Então, está a construir um agente de suporte de IA. Provavelmente já se deparou com a palavra "embeddings". Parece super técnico, mas a ideia é, na verdade, bastante simples. Pense nos embeddings como o "cérebro" que ajuda a sua IA a perceber o que os clientes realmente querem dizer, e não apenas as palavras que escrevem. Acertar nesta parte é provavelmente a decisão mais importante que tomará para obter respostas precisas e úteis da sua IA.
Mas sejamos realistas. O mundo da IA está afogado em jargão, modelos de embedding, dimensões vetoriais e benchmarks de desempenho. Se é um líder de suporte a tentar escolher o modelo certo, pode sentir que se inscreveu acidentalmente num curso de ciência de dados. E se escolher mal? Acaba com um bot que dá respostas erradas, frustra os clientes e faz com que todo o projeto pareça um fracasso.
Este guia está aqui para cortar todo esse ruído. Vamos guiá-lo através de um processo simples, passo a passo, para escolher embeddings para conteúdo de suporte que se foca em objetivos de negócio, e não em código complicado.
O que precisa antes de escolher os embeddings
Antes de entrarmos em detalhes, vamos garantir que temos algumas coisas resolvidas. Não se trata de servidores ou código, mas sim de ter clareza sobre o que está a tentar alcançar.
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Conheça o seu objetivo número um: Qual é a principal tarefa para a qual está a contratar esta IA? É para lidar com perguntas comuns e reduzir o volume de tickets? É para atuar como um copiloto para os seus agentes, ajudando-os a escrever respostas mais rapidamente? Ou é para uso interno, ajudando a sua equipa a encontrar respostas na wiki da empresa?
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Mapeie o seu conhecimento: Onde está toda a sua informação útil? Está bem organizada num help desk como o Zendesk? Numa wiki como o Confluence? Ou está espalhada por inúmeros Google Docs e antigas conversas no Slack?
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Defina o que é o 'sucesso': Como saberá se isto está a funcionar? Escolha alguns números concretos para acompanhar, como a resolução no primeiro contacto, o tempo médio de atendimento ou a sua pontuação de satisfação do cliente (CSAT).
Um guia passo a passo
Aqui está uma forma prática de pensar sobre isto, dividida em quatro passos que pode realmente usar.
Passo 1: Defina o seu principal objetivo de automação de suporte
O "melhor" modelo de embedding para si depende completamente do que precisa que ele faça. Diferentes objetivos necessitam de diferentes tipos de inteligência, e um modelo que é brilhante numa tarefa pode ser surpreendentemente desajeitado noutra.
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Objetivo 1: Responder a perguntas de clientes. Se o seu objetivo principal é construir um bot que consiga encontrar o parágrafo mais relevante no seu centro de ajuda para responder à pergunta de um cliente, precisa de um modelo que seja ótimo em "recuperação de informação" (retrieval). Estes modelos são especificamente treinados para corresponder a uma consulta curta e simples (a pergunta de um cliente) com um documento muito mais longo (um dos seus artigos de ajuda).
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Objetivo 2: Ajudar os seus agentes. Se quer uma ferramenta que sugira tickets passados semelhantes para ajudar os agentes a resolver um novo, o modelo precisa de ser bom em "similaridade semântica". Isto significa apenas que é hábil a comparar dois blocos de texto de tamanho aproximado, como dois tickets de suporte, e a saber se são sobre o mesmo assunto.
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Objetivo 3: Analisar os tickets recebidos. Se pretende etiquetar automaticamente novos tickets por tópico (como "Faturação", "Relatório de Bug" ou "Pedido de Funcionalidade"), precisará de um modelo que seja bom em "classificação" ou "agrupamento" (clustering). Estes modelos conseguem analisar um conjunto de conversas e agrupar as que são semelhantes.
A maioria das equipas quererá fazer tudo isto eventualmente, mas é importante saber qual é a sua principal prioridade neste momento. Este é um detalhe técnico que muitas plataformas de IA genéricas ignoram, e é por isso que muitas vezes têm um desempenho fraco: usam o mesmo modelo "tamanho único" para todas as tarefas.
Passo 2: Analise bem o seu conteúdo de suporte
Muito bem, a seguir: analise honestamente a informação que está a fornecer à sua IA. O tipo e a qualidade do seu conteúdo desempenham um papel enorme na escolha do modelo que realmente funcionará para si.
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Tipo de conteúdo: O seu conhecimento está em artigos de ajuda limpos e estruturados de uma ferramenta como o Zendesk ou o Intercom? Ou a sua informação mais valiosa está escondida em locais desorganizados e não estruturados, como históricos de tickets antigos, DMs do Slack e uma série de documentos aleatórios do Google Docs? Modelos treinados com texto da web impecável muitas vezes falham quando têm de ler tickets de suporte reais, cheios de erros de digitação e abreviações.
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Jargão da indústria: Trabalha num setor específico como saúde, finanças ou engenharia que tem a sua própria linguagem? Um modelo geral pode não ter a menor ideia do que os seus clientes estão a falar. Provavelmente não saberá a diferença entre "ISO 27001" e "SOC 2", por exemplo, o que poderia levar a algumas respostas bastante inúteis.
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Idiomas: Ajuda clientes em mais do que um idioma? Se sim, precisará de um modelo de embedding multilíngue, o que traz um nível totalmente novo de custo e complexidade para a equação.
O modelo que escolher tem de ser suficientemente robusto para lidar com todas as suas diferentes fontes de conhecimento, não apenas com os artigos perfeitamente polidos que mostra ao público.
Um infográfico que mostra como a eesel AI se pode conectar a várias fontes de conhecimento, centralizando a informação para um melhor suporte ao escolher embeddings para conteúdo de suporte.Como a eesel AI ajuda: É por isso que ter uma plataforma unificada é um grande alívio. A eesel AI pode conectar-se de forma segura a mais de 100 locais diferentes onde o seu conhecimento reside, desde help desks como Zendesk e Freshdesk a wikis internas como Confluence e Google Docs. Os seus modelos são construídos para entender a confusão do mundo real das conversas de suporte, jargão e tudo o mais, para que aprenda com a informação em que a sua equipa realmente confia todos os dias.
Passo 3: Pondere as compensações: Desempenho, velocidade e custo
Assim que tiver o seu objetivo e conteúdo definidos, é hora de ponderar as três grandes compensações: desempenho, velocidade e custo. Um pequeno spoiler: não pode ter tudo. A sua tarefa é encontrar o equilíbrio certo para a sua equipa.
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Desempenho (quão inteligente é?): Isto resume-se a quão bem o modelo entende as nuances. Consegue distinguir entre "Não consigo iniciar sessão" e "Preciso de alterar o meu e-mail de início de sessão?" Modelos maiores e mais complexos tendem a ser mais inteligentes, mas isso tem um preço.
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Velocidade (quão rápido é?): Refere-se à rapidez com que o modelo consegue encontrar uma resposta. Quando um cliente está a usar um widget de chat ao vivo, espera uma resposta agora, não em dez segundos. Modelos mais pequenos são geralmente mais rápidos.
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Custo (quanto custa?): É o que pagará para criar, armazenar e pesquisar em todos os embeddings. Modelos que capturam mais detalhes precisam de mais armazenamento e poder de processamento, o que significa custos mais elevados, especialmente à medida que cresce.
Aqui está um resumo rápido das suas opções:
| Tipo de Modelo | Desempenho (Precisão) | Velocidade (Latência) | Custo | Ideal para... |
|---|---|---|---|---|
| Modelos Proprietários de Grande Porte (ex: OpenAI, Cohere) | Muito Elevado | Médio | Elevado | Equipas com orçamentos generosos e uma equipa de engenharia pronta para lidar com APIs complexas e custos flutuantes. |
| Modelos de Código Aberto de Médio Porte (ex: BGE, E5) | Elevado | Rápido | Baixo (se o alojar) | Equipas com os seus próprios engenheiros de ML e a configuração de servidor para gerir e ajustar os seus próprios modelos. |
| Modelos Pequenos e Rápidos | Médio | Muito Rápido | Muito Baixo | Situações de nicho onde a velocidade é tudo e uma resposta "suficientemente boa" é aceitável, como correspondência simples de palavras-chave. |
| Plataformas de IA Geridas (ex: eesel AI) | Elevado | Rápido | Previsível | A maioria das equipas de suporte. Obtém alto desempenho sem as dores de cabeça de engenharia e um preço que não muda todos os meses. |
Se decidir escolher um modelo por si próprio, está também a comprometer-se a gerir para sempre este delicado equilíbrio entre custo, desempenho e infraestrutura.
Passo 4: Teste com os seus próprios dados
Aqueles benchmarks públicos que vê online? São um bom ponto de partida, mas significam muito pouco para o seu negócio. Eles não conhecem os seus clientes, o seu produto ou as formas únicas como fala sobre as coisas. A única maneira real de saber se um modelo vai funcionar é testá-lo com o seu próprio conteúdo.
Tentar fazer isto por si próprio é um projeto enorme e demorado. Geralmente envolve:
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Criar um "conjunto de dados de ouro": Teria de rever manualmente centenas de perguntas reais de clientes e associá-las à melhor resposta única na sua base de conhecimento.
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Construir um pipeline de avaliação: Isto significa escrever muito código para testar diferentes modelos com o seu conjunto de dados e medir o seu desempenho.
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Tentar dar sentido aos resultados: Ficaria a olhar para uma folha de cálculo de pontuações abstratas, a tentar perceber por que um modelo foi melhor do que outro para um certo tipo de pergunta.
Francamente, é um processo lento e caro que requer conhecimentos de ciência de dados.
Uma captura de ecrã do modo de simulação da eesel AI, que ajuda a escolher embeddings para conteúdo de suporte ao testar o desempenho com os seus próprios dados.Como a eesel AI torna isto indolor: Em vez de lhe pedir para passar meses a testar, a eesel AI tem um modo de simulação sem riscos. Em apenas alguns cliques, pode executar a IA sobre milhares dos seus tickets passados num ambiente seguro. Depois, fornece-lhe um relatório simples que mostra a percentagem de tickets que poderiam ter sido resolvidos automaticamente, as respostas exatas que teria fornecido e quanto dinheiro poderia poupar. Consegue ver exatamente como se comportará com os seus dados reais antes que um único cliente interaja com ela. É um nível de confiança que simplesmente não consegue obter em mais lado nenhum.
Armadilhas comuns a evitar
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Cair na publicidade dos benchmarks: As tabelas de classificação públicas são genéricas. O seu conteúdo de suporte não é. Um modelo que parece ótimo no papel pode ser um fracasso total com os seus dados.
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Ignorar o custo total: O preço por chamada de API é apenas uma pequena peça do puzzle. Também tem de considerar o custo do tempo dos seus engenheiros para construir, monitorizar e manter todo o sistema.
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Esquecer-se da velocidade: Uma resposta incrivelmente precisa que demora 30 segundos a chegar é inútil. Os bots virados para o cliente precisam de parecer instantâneos, caso contrário, as pessoas simplesmente não os usarão.
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Usar uma ferramenta para todas as tarefas: Como vimos anteriormente, o melhor modelo para encontrar um documento é diferente do melhor para etiquetar um ticket. Usar a ferramenta errada levará sempre a resultados dececionantes.
O caminho mais simples: Deixar uma plataforma fazer o trabalho pesado
Sejamos honestos: escolher, implementar e ajustar modelos de embedding é um trabalho a tempo inteiro para uma equipa de engenheiros de machine learning. Para a maioria dos líderes de suporte, sucesso ou operações, tentar construir tudo por conta própria é demasiado complexo, caro e arriscado.
É exatamente por isso que as plataformas de IA integradas foram criadas. A eesel AI trata de todo o desafio de escolher embeddings para o conteúdo de suporte por si. A nossa plataforma foi construída desde o primeiro dia para automatizar o suporte ao cliente e os help desks internos. Nós gerimos a seleção de modelos, as conexões de dados e todos os ajustes de desempenho para que se possa concentrar no que faz melhor: dar um suporte melhor e mais rápido aos seus clientes e à sua equipa. Pode configurá-lo em minutos, não em meses, e conectá-lo às suas ferramentas existentes sem precisar de um programador.
Conclusão
Escolher os embeddings certos é a base de uma estratégia de suporte de IA bem-sucedida. Ao pensar claramente sobre os seus objetivos, o seu conteúdo e as compensações entre desempenho, velocidade e custo, pode fazer uma escolha inteligente. E embora pudesse seguir o longo e complicado caminho do "faça você mesmo", plataformas como a eesel AI oferecem uma forma poderosa e simples de obter todos os benefícios de uma IA de classe mundial sem precisar de se tornar um especialista nela.
Pronto para ver em ação? Inscreva-se para um teste gratuito da eesel AI e pode lançar o seu primeiro agente de IA em menos de 5 minutos.
Perguntas Frequentes
Antes de aprofundar, deve definir claramente o seu principal objetivo de suporte com IA, mapear onde todo o seu conhecimento de suporte reside e estabelecer métricas concretas para o que significa sucesso. Esta compreensão fundamental orienta todas as decisões subsequentes.
Os seus objetivos determinam diretamente o tipo de modelo necessário; por exemplo, responder a perguntas de clientes requer um modelo de recuperação de informação (retrieval), enquanto ajudar agentes a encontrar tickets passados semelhantes beneficia de um modelo de similaridade semântica. Diferentes objetivos exigem diferentes capacidades de IA.
O tipo e a qualidade do seu conteúdo, incluindo a sua estrutura, jargão específico da indústria e idiomas suportados, são cruciais. Modelos treinados com dados limpos podem ter dificuldades com conversas de suporte do mundo real, que são mais desorganizadas, ou com terminologia altamente especializada.
Deve equilibrar o desempenho (precisão), a velocidade (latência) e o custo. Geralmente, modelos com maior desempenho podem ser mais lentos e mais caros, por isso é essencial encontrar o equilíbrio certo para as suas necessidades específicas.
Absolutamente. Os benchmarks públicos são genéricos e não refletirão as suas interações únicas com clientes ou o jargão específico do seu produto. Testar com os seus dados de suporte reais é a única forma fiável de avaliar a eficácia de um modelo no mundo real para o seu negócio.
Evite deixar-se influenciar apenas por benchmarks públicos, subestimar o custo total (incluindo o tempo de engenharia), negligenciar a importância da velocidade para aplicações viradas para o cliente e usar um único modelo "tamanho único" para tarefas diversas.
Para a maioria dos líderes de suporte, uma plataforma de IA gerida simplifica significativamente o processo, tratando da seleção de modelos, conexões de dados e otimização de desempenho. Construir por conta própria é uma tarefa complexa e demorada, mais adequada para equipas dedicadas de engenharia de machine learning.
