Um guia para a Etiquetagem de Entidades do ChatKit: O que é e como funciona

Criar uma experiência de chat com IA que seja realmente útil vai além de apenas obter respostas baseadas em texto. Todos já passámos por isso, presos num ciclo frustrante com um bot que simplesmente não nos entende. Para que uma conversa pareça real, a IA precisa de compreender as "coisas" chave, as pessoas, os produtos e os documentos que fazem o seu negócio funcionar. Tem de ligar os pontos.

Uma funcionalidade interessante para tornar estas conversas mais ricas e contextuais é a marcação de entidades (entity tagging). É o que pode transformar uma simples caixa de chat num espaço de trabalho interativo. Este guia vai dar-lhe uma visão geral clara e direta sobre o ChatKit Entity Tagging, explicando o que é, o que pode fazer e, igualmente importante, onde pode não ser a melhor opção para empresas que precisam de ser eficientes.

O que é o ChatKit Entity Tagging?

Antes de entrarmos na parte da marcação, vamos falar rapidamente sobre o próprio ChatKit.

O que é o ChatKit da OpenAI?

O ChatKit da OpenAI é uma framework de JavaScript que ajuda os programadores a construir a interface de utilizador para chats com IA. Fornece os componentes de front-end para uma experiência de chat polida, com funcionalidades como personalização da UI e streaming de respostas em tempo real. Pense nele como um kit inicial para a parte da "bolha de chat" da sua aplicação. O principal a reter é que é uma ferramenta de front-end, e não uma solução completa e pronta a usar, o que tem implicações bastante grandes na forma como a constrói e mantém.

O que é a marcação de entidades?

A marcação de entidades é basicamente o processo de reconhecer e ligar pedaços específicos de informação, ou "entidades", diretamente numa conversa. Trata-se de tornar a sua interface de chat ciente dos substantivos importantes no mundo do seu negócio.

Em vez de ver apenas uma linha de texto, o sistema identifica coisas significativas. Para uma empresa típica, estas entidades poderiam ser:

• O nome de um cliente

• O ID de um ticket de suporte ("TICKET-54321")

• O nome ou SKU de um produto ("SKU-QB-1138")

• O título de um documento ("Política de Integração do 4º Trimestre")

• O número de uma encomenda ("#100-555-1234")

Com o ChatKit Entity Tagging, os programadores podem permitir que os utilizadores referenciem estes itens diretamente no chat, geralmente escrevendo um "@" para abrir uma lista pesquisável de entidades relevantes.

Recurso 1: Captura de ecrã, Uma imagem que mostra a funcionalidade ChatKit Entity Tagging em ação, onde um utilizador escreve "@" numa caixa de chat e aparece uma lista pendente de entidades pesquisáveis (como documentos ou nomes de utilizador).

Capacidades essenciais do ChatKit Entity Tagging

Então, o que pode realmente fazer com esta funcionalidade? Vamos analisar as suas principais funções e o que significam para a criação de uma experiência de chat mais inteligente.

Ativar @-menções para um contexto interativo

O uso mais familiar da marcação de entidades é a ativação de @-menções. Tal como marcar um colega de trabalho num documento, os utilizadores podem escrever "@" para pesquisar e marcar coisas específicas como outros utilizadores, documentos ou produtos.

Para um programador, isto é tratado com uma função que executa uma pesquisa sempre que um utilizador escreve após o símbolo "@". A utilidade disto para o negócio é muito interessante. Por exemplo, um agente de suporte a conversar com um cliente poderia @-mencionar um artigo específico da base de conhecimento do Confluence para partilhar um link direto para a solução, tudo sem ter de sair da janela de chat.

Usar fontes citadas para respostas confiáveis

Sejamos honestos, um dos maiores problemas com a IA é a confiança. Como sabe que a IA não está simplesmente a inventar coisas? A marcação de entidades ajuda nisto ao permitir que a IA cite as suas fontes. Quando um assistente de IA responde a uma pergunta, pode incluir um link direto para o item marcado que usou como referência.

Isto baseia as respostas da IA nos dados reais da sua empresa, tornando-as muito mais fiáveis. Um chatbot de vendas interno poderia responder a uma pergunta sobre os termos do contrato de um cliente e fornecer uma marcação clicável que liga diretamente ao contrato armazenado no Google Docs. Isto muda a conversa de "acho que esta é a resposta" para "aqui está a resposta, e aqui está a prova."

Recurso 2: Captura de ecrã, Uma captura de ecrã de uma resposta de chat de IA que inclui uma fonte citada. A imagem deve mostrar a resposta de texto da IA seguida de uma marcação ou link clicável para um documento, demonstrando como a resposta é apoiada por uma fonte fiável.

Personalizar pré-visualizações ao passar o rato para uma UI mais rica

O contexto é tudo. A marcação de entidades no ChatKit permite-lhe criar pré-visualizações personalizadas em pop-up que aparecem quando um utilizador passa o rato sobre um item marcado. Isto fornece informações imediatas e relevantes sem desviar a conversa ou fazer com que as pessoas abram um monte de novos separadores.

Imagine um chatbot para uma loja de e-commerce. Um agente de apoio ao cliente poderia marcar um produto, e passar o rato sobre essa marcação poderia mostrar instantaneamente uma pré-visualização com a imagem do produto, preço e nível de stock, puxando essa informação diretamente de uma plataforma como o Shopify. É um pequeno detalhe de UI que faz uma enorme diferença na fluidez com que as coisas correm.

Os desafios de implementar o ChatKit Entity Tagging

Embora as funcionalidades pareçam ótimas, a realidade de colocar o ChatKit Entity Tagging em prática vem com alguns grandes obstáculos, especialmente para empresas que procuram uma solução prática e escalável.

É necessário um trabalho de desenvolvimento significativo

Eis o senão do ChatKit: ele apenas lhe dá os componentes da UI. Toda a lógica de backend importante, como pesquisar entidades, de onde obter os dados de pré-visualização e o que acontece quando se clica numa entidade, tem de ser construída à medida pelos seus programadores.

Isto significa que não está apenas a ativar uma funcionalidade; está a iniciar um projeto de desenvolvimento totalmente novo. Leva uma boa quantidade de tempo de engenharia a construir e, mais importante, a manter à medida que as suas fontes de dados e necessidades de negócio evoluem. Para equipas que precisam de lançar uma IA poderosa sem uma equipa dedicada de engenheiros, uma plataforma como a eesel AI oferece uma experiência self-service. Pode conectar todas as suas fontes de conhecimento e ter um agente de IA a funcionar em minutos, não em meses.

Fica-se preso ao ecossistema da OpenAI

O ChatKit é um produto da OpenAI, e foi construído para funcionar bem dentro do mundo da OpenAI. Como alguns dos primeiros comentários da comunidade apontaram, não foi concebido para ser flexível. Se construir toda a sua experiência de chat em torno do ChatKit e mais tarde decidir que quer mudar para um modelo de IA diferente, como o Claude da Anthropic, está a olhar para uma migração complicada e cara. Este é um risco real para qualquer empresa que queira manter o controlo da sua stack tecnológica. Não está apenas a adotar uma framework de UI; está a vincular uma parte central da sua experiência de utilizador a um único fornecedor.

Não unifica o seu conhecimento

O ChatKit em si não junta todo o seu conhecimento; apenas lhe dá uma janela para o exibir. Para tornar as suas entidades "marcáveis", tem de construir e manter integrações personalizadas e separadas para cada lugar onde o seu conhecimento reside. Quer marcar informações do seu helpdesk, da sua wiki da empresa, e do seu armazenamento na nuvem? São três projetos de backend diferentes que a sua equipa tem de construir e cuidar.

Isto está a um mundo de distância de uma plataforma integrada como a eesel AI, que se conecta a todas as suas fontes de conhecimento imediatamente. Com alguns cliques, pode aprender com tickets passados no Zendesk, artigos no seu centro de ajuda e documentos internos no Notion para fornecer um contexto completo logo de início.

Recurso 3: Infográfico, Um diagrama que compara o processo de integração de conhecimento do ChatKit com uma plataforma integrada como a eesel AI. O lado esquerdo mostra o ChatKit com conectores de API separados e personalizados a apontar para fontes de conhecimento individuais (Zendesk, Notion, Confluence). O lado direito mostra a eesel AI como um hub central com integrações pré-construídas que se conectam de forma transparente a todas as fontes de conhecimento.

Porque é que o ChatKit Entity Tagging é tão valioso (e porque é que a plataforma importa)

Acertar na marcação de entidades pode fazer uma enorme diferença tanto para o seu apoio ao cliente como para as suas equipas internas. Eis porque a funcionalidade em si é tão útil:

• Melhor resolução no primeiro contacto: Quando agentes e bots conseguem aceder instantaneamente aos dados corretos do cliente, detalhes da encomenda ou artigos da base de conhecimento, podem resolver problemas mais rápido e com mais precisão à primeira.

• Menor tempo de formação dos agentes: Novos agentes podem ficar a par muito mais rapidamente quando têm um copiloto que pode referenciar instantaneamente políticas da empresa ou encontrar soluções de tickets passados semelhantes.

• Q&A interno mais simples: Os funcionários obtêm as respostas de que precisam sem todo o vaivém. Um bot interno numa ferramenta como o Slack pode marcar diretamente a pessoa, equipa ou documento de projeto certo, o que reduz muito tempo desperdiçado.

Mas obter este valor não se trata apenas de ter a funcionalidade de UI. Trata-se da plataforma que a suporta. Uma framework para programadores como o ChatKit dá-lhe os blocos de construção, mas uma plataforma de IA de ponta a ponta é o que realmente lhe dá o resultado de negócio.

A eesel AI foi construída exatamente para isto. O seu AI Copilot não se limita a redigir respostas; ele entende verdadeiramente o seu negócio ao aprender com milhares de tickets passados para sugerir as macros ou documentos internos mais relevantes. E com um modo de simulação, pode testar como a IA se irá comportar nos seus tickets históricos antes que ela fale com um cliente real, uma característica chave para construir confiança que não encontrará numa framework básica.

Comparação de preços: ChatKit Entity Tagging vs. uma plataforma unificada

O dinheiro faz sempre parte da conversa, e a diferença entre uma framework e uma plataforma torna-se cristalina quando se olha para os custos.

O modelo de custos do ChatKit (através da API da OpenAI)

O ChatKit é de código aberto, por isso não paga uma taxa de licença para usar a framework em si. O custo real vem das chamadas à API da OpenAI que o seu backend personalizado tem de fazer para cada pesquisa, cada resposta e cada ação. Isto é geralmente preçado por token (tanto para o input que envia como para o output que recebe).

A grande desvantagem aqui é a falta de previsibilidade. Se tiver um mês movimentado com muitos chats de clientes, a sua fatura da API pode disparar sem aviso, tornando incrivelmente difícil orçamentar.

A alternativa eesel AI

A eesel AI oferece um caminho claro e previsível. O preço é baseado num número fixo de interações de IA por mês, e não é cobrado por resolução. Isto permite-lhe prever os seus custos com precisão e escalar o seu suporte sem ser penalizado pelo seu sucesso.

Característica	ChatKit (via backend OpenAI personalizado)	eesel AI
Modelo de Preços	Baseado no uso (por token)	Taxa fixa (por nível de interação)
Previsibilidade de Custos	Baixa (Varia com o uso)	Alta (Custo fixo mensal/anual)
Custos Ocultos	Tempo de desenvolvimento, alojamento de servidor, manutenção	Nenhum. Planos tudo incluído.
Começar	Requer desenvolvimento personalizado	Teste gratuito, comece a usar em minutos.

Ir além da framework ChatKit Entity Tagging

O ChatKit Entity Tagging é um ótimo conceito. Mostra perfeitamente como o chat com IA pode tornar-se uma ferramenta muito mais rica, contextual e útil para todos.

Mas, como uma framework focada em programadores, vem com limitações reais para a maioria das empresas. Exige uma tonelada de trabalho de desenvolvimento e manutenção contínua, prende-o ao ecossistema da OpenAI, e o seu modelo de preços pode levar a faturas imprevisíveis.

Para a maioria das empresas, o objetivo não é apenas construir uma UI de chat; é resolver problemas reais de suporte e conhecimento sem uma enorme dor de cabeça. Isso exige uma plataforma completa e integrada que funcione desde o primeiro dia, não apenas uma caixa de peças.

Pronto para lançar um assistente de IA poderoso que unifica o seu conhecimento e funciona com as ferramentas que já usa? Veja como a eesel AI pode automatizar o seu suporte e capacitar a sua equipa. Pode estar a funcionar em minutos, não em meses. Experimente a eesel AI gratuitamente hoje mesmo.