Um guia prático para a API de Embeddings da OpenAI

Ensinar um computador a ler palavras é uma coisa. Mas ensiná-lo a entender o que essas palavras realmente significam? Isso já é outra história.

Para qualquer pessoa no suporte ao cliente, isto não é apenas um exercício mental para nerds. Quando um cliente pergunta, "onde está o meu dinheiro de volta?", precisa de um sistema que perceba que ele está a falar de reembolsos, não um que apenas procure a frase exata "dinheiro de volta". É exatamente para isso que servem os embeddings.

Embeddings são uma forma bastante inteligente de transformar texto em números (chamados vetores) que capturam o seu significado real. Esta tecnologia permite-nos construir ferramentas poderosas que podem procurar respostas com base na intenção, e não apenas em palavras-chave. Neste guia, vamos analisar a API de Embeddings da OpenAI, ver como ela pode realmente mudar as suas operações de suporte, falar sobre os custos e explorar como pode usar o seu poder sem precisar de ter uma equipa inteira de ciência de dados de prontidão.

O que é a API de Embeddings da OpenAI?

A API de Embeddings da OpenAI é um serviço que pega no seu texto — uma única palavra, uma frase, um documento inteiro — e o transforma numa longa sequência de números. A forma mais fácil de pensar nisto é como se estivesse a dar a cada pedaço de texto as suas próprias coordenadas únicas num gigante "mapa de significado". Textos com significados semelhantes são colocados próximos uns dos outros neste mapa, enquanto textos completamente não relacionados ficam a quilómetros de distância.

O principal trabalho da API é medir essa "relação", ou o que chamamos de "semelhança semântica". Quando a distância entre duas destas sequências de números (vetores) é pequena, significa que os seus significados são muito próximos. Esta ideia simples está por trás de muitas das incríveis ferramentas de IA que vemos hoje em dia.

A OpenAI tem alguns modelos que pode usar através da sua API, sendo o "text-embedding-3-small" e o "text-embedding-3-large" os mais recentes e capazes. Estes modelos foram treinados com enormes quantidades de texto, por isso são ótimos a captar as nuances da linguagem. Para as ferramentas de suporte modernas, este tipo de tecnologia não é apenas um extra simpático; é o motor que torna possíveis interações com o cliente verdadeiramente inteligentes e úteis.

Como a API de Embeddings da OpenAI potencia um suporte ao cliente mais inteligente

O verdadeiro valor dos embeddings não são os números em si, mas o que se pode fazer com eles. Para equipas de suporte ao cliente e ITSM, isto abre uma tonelada de possibilidades que simplesmente não estavam disponíveis com ferramentas mais antigas.

Para além da pesquisa por palavras-chave: O poder da compreensão semântica

Durante anos, os help desks e as bases de conhecimento estiveram limitados à pesquisa por palavras-chave. Se um cliente pesquisar por "dinheiro de volta", obterá apenas artigos que contêm essa frase exata. Isto significa que muitas vezes perdem o artigo intitulado "A nossa Política de Reembolso", ficam frustrados e acabam por criar um ticket para uma questão que poderiam ter resolvido sozinhos. Simplesmente não é uma boa experiência para ninguém.

A API de Embeddings da OpenAI vira isto de cabeça para baixo ao permitir a pesquisa semântica. Em vez de corresponder palavras, corresponde significados. O sistema entende que "dinheiro de volta", "obter um reembolso" e "devolver um item para crédito" são todos sobre a mesma coisa. Isto significa que os seus clientes e agentes podem encontrar o que precisam usando as suas próprias palavras, o que ajuda a melhorar as taxas de autoatendimento e acelera a resolução de problemas. Para um agente, pesquisar "cliente está zangado com a entrega atrasada" pode trazer instantaneamente tickets passados relevantes e documentos internos, mesmo que nenhum deles contenha essa frase exata.

Principais casos de uso em suporte e ITSM

Quando se consegue compreender o significado por trás do texto, pode-se começar a construir fluxos de trabalho muito mais inteligentes. Aqui estão algumas formas principais como os embeddings estão a mudar o mundo do suporte:

• Pesquisa Mais Inteligente: Encontre o artigo do centro de ajuda, macro ou resolução de ticket anterior mais relevante num piscar de olhos. Os agentes já não precisam de jogar ao adivinha com palavras-chave para encontrar uma resposta que sabem que está enterrada algures no sistema.

• Agrupamento e Análise de Tickets: Agrupe automaticamente os tickets recebidos por tópico. Isto é ótimo para detetar tendências, identificar um bug numa nova funcionalidade ou apanhar uma falha de serviço assim que acontece, sem que um analista tenha de etiquetar manualmente os tickets durante horas.

• Recomendações Relevantes: Sugira proativamente o artigo de ajuda certo a um agente enquanto ele está a escrever uma resposta. Melhor ainda, pode sugeri-lo a um cliente no seu centro de ajuda antes mesmo de ele criar um ticket, desviando completamente a questão.

• Classificação e Encaminhamento Automatizados: Organize os tickets recebidos em categorias como Faturação, Suporte Técnico ou Vendas e envie-os para a equipa certa automaticamente. Isto poupa imenso tempo e reduz a triagem manual.

Embora tudo isto seja incrivelmente útil, construir estas funcionalidades de raiz é um grande trabalho de engenharia que exige verdadeira especialização em IA. É aqui que uma ferramenta como a eesel AI entra em cena. Ela oferece estas capacidades prontas a usar. Aprende com os seus tickets passados, artigos de ajuda e outros documentos para potenciar os seus agentes de IA e copilotos, dando-lhe todos os benefícios da compreensão semântica sem a dor de cabeça da engenharia.

Detalhes técnicos: Modelos e custos

Antes de mergulhar, é bom conhecer os diferentes modelos disponíveis e como funciona a estrutura de preços. A API pode parecer barata à primeira vista, mas o custo total de uma solução "faça você mesmo" pode aumentar rapidamente.

Comparação de modelos de embedding

A OpenAI tem alguns modelos de embedding diferentes, e cada um tem o seu próprio equilíbrio entre desempenho e custo. Os principais que deve conhecer são:

• "text-embedding-3-large": Este é o modelo mais poderoso e preciso. É a sua melhor aposta quando precisa de resultados da mais alta qualidade, mas também é o mais caro.

• "text-embedding-3-small": Um modelo mais recente e supereficiente que oferece uma ótima combinação de desempenho e custo. Para a maioria das situações, este modelo é o ideal.

• "text-embedding-ada-002": Este era o modelo da geração anterior. Ainda é decente, mas o "text-embedding-3-small" na verdade tem um desempenho melhor e é consideravelmente mais barato.

Os novos modelos "text-embedding-3" também têm um parâmetro de "dimensões", que permite encurtar os vetores. É uma funcionalidade útil para equilibrar o desempenho com o custo de armazenar tudo numa base de dados, uma vez que vetores mais pequenos são mais baratos de armazenar e mais rápidos de pesquisar.

Eis uma comparação rápida para o ajudar a escolher:

Modelo	Desempenho (pontuação MTEB)	Preço por 1M de Tokens
"text-embedding-3-large"	64.6%	$0.13
"text-embedding-3-small"	62.3%	$0.02
"text-embedding-ada-002"	61.0%	$0.10

Compreender a estrutura de preços

O preço da API é baseado em "tokens", e um token corresponde a aproximadamente 4 caracteres de texto. Se olhar para a página de preços da OpenAI, os custos parecem muito baixos.

Por exemplo, digamos que quer criar embeddings para 1.000 artigos de ajuda, e cada um tem cerca de uma página. Isso equivale a aproximadamente 800.000 tokens. Usando o modelo "text-embedding-3-small", o custo único para criar embeddings para todos eles seria de apenas $0.016. Parece incrivelmente barato, certo? Mas é aqui que os custos ocultos começam a aparecer.

Essa chamada à API é apenas o primeiro passo. Para realmente fazer algo com estes embeddings, precisa de um sistema completo construído à volta deles:

• Base de Dados de Vetores: Não pode simplesmente colocar embeddings numa base de dados normal. Precisa de uma base de dados de vetores especializada (como a Pinecone ou a Weaviate) para os armazenar e realizar pesquisas de similaridade. Estes serviços têm as suas próprias taxas mensais.

• Custos de Computação: Realizar pesquisas em milhões de vetores exige muito poder de processamento. Isto adiciona outro custo operacional que pode ser difícil de prever.

• Desenvolvimento e Manutenção: Esta é muitas vezes a maior despesa. Precisará de engenheiros de IA ou de machine learning qualificados para projetar o sistema, escrever o código para processar os seus dados, construir a aplicação de pesquisa e manter tudo a funcionar. Isto não é um projeto único; é um compromisso contínuo.

É aqui que uma plataforma gerida se torna uma alternativa muito mais prática. Uma solução integrada como a eesel AI trata de tudo isto por si. Em vez de gerir faturas de APIs, bases de dados e servidores, obtém uma única subscrição previsível que cobre tudo. Esta abordagem alinha-se com os preços transparentes da eesel AI, que são baseados no uso, e não em taxas por resolução que o penalizam por resolver mais problemas.

Implementação: DIY vs. uma plataforma gerida

Então, está convencido de que os embeddings são o caminho a seguir. Agora tem uma grande decisão a tomar: tenta construir uma solução por si mesmo ou usa uma plataforma que já fez o trabalho pesado?

Construir a sua própria solução: O que está envolvido?

A rota do "faça você mesmo" dá-lhe a maior flexibilidade, mas é um projeto sério. Eis um rápido olhar sobre o que é necessário:

1. Preparação dos Dados: Terá de escrever scripts para extrair e limpar texto de todas as suas fontes de conhecimento — artigos de ajuda, tickets passados, wikis internos, o que quer que seja.

2. Integração com a API: A seguir, tem de conectar-se à API de Embeddings da OpenAI para transformar todo esse texto em vetores. Isto significa lidar com coisas como limites de taxa, erros e tentativas repetidas.

3. Configuração da Base de Dados de Vetores: Tem de escolher, configurar e parametrizar uma base de dados de vetores. Isto envolve definir como os dados são armazenados, gerir a indexação e otimizá-la para desempenho.

4. Desenvolvimento da Aplicação: Depois, precisa de construir uma aplicação que possa pegar na pergunta de um utilizador, transformá-la num embedding, procurar na base de dados por vetores semelhantes e mostrar os resultados.

5. Integração com o Help Desk: Finalmente, tem de ligar esta solução personalizada de volta ao seu help desk, ferramentas de chat e outros sistemas para que a sua equipa possa realmente usá-la.

Este processo requer uma equipa com competências especializadas em engenharia de IA e pode facilmente levar meses a ser implementado. E mesmo depois de estar em produção, precisa de manutenção constante para continuar a funcionar bem.

As vantagens de uma plataforma de IA integrada

Para a maioria das equipas, uma plataforma gerida é uma forma muito mais rápida e sensata de obter valor dos embeddings. Eis porquê:

• Entre em produção em minutos, não em meses: Em vez de um projeto de desenvolvimento longo e complicado, a eesel AI oferece uma configuração completamente self-service. Com integrações de um clique para ferramentas que já usa como Zendesk, Freshdesk, e Confluence, pode ter um agente de IA a trabalhar para si em minutos.

• Controlo total sem a complexidade: Com uma solução DIY, tem de codificar cada pedaço de lógica. A eesel AI dá-lhe um motor de fluxo de trabalho poderoso e sem código para configurar exatamente quais os tickets que a sua IA deve tratar, qual deve ser a sua personalidade e que ações pode tomar, desde escalar um ticket até procurar informações de encomendas em tempo real.

• Teste com confiança: Uma das partes mais complicadas de implementar IA é não saber como ela se vai comportar. Uma construção DIY muitas vezes vai diretamente para produção com poucos testes. A eesel AI inclui um modo de simulação poderoso que lhe permite testar a sua configuração em milhares dos seus próprios tickets históricos. Pode ver exatamente como teria respondido, obter previsões sólidas sobre as taxas de resolução e ajustar o seu comportamento antes que um único cliente fale com ela.

Considerações finais e próximos passos

A API de Embeddings da OpenAI é uma tecnologia poderosa que finalmente permite aos computadores entender o significado por trás das nossas palavras. Para o suporte ao cliente e ITSM, isto abre a porta a uma pesquisa mais inteligente, análise automatizada de tickets e ajuda proativa que simplesmente não era possível antes.

O principal benefício é claro: pode construir sistemas que entendem o que as pessoas querem dizer, não apenas o que escrevem. Mas tem uma escolha. Pode construir uma solução personalizada de raiz, o que lhe dá total flexibilidade mas vem com custos elevados, muita complexidade e uma longa espera para ver resultados. Ou pode usar uma plataforma integrada que já está construída para equipas de suporte.

Para a maioria das equipas, uma plataforma é a forma mais rápida, fiável e económica de usar esta tecnologia para trabalhar de forma mais eficiente e manter os clientes satisfeitos.

Pronto para desbloquear o poder dos embeddings para a sua equipa de suporte sem a sobrecarga de engenharia? A eesel AI conecta-se às suas ferramentas existentes para automatizar o suporte de linha da frente, redigir respostas para agentes e muito mais. Pode entrar em produção em minutos, sem necessidade de chamada de vendas.