Um guia completo para os documentos externos do ChatKit da OpenAI

Todos queremos um chatbot de IA que possa responder a perguntas usando o conhecimento específico da nossa empresa. Seja a pesquisar em artigos da central de ajuda, wikis internos ou documentos de produtos desorganizados, o sonho é dar às pessoas respostas instantâneas e precisas. O ChatKit da OpenAI é um conjunto de ferramentas feito para programadores que querem construir este tipo de experiências de chat inteligentes.

Mas o que é realmente necessário para o pôr a funcionar? Este guia oferece uma visão honesta de como funciona a funcionalidade ChatKit External Documents, desde a sua configuração complexa para programadores e preços complicados até algumas grandes limitações que deve conhecer. Também vamos analisar uma alternativa mais amigável para empresas, para equipas que precisam de estar operacionais em minutos, não em meses.

Compreender o ChatKit da OpenAI e os ChatKit External Documents

Primeiro, o ChatKit da OpenAI não é um chatbot que se possa simplesmente ligar. Pense nele como uma caixa de peças para programadores. Fornece-lhes os blocos de construção, como componentes de UI, modelos de prompts e funcionalidades de anexo de ficheiros, para criar uma interface de chat personalizada que pode depois ser inserida no seu site ou aplicação.

É importante ver como se encaixa com outras ferramentas da OpenAI:

• Agent Builder: Este é o espaço de trabalho visual onde se mapeia a lógica e o fluxo de trabalho do backend da IA. Pode pensar nisto como o "cérebro". O ChatKit é a "cara" que se liga a um fluxo de trabalho que constrói aqui.

• Agents SDK: Para construções mais complexas ou personalizadas, os programadores podem usar esta estrutura baseada em código para criar o backend do agente do zero. O ChatKit também se pode ligar a estes agentes personalizados.

Então, o ChatKit é apenas uma peça do puzzle. Ele lida com a janela de chat virada para o utilizador, mas toda a inteligência por trás dela tem de ser construída e gerida separadamente no Agent Builder ou com o SDK.

Compreender a funcionalidade ChatKit External Documents

Este é o ingrediente chave que permite que o seu agente de IA use os documentos da sua própria empresa para encontrar respostas. Sem ele, o seu chatbot teria apenas o conhecimento geral do seu modelo base, o que não ajuda muito quando alguém pergunta sobre a política de devoluções específica da sua empresa.

Existem duas maneiras principais de o alimentar com informação:

• Contexto do chat: Pode dar à IA uma lista de URLs para usar como contexto para uma conversa. A IA depois usa a pesquisa semântica para encontrar e extrair apenas as partes mais relevantes desses documentos para responder a uma pergunta.

• Anexos de mensagens: Os seus utilizadores podem carregar um ficheiro inteiro, como um PDF ou uma folha de cálculo, para o adicionar à conversa.

De acordo com a documentação da OpenAI, o ChatKit pode lidar com uma boa variedade de tipos de documentos, incluindo vídeos do YouTube (para contexto), PDFs, ficheiros do Office (.docx, .pptx), CSVs, JSON e páginas web normais.

Como configurar e usar os ChatKit External Documents

Ok, é aqui que as coisas se tornam técnicas. Configurar o ChatKit não é uma simples ativação; é um projeto de vários passos que requer um programador. Não vamos percorrer todas as linhas de código, mas delinear as fases principais mostra o quanto de trabalho de engenharia está envolvido.

Passo 1: Construir o fluxo de trabalho do backend

Antes mesmo de tocar na UI do chat, tem de construir o cérebro do agente usando o Agent Builder. É aqui que liga modelos, define o que o agente deve fazer e configura as suas ferramentas. Para usar documentos externos, precisaria de ligar as suas fontes de dados ou ativar a ferramenta de pesquisa de ficheiros dentro deste fluxo de trabalho.

Desde logo, isto requer uma conta na Plataforma OpenAI com a faturação ativada, uma vez que estará a pagar pelo uso da API a partir do momento em que começa a construir e a testar.

Passo 2: Adicionar a UI do ChatKit ao seu site

Assim que a lógica do backend estiver implementada, precisa de colocar a janela de chat no seu site. Isto envolve trabalho tanto no seu servidor como no frontend do seu site.

1. Configuração do lado do servidor: Primeiro, precisa de um servidor de backend a funcionar (usando algo como Python ou Node.js). A sua principal função é lidar com a autenticação, criando um "segredo do cliente" que permite que o seu site comunique com a API da OpenAI de forma segura.

2. Codificação do frontend: No código do seu site, irá instalar os pacotes do ChatKit (como "@openai/chatkit-react" para projetos React) e escrever o código para incorporar e exibir o widget de chat.

3. Ligar os dois: O código do frontend comunica então com o seu servidor para obter o segredo do cliente e usa o ID do fluxo de trabalho do Agent Builder para ligar a UI do chat à lógica de IA que construiu no primeiro passo.

Todo este processo é um vaivém constante entre a sua própria infraestrutura e os serviços da OpenAI, tudo o que precisa de ser codificado, implementado e mantido pela sua equipa de engenharia.

Passo 3: Personalizar a experiência de chat com widgets

Depois de a configuração básica estar a funcionar, o verdadeiro trabalho começa: tornar a experiência de chat genuinamente útil. O ChatKit fornece uma grande biblioteca de widgets que os programadores podem usar para construir elementos interativos dentro da janela de chat. Isto inclui coisas como:

• Cartões: Para mostrar informação estruturada.

• Formulários: Para recolher dados dos utilizadores.

• Botões: Para permitir que os utilizadores acionem ações.

• Gráficos: Para visualizar dados.

O custo real e as limitações dos ChatKit External Documents

É aqui que precisa de prestar muita atenção. Embora o ChatKit seja uma ferramenta flexível para programadores, vem com alguns custos e limitações sérios que as empresas precisam de compreender antes de se aventurarem.

Preços do ChatKit da OpenAI explicados

O ChatKit em si não tem uma taxa de subscrição. Em vez disso, paga pelo uso da API da OpenAI subjacente, o que pode ser complicado e difícil de prever. Os custos surgem de alguns lugares diferentes:

• Uso do modelo: Paga por cada token (que são como pequenos pedaços de palavras) que o modelo processa, tanto para a pergunta do utilizador como para a resposta da IA.

• Uso de ferramentas: Usar funcionalidades como a pesquisa de ficheiros, que é necessária para a função ChatKit External Documents, tem o seu próprio preço. Por exemplo, a ferramenta de pesquisa de ficheiros custa $2,50 por 1.000 consultas, mais taxas de armazenamento de ficheiros.

• Chamadas de ferramentas: Cada vez que o seu agente tem de executar uma ação ou usar uma ferramenta, está a pagar pelos tokens envolvidos nesse processo.

Aqui está uma tabela simples para detalhar:

Este modelo de pagamento conforme o uso torna incrivelmente difícil adivinhar qual será a sua fatura mensal, pois pode variar muito dependendo da utilização.

Principais limitações a considerar

Além dos preços imprevisíveis, existem alguns outros grandes obstáculos a ter em conta.

• É um grande esforço técnico: Sejamos diretos: o ChatKit é uma ferramenta para programadores, não uma solução pronta a usar. Exige recursos de engenharia contínuos para configurar, personalizar, implementar e manter. Se não tem programadores dedicados que possam assumir este projeto, provavelmente não é a escolha certa.

• A experiência é fragmentada: Todo o processo parece desconectado. Constrói a lógica no Agent Builder, codifica a UI com o ChatKit e usa ferramentas "Evals" separadas para testar. Não há um único painel de controlo unificado onde uma pessoa não técnica possa gerir a experiência de ponta a ponta.

• É genérico, não construído para um fim específico: O ChatKit é uma estrutura geral para construir qualquer tipo de experiência de chat. Faltam-lhe completamente os fluxos de trabalho especializados, análises e funcionalidades necessárias para tarefas específicas como o apoio ao cliente. Terá de construir tudo sozinho, como triagem de tickets, assistência a agentes ou integrações com helpdesks como o Zendesk ou o Intercom.

• Testá-lo em segurança é difícil: Embora a OpenAI tenha ferramentas de avaliação, elas são complexas e construídas para programadores. Não há uma maneira simples e integrada para um gestor de suporte ver como o agente se comportaria em milhares de tickets de clientes reais antes de ser lançado. Isto torna a sua implementação um pouco arriscada.

• A privacidade dos dados pode ser uma preocupação: Para muitas empresas, enviar documentos internos sensíveis e conversas de clientes para serem processados na infraestrutura geral da OpenAI é um grande alerta de conformidade. Embora exista uma opção avançada e auto-hospedada, ela requer um investimento de engenharia ainda maior e muito mais experiência.

Uma alternativa mais simples aos ChatKit External Documents: Unifique o seu conhecimento instantaneamente com a eesel AI

Se o ChatKit é uma caixa de peças para programadores, a eesel AI é a máquina totalmente montada para empresas. Resolve exatamente o mesmo problema, alimentando a IA com o seu conhecimento interno, mas sem as dores de cabeça técnicas e o fluxo de trabalho disperso.

Fique operacional em minutos, não em meses

Esqueça a complicada configuração para programadores. A eesel AI tem um processo de integração radicalmente simples e autónomo que qualquer pessoa pode usar. Pode ligar as suas fontes de conhecimento com integrações de um clique para ferramentas que já usa, como Confluence, Google Docs e o seu helpdesk. Não há necessidade de criar um servidor de backend ou escrever uma única linha de código. O seu conhecimento é unificado diretamente de onde já reside.

A eesel AI oferece integrações de um clique com ferramentas como Confluence e Google Docs, simplificando o processo de ligação de fontes de conhecimento.

Teste com confiança e mantenha o controlo

Uma das maiores preocupações com uma ferramenta como o ChatKit é lançar uma IA que dá respostas erradas. A eesel AI resolve isto com um poderoso modo de simulação. Pode testar em segurança o seu agente de IA em milhares dos seus tickets de suporte passados para obter uma pré-visualização real do seu desempenho e taxa de resolução antes de um único cliente falar com ele.

Também obtém controlo detalhado sobre o que a IA faz. Com a automação seletiva, pode decidir facilmente que tipos de perguntas a IA deve tratar e quais devem ir diretamente para um agente humano.

O modo de simulação na eesel AI permite que as empresas testem o desempenho do seu agente de IA em tickets de suporte passados antes de o lançarem.

Uma solução construída para suporte e conhecimento interno

Ao contrário da estrutura genérica do ChatKit, a eesel AI é uma solução completa com produtos desenhados para necessidades empresariais específicas.

• Agente de IA automatiza o suporte de linha da frente diretamente no seu helpdesk.

• Copiloto de IA dá assistência em tempo real aos seus agentes humanos.

• Chat Interno de IA responde a perguntas de funcionários diretamente no Slack ou Microsoft Teams.

Além disso, os preços da eesel AI são transparentes e previsíveis. Paga uma taxa mensal fixa com base no seu nível de utilização, para que não receba taxas confusas por token ou por resolução que levam a faturas surpresa.

Os ChatKit External Documents são a ferramenta certa para o trabalho?

O ChatKit da OpenAI é um conjunto de ferramentas poderoso e flexível para equipas de desenvolvimento com o tempo, orçamento e experiência para construir uma solução de chat completamente personalizada do zero. Dá-lhe controlo total, mas esse controlo vem com uma enorme complexidade.

Para a maioria das empresas, especialmente equipas de suporte, TI e operações, uma plataforma de IA dedicada como a eesel AI é uma maneira mais rápida, segura e eficaz de chegar ao mesmo destino. É a diferença entre receber uma caixa de peças e receber as chaves de um carro. Uma exige que o construa você mesmo, enquanto a outra está pronta a conduzir.

Pronto para construir um agente de IA com base no conhecimento da sua empresa sem escrever uma linha de código? Comece hoje o seu teste gratuito da eesel AI e veja como pode ser fácil automatizar o suporte e capacitar a sua equipa.