uma ferramenta específica ou processar informações.
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Gestão de anexos: Dá-lhe a UI para os utilizadores carregarem ficheiros e imagens para o chat.
Mas aqui está a parte crucial: a referência da API do ChatKit não toca em nada no backend. É apenas a ponta do iceberg. Se decidir usá-la, continua responsável por construir e manter tudo o resto. Isto inclui:
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Escrever todo o código do lado do servidor para lidar com a autenticação e fazer chamadas de API para a OpenAI.
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Gerir o histórico de conversas e o estado de cada utilizador.
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Chamar efetivamente os modelos de IA, como o GPT-4o, para obter respostas.
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Ligar-se às suas várias fontes de conhecimento (como o seu centro de ajuda, documentos internos ou tickets de suporte passados).
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Definir e executar lógica personalizada, como encaminhar um chat para um humano ou consultar o estado do pedido de um cliente.
Basicamente, a OpenAI dá-lhe um painel de carro muito bonito, mas você tem de construir o motor, a transmissão e todo o sistema de combustível sozinho.
O desafio de construir por conta própria
Isto leva ao clássico dilema "construir vs. integrar". Usar um kit de UI como o ChatKit da OpenAI é a rota de "construir". Dá-lhe controlo total, mas é um projeto massivo que pode consumir recursos de engenharia e adiar a sua data de lançamento.
O trabalho oculto na abordagem de "construir"
Um simples kit de UI deixa-o com uma montanha de desenvolvimento de backend. Precisa de engenheiros que possam construir um serviço seguro e escalável que ligue todas as diferentes partes. E isto não é uma configuração única; significa manutenção contínua, correção de bugs e implementação de atualizações sempre que uma API muda. O apelo inicial de uma biblioteca de UI gratuita pode rapidamente ficar soterrado por custos de engenharia a longo prazo.
Uma alternativa moderna: Uma plataforma de suporte com IA integrada
Em vez de construir tudo de raiz, pode usar uma plataforma full-stack e self-service que trata de tudo, desde a integração de conhecimento até à bolha de chat final que o utilizador vê. Esta é a abordagem de "integrar", e é exatamente onde uma ferramenta como o eesel AI se encaixa.
eesel AI é uma plataforma completa construída para lhe dar um agente de IA poderoso e personalizado sem as dores de cabeça de meses de desenvolvimento. Liga-se às ferramentas que já utiliza e aprende com o conhecimento único do seu negócio, para que possa ter uma solução de IA pronta para produção ao vivo em questão de minutos.
Eis uma comparação rápida com a abordagem de "construir":
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Fique operacional em minutos, não em meses: Em vez de passar semanas a construir um backend, o eesel AI oferece integrações com um clique com help desks como Zendesk e Freshdesk, ferramentas de chat como Slack e dezenas de outras. Pode ter um agente de IA a funcionar sem escrever uma única linha de código do lado do servidor.
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Conhecimento unificado instantaneamente: Uma construção personalizada significa que tem de criar os seus próprios pipelines de dados para cada fonte de conhecimento. O eesel AI aprende automaticamente com os seus tickets passados, artigos do centro de ajuda e wikis internos no Confluence ou Google Docs, dando à sua IA um contexto profundo desde o primeiro dia.
Um infográfico mostrando como o eesel AI se conecta a múltiplas fontes de conhecimento para fornecer respostas abrangentes, uma alternativa melhor a uma simples Referência da API do ChatKit.:- Um motor de fluxo de trabalho completo está incluído: Não precisa de codificar lógica complexa para triagem ou encaminhamento. Com o motor de fluxo de trabalho visual e o editor de prompts do eesel AI, pode definir a personalidade da sua IA, configurar ações personalizadas (como procurar informações de pedidos no Shopify) e decidir exatamente que tipos de tickets deve tratar.
Um diagrama do motor de fluxo de trabalho visual do eesel AI, que simplifica a lógica complexa de backend não coberta por uma Referência da API do ChatKit.:Construir com ChatKit vs. lançar com eesel AI
Quando se coloca tudo lado a lado, a escolha torna-se muito mais clara.
| Funcionalidade | Construir com OpenAI ChatKit + APIs | Lançar com eesel AI |
|---|---|---|
| Tempo de Configuração | Semanas a meses | Minutos |
| Desenvolvimento de Backend | Necessário (construir de raiz) | Não necessário (pré-construído) |
| Integração de Conhecimento | Manual (código personalizado para cada fonte) | Automatizada (mais de 100 integrações com um clique) |
| Ações Personalizadas e Triagem | Requer codificação de lógica complexa | Motor de fluxo de trabalho visual e editor de prompts |
| Testes Pré-lançamento | Testes manuais necessários | Simulação integrada em tickets históricos |
| Manutenção | Esforço contínuo de engenharia | Totalmente gerido pelo eesel AI |
Obter uma solução completa de chat com IA
Embora uma "Referência da API do ChatKit" seja um ponto de partida sólido para programadores que constroem uma UI de raiz, uma plataforma integrada como o eesel AI é feita para empresas que precisam de uma solução completa e poderosa agora.
Começar é surpreendentemente simples:
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Conecte as suas fontes de conhecimento: Em apenas alguns cliques, pode ligar o seu help desk, documentos e website.
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Escolha onde vive: Decida onde quer que a sua IA opere, seja no seu website como um chatbot, dentro do seu help desk como um Agente de IA, ou no Slack para perguntas internas.
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Personalize a sua IA: Use o editor de prompts simples para ajustar o tom de voz da IA e definir regras para quando deve encaminhar para um humano.
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Teste com confiança: Antes de entrar em produção, pode simular a sua configuração em milhares dos seus tickets de suporte passados. Isto mostra-lhe exatamente como irá funcionar e ajuda-o a prever a sua taxa de automação.
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Entre em produção e monitorize: Lance a sua IA gradualmente e use o painel de análise para detetar quaisquer lacunas de conhecimento e continuar a melhorar o seu desempenho.
Esse modo de simulação é uma grande vantagem. Dá-lhe um ambiente sem riscos para testar e refinar a sua IA, para que possa lançar sabendo o que esperar. Além disso, com preços transparentes, não será surpreendido com taxas inesperadas por cada ticket que a sua IA ajuda a resolver.
O painel de simulação do eesel AI, uma funcionalidade que vai além de uma Referência da API do ChatKit padrão, permitindo testes pré-lançamento em dados históricos.:Passar de uma Referência da API do ChatKit para uma solução completa
Esse "ChatKit" que procurava pode ser um pouco enganador. A versão da Pusher já desapareceu há muito tempo, e a da OpenAI é um componente de UI de front-end que o deixa a fazer todo o trabalho pesado no backend. É um ponto de partida, certamente, mas está longe de ser uma solução completa.
Para empresas que querem lançar um chatbot com IA poderoso e consciente do contexto sem um enorme projeto de engenharia, as plataformas integradas são o caminho a seguir. Uma solução como o eesel AI trata de toda a stack por si, desde a integração de conhecimento até à automação de fluxos de trabalho. Isto permite que se concentre em criar ótimas experiências para o cliente em vez de gerir infraestrutura.
Pronto para lançar um chatbot com IA poderoso sem os custos de desenvolvimento? Experimente o eesel AI gratuitamente para ver quão rapidamente pode automatizar o suporte, ou agende uma demonstração com a nossa equipa para explorar casos de uso mais avançados.
Perguntas frequentes
A confusão resulta de dois produtos diferentes que usaram o nome "ChatKit". O Chatkit original da Pusher, que tinha a sua própria referência de API, foi descontinuado em 2020. A atual Referência da API do ChatKit da OpenAI refere-se a uma biblioteca de UI de front-end para interfaces de chat com IA, não a uma solução de backend completa.
A moderna Referência da API do ChatKit da OpenAI foi concebida para o desenvolvimento de front-end, ajudando-o a construir janelas de chat altamente personalizáveis com funcionalidades como streaming de respostas, visualização de integração de ferramentas e gestão de anexos. Fornece os componentes visuais para uma experiência de utilizador polida.
Usar a Referência da API do ChatKit da OpenAI significa que ainda terá de construir todo o backend. Isto inclui código do lado do servidor para autenticação, gestão do histórico de conversas, chamadas a modelos de IA, integração de fontes de conhecimento e definição de lógica personalizada para o seu chatbot.
Plataformas integradas como o eesel AI tratam de toda a stack, desde a integração de conhecimento e lógica de backend até à UI de front-end, reduzindo significativamente o tempo de desenvolvimento e a manutenção. Permitem-lhe lançar uma solução de IA completa em minutos, não em meses, fornecendo integrações e fluxos de trabalho pré-construídos.
Embora tecnicamente possível, integrar a Referência da API do ChatKit da OpenAI com uma plataforma como o eesel AI seria tipicamente redundante. O eesel AI já fornece um widget de chat de front-end completo e incorporável como parte da sua solução full-stack, eliminando a necessidade de construir e gerir um kit de UI separado.
Construir uma solução de chat com IA completa de raiz, usando uma Referência da API do ChatKit para a UI e desenvolvendo todos os componentes de backend, pode levar de semanas a meses de esforço de engenharia dedicado. Este prazo inclui a configuração da infraestrutura, a codificação de integrações e testes extensivos.
