Já tentou fazer com que uma IA respondesse a perguntas usando os documentos da sua empresa, apenas para ela os ignorar completamente? Se sim, não está sozinho. Há uma frustração silenciosa a borbulhar em fóruns por todo o lado: você carrega meticulosamente os seus guias internos e documentos de suporte para um bot personalizado, faz uma pergunta direta, e ele responde com uma resposta de som confiante que acabou de inventar.
Quando o encosta à parede e pergunta se usou os seus ficheiros, pode até dizer que "sim," mas você sabe que não é verdade.
Toda esta encenação realça uma enorme lacuna entre uma IA genérica e uma ferramenta que é realmente útil para o seu negócio. A solução não passa por escrever prompts mais elaborados; passa por usar uma ferramenta melhor. O que você realmente procura é um GPT de base de conhecimento.
Um GPT de base de conhecimento é um modelo de IA personalizado, construído especificamente para extrair respostas das informações privadas da sua empresa. Ele fornece respostas precisas e relevantes, baseadas nos seus dados, e não no faroeste da internet. Este guia irá explicar o que é um GPT de base de conhecimento, abordar as três principais formas de construir um e ajudá-lo a decidir qual o caminho que faz mais sentido para si.
O que é um GPT de base de conhecimento?
Pense num GPT de base de conhecimento como uma IA especializada que conecta um cérebro poderoso como o GPT-4 à biblioteca de informações privada da sua empresa. É como dar a uma IA brilhante e sabichona uma cópia do manual interno da sua empresa e dizer-lhe: "Estuda apenas isto."
A tecnologia que torna isto possível chama-se Geração Aumentada por Recuperação (RAG, de Retrieval-Augmented Generation). Pode parecer um pouco intimidante, mas o conceito é bastante simples. Antes de responder à sua pergunta, a IA primeiro recupera pedaços de informação relevantes da sua base de conhecimento específica, do seu centro de ajuda, de tickets de suporte antigos, de wikis internas, e por aí adiante. Depois, usa apenas essa informação selecionada para gerar uma resposta precisa.
É isto que distingue um GPT de base de conhecimento de um chatbot padrão como o ChatGPT. O ChatGPT tem um vasto conhecimento geral do mundo até um certo ponto, mas não consegue espreitar os seus ficheiros privados. Um GPT de base de conhecimento, por outro lado, tem um conhecimento profundo, específico e atualizado sobre os seus produtos, políticas e histórico de clientes. É assim que se livra das "alucinações" (quando a IA inventa factos), entrega respostas que são realmente úteis e trabalha com os seus próprios dados de forma segura.
Como construir um GPT de base de conhecimento: três abordagens comuns
Ok, a ideia parece boa. Mas como é que se constrói um, na prática? Geralmente, tem três caminhos à escolha, cada um com os seus prós e contras no que diz respeito ao custo, complexidade e ao nível de controlo que tem.
Abordagem 1: Construir um GPT de base de conhecimento com o construtor de GPTs personalizados da OpenAI
Esta é a primeira paragem para muitas pessoas curiosas sobre IA personalizada. O Construtor de GPTs da OpenAI, que vem com uma subscrição paga do ChatGPT, permite-lhe criar uma versão personalizada do ChatGPT carregando alguns ficheiros e dando-lhe instruções. Pretende ser uma forma simples e sem código de construir um bot personalizado.
Basta inscrever-se num plano, ir ao Construtor de GPTs, carregar alguns documentos e dizer ao bot como se deve comportar.
Mas, embora seja divertido para projetos pessoais, começa a mostrar as suas falhas muito rapidamente num ambiente empresarial. Eis o porquê:
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Vai esbarrar rapidamente numa barreira de escalabilidade. Está limitado a carregar apenas 20 ficheiros. Isso é suficiente para algumas newsletters, mas não chega nem perto para a biblioteca completa de artigos de ajuda de uma empresa, documentação para programadores e anos de tickets de suporte.
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É surpreendentemente exigente com os formatos de ficheiro. Como muitas pessoas descobrem da maneira mais difícil, o uploader tropeça em qualquer coisa remotamente complexa, como PDFs com colunas ou tabelas. Pode facilmente passar horas apenas a converter os seus documentos em ficheiros de texto simples para fazer o bot cooperar.
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Tem muito pouco controlo real. Este é o grande problema. Não consegue forçar o GPT a usar apenas os seus documentos. Muitas vezes, ele recorre ao seu conhecimento geral ou simplesmente inventa uma resposta, que é exatamente o problema que estávamos a tentar resolver desde o início.
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O conhecimento fica congelado no tempo. Não o pode conectar a dados em tempo real. Ele não saberá sobre o ticket de suporte que acabou de ser resolvido, uma atualização recente na sua página do Confluence ou uma alteração no seu produto.
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É uma ferramenta para o consumidor com questões de segurança. Carregar dados empresariais sensíveis para uma ferramenta que não foi construída para a segurança empresarial pode ser uma grande aposta. Não obtém controlo granular sobre a retenção de dados ou as funcionalidades de segurança que as empresas realmente precisam.
Quanto ao preço, criar um GPT personalizado requer uma subscrição paga. O plano Plus é para utilizadores individuais, enquanto os planos Business e Enterprise estão disponíveis para equipas. Mas a funcionalidade de GPT personalizado em si parece mais uma sandbox para indivíduos do que uma solução empresarial segura e gerida centralmente.
Abordagem 2: Construir um sistema RAG personalizado de raiz
Se o Construtor de GPTs for demasiado limitado, o próximo passo para uma equipa com programadores pode ser construir o seu próprio sistema de raiz. Esta é a rota "faça você mesmo" (DIY), usando ferramentas de código aberto como LlamaIndex ou LangChain para ligar a API de um modelo a uma base de dados especializada.
Neste cenário, a sua equipa de engenharia escolheria um LLM, configuraria uma base de dados vetorial (como a Pinecone) para armazenar e indexar o seu conhecimento, e escreveria todo o código para gerir tudo, desde o processamento de documentos até ao tratamento das perguntas dos utilizadores.
Este caminho dá-lhe flexibilidade total, mas vem com um custo elevado em tempo, dinheiro e dores de cabeça.
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Este é um projeto gigantesco, não um projeto paralelo. Precisará de engenheiros de IA qualificados que possam não só construir e lançar o sistema, mas também ficar para o manter e melhorar. É um esforço de desenvolvimento de software sério.
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Os custos podem disparar. Você é responsável por cada chamada de API à OpenAI ou a outro LLM, mais os custos de alojamento da base de dados vetorial, para não falar dos salários dos programadores. É fácil que estes custos operacionais se tornem imprevisíveis.
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Não obtém nenhuma funcionalidade empresarial pronta a usar. Um sistema "faça você mesmo" é apenas o motor em bruto. Não inclui um painel de controlo de fácil utilização, análises para ver o seu desempenho, uma forma segura de testar alterações ou ligações prontas a usar a ferramentas como o Zendesk ou o Slack. A sua equipa teria de construir tudo isso de raiz também.
Abordagem 3: Usar uma plataforma dedicada
Então, se a ferramenta simples é demasiado fraca e a rota "faça você mesmo" é uma montanha de trabalho, o que resta? Isto leva-nos à solução moderna e focada nos negócios: uma plataforma de IA dedicada. Estas são ferramentas projetadas de raiz para o ajudar a criar, gerir e implementar um GPT de base de conhecimento seguro para tarefas do mundo real, como suporte ao cliente ou help desks internos.
Todo o processo é muito mais direto. Em vez de se atrapalhar com o carregamento de ficheiros ou escrever código, basta conectar as suas ferramentas existentes através de integrações de um clique. Uma plataforma como a eesel AI trata de toda a mecânica complicada do RAG por si, reunindo automaticamente o conhecimento de todas as suas fontes, desde tickets de helpdesk e wikis até ferramentas de chat.
Esta abordagem foi projetada para lhe dar o poder de um sistema personalizado sem as desvantagens das outras duas opções.
Porque é que uma plataforma dedicada é a melhor escolha para o seu negócio
Para qualquer utilização empresarial séria, uma plataforma dedicada é praticamente a única opção que faz sentido. Dá-lhe o poder de um sistema construído à medida com a facilidade de uma aplicação simples.
Comece a funcionar em minutos, não em meses
Enquanto um sistema "faça você mesmo" pode levar meses de desenvolvimento, uma plataforma dedicada pode tê-lo a funcionar num instante. Por exemplo, a eesel AI oferece uma configuração completamente self-service. Pode inscrever-se, conectar o seu helpdesk e as suas fontes de conhecimento, e ter um agente de IA a funcionar e pronto em minutos, sem necessidade de falar com um vendedor ou contratar um programador. Encaixa-se perfeitamente no seu fluxo de trabalho atual, em vez de o obrigar a mudar tudo.
Um fluxograma a mostrar o processo de configuração rápida para uma plataforma dedicada de GPT de base de conhecimento como a eesel AI.Conecte tudo, não apenas alguns ficheiros
Esqueça o limite de 20 ficheiros. Uma IA empresarial a sério precisa de saber tudo. Uma plataforma como a eesel AI conecta-se a todos os locais onde o conhecimento da sua equipa está armazenado: tickets passados no Zendesk ou Freshdesk, artigos no seu centro de ajuda, páginas no Confluence ou Notion, e até conversas a decorrer no Slack. Isto cria uma única fonte de verdade unificada, para que a IA tenha sempre a melhor informação para trabalhar.
Um infográfico a demonstrar como uma plataforma dedicada integra conhecimento de várias fontes para um GPT de base de conhecimento completo.Obtenha controlo total e teste com confiança
Uma das partes mais frustrantes das ferramentas de IA básicas é não saber o que elas vão dizer. As plataformas dedicadas resolvem isto. Com a eesel AI, obtém um controlo preciso para definir que tópicos a IA deve tratar por conta própria e quais deve passar imediatamente para um humano.
Melhor ainda, pode testar tudo sem qualquer risco. O modo de simulação da eesel AI permite-lhe executar a sua configuração de IA em milhares dos seus tickets de suporte passados num ambiente seguro. Pode ver exatamente como teria respondido, obter previsões sólidas sobre as taxas de resolução e ajustar o seu comportamento antes de alguma vez falar com um cliente real. Esta é uma funcionalidade vital que simplesmente não obtém com construtores básicos ou configurações "faça você mesmo".
O modo de simulação da eesel AI permite-lhe testar o seu GPT de base de conhecimento com dados passados antes de o colocar em produção.Durma descansado com segurança de nível empresarial
Usar uma ferramenta para o consumidor para dados empresariais sensíveis simplesmente não é uma opção. As plataformas dedicadas são construídas com uma segurança séria em mente. Plataformas como a eesel AI garantem que os seus dados nunca são usados para treinar os seus modelos. Toda a sua informação é encriptada, mantida separada de outros clientes, e pode ser alojada em regiões específicas (como a UE) para cumprir os requisitos de conformidade. Este é o nível de segurança e privacidade de que as empresas precisam para operar em segurança.
Escolha a ferramenta certa para o seu GPT de base de conhecimento
Construir um GPT de base de conhecimento pode mudar completamente a forma como a sua empresa utiliza o seu conhecimento interno, mas escolher a abordagem certa é tudo.
O construtor de GPTs da OpenAI é uma ferramenta interessante para experiências pessoais. Um sistema RAG de raiz dá-lhe o poder máximo, mas custa uma fortuna em tempo e recursos. Para a maioria das empresas, nenhuma das duas é a opção certa.
| Funcionalidade | Construtor de GPTs da OpenAI | Sistema RAG "Faça Você Mesmo" | Plataforma Dedicada (eesel AI) |
|---|---|---|---|
| Tempo de Configuração | Horas | Meses | Minutos |
| Competência Necessária | Não técnica | Programador Especialista | Não técnica |
| Escalabilidade | Muito Baixa | Muito Alta | Alta |
| Controlo e Testes | Baixo | Alto (se construído) | Granular e Integrado |
| Segurança | Nível de consumidor | Personalizada | Nível empresarial |
| Custo | Baixo (Subscrição) | Alto (Desenvolvimento + Infraestrutura) | Previsível (SaaS) |
Para qualquer empresa que precise de um GPT de base de conhecimento fiável, seguro e escalável sem dores de cabeça, uma plataforma dedicada é a clara vencedora. Entrega o poder de que precisa com a velocidade e simplicidade que a sua equipa irá apreciar.
Pronto para construir um GPT de base de conhecimento que realmente funciona para o seu negócio? Experimente a eesel AI gratuitamente e veja quão rapidamente pode começar a automatizar o suporte com o seu próprio conhecimento.
Perguntas frequentes
Um GPT de base de conhecimento é um modelo de IA especificamente projetado para extrair respostas das informações privadas da sua empresa, usando a tecnologia de Geração Aumentada por Recuperação (RAG). Ao contrário de um chatbot padrão, ele é treinado para usar apenas os seus documentos e dados internos, garantindo respostas precisas e específicas da empresa, em vez de conhecimento geral da web ou factos inventados.
Embora conveniente para uso pessoal, o construtor de GPTs personalizados da OpenAI tem limitações significativas para as empresas. Oferece um limite baixo de ficheiros, tem dificuldades com formatos de ficheiro complexos, fornece controlo limitado sobre as suas fontes de conhecimento, não se pode conectar a dados em tempo real e carece das funcionalidades de segurança de nível empresarial necessárias para informações empresariais sensíveis.
As plataformas dedicadas oferecem uma configuração rápida (minutos em vez de meses), integram-se perfeitamente com todas as suas fontes de conhecimento existentes (como Zendesk, Confluence, Slack), fornecem controlo granular e funcionalidades de teste robustas (como um modo de simulação) e garantem segurança de nível empresarial para os seus dados. Elas gerem todas as complexidades técnicas, permitindo que a sua equipa se concentre nos resultados.
As plataformas dedicadas, ao contrário dos construtores simples, podem conectar-se a fontes de dados em tempo real através de integrações de um clique. Isto significa que o seu GPT de base de conhecimento se mantém automaticamente atualizado com tickets de suporte recentes, páginas wiki atualizadas ou alterações nas informações do seu produto, garantindo que tem sempre os dados mais atuais.
Sim, com uma plataforma dedicada, obtém controlo preciso. Pode definir tópicos específicos para a IA tratar autonomamente e estabelecer regras claras para quando deve encaminhar uma consulta para um agente humano, proporcionando uma transição suave e mantendo a qualidade do serviço.
Absolutamente. As plataformas dedicadas são construídas de propósito com a segurança de nível empresarial em mente. Elas garantem que os seus dados são encriptados, mantidos separados de outros clientes, nunca são usados para treinar os seus próprios modelos e podem cumprir requisitos específicos de alojamento de dados regionais, como os da UE.
Usando uma plataforma dedicada como a eesel AI, pode ter um GPT de base de conhecimento a funcionar em minutos, não em meses. A configuração self-service permite-lhe conectar o seu helpdesk e fontes de conhecimento existentes de forma eficiente, sem precisar de programadores ou de uma configuração extensa.
