Como criar um chatbot para sua empresa sem nenhum código!

Ele fornece as ferramentas para garantir que o seu chatbot possa entender e responder aos seus usuários de forma eficiente e humana. Essa compreensão permitirá que você crie um chatbot que melhor atenda às suas necessidades. Os três principais tipos de chatbots são os baseados em regras, os de autoaprendizagem e os híbridos. Como os chatbots lidam com a maioria das consultas simples e repetitivas dos clientes, seus funcionários podem se concentrar em tarefas mais produtivas, melhorando assim a experiência de trabalho deles.

Vamos recapitular rapidamente o que conseguimos com nosso sistema de bate-papo. Portanto, nesses casos, como não há documentos em nosso conjunto de dados que expressem uma intenção de desafiar um robô, adicionei manualmente exemplos dessa intenção em seu próprio grupo que a representa. As intenções e as entidades são basicamente a maneira como vamos decifrar o que o cliente quer e como dar uma boa resposta a ele. Inicialmente, pensei que só precisaria de intenções para dar uma resposta sem entidades, mas isso gera muita dificuldade porque você não consegue ser granular em suas respostas ao cliente. E sem a classificação de vários rótulos, em que você atribui vários rótulos de classe a uma entrada do usuário (ao custo da precisão), é difícil obter respostas personalizadas. As entidades ajudam muito a fazer com que suas intenções sejam apenas intenções e a personalizar a experiência do usuário de acordo com os detalhes do usuário.

A PNL permite que os ChatGPTs realizem ações semelhantes às humanas, como responder adequadamente com base em interações anteriores. Hoje em dia, os millennials esperam respostas e soluções instantâneas para suas perguntas. A PNL permite que os chatbots entendam, analisem e priorizem as perguntas com base em sua complexidade, permitindo que os bots respondam às consultas dos clientes mais rapidamente do que um ser humano. Respostas mais rápidas ajudam a desenvolver a confiança do cliente e, como resultado, mais negócios. Uma das principais vantagens dos chatbots baseados em aprendizado é sua flexibilidade para responder a uma variedade de consultas de usuários. Embora a resposta nem sempre seja correta, os chatbots baseados em aprendizado são capazes de responder a qualquer tipo de consulta do usuário.

Você pode fazer sua startup funcionar com uma equipe enxuta até garantir mais capital para crescer. Mas onde a mágica acontece quando você funde Python com IA para criar algo tão interativo e responsivo quanto um chatbot? Com este guia abrangente, eu o levarei em uma jornada para transformá-lo de um entusiasta de IA em um criador habilidoso de interfaces de conversação com IA. Seja qual for o seu motivo, você veio ao lugar certo para aprender a criar seu próprio chatbot com IA em Python.

Além disso, ofereça comentários durante os testes para garantir que o seu bot alimentado por inteligência artificial esteja cumprindo seus objetivos. Os chatbots de PNL também permitem que você ofereça uma experiência de suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana, para os clientes, a qualquer hora do dia, sem precisar de uma equipe 24 horas por dia. Além disso, os chatbots de IA com NLP podem ajudá-lo a entender melhor os seus clientes, fornecendo insights sobre o comportamento e as preferências deles que, de outra forma, seriam difíceis de identificar manualmente.

Além disso, ele oferece bots baseados em voz que melhoram a experiência do usuário. Esse é um chatbot de PNL de código aberto desenvolvido pelo Google que pode ser integrado a uma variedade de canais, incluindo aplicativos móveis, mídias sociais e páginas de sites. Ele oferece um construtor de bot visual para que você possa ver todas as alterações em tempo real, o que acelera o processo de desenvolvimento. Esse bot de NLP oferece tecnologia NLU de alta classe que fornece suporte preciso aos clientes, mesmo em casos mais complexos. O painel de edição de seus nós individuais do Visitor Says é onde você ensinará o NLP a entender as consultas dos clientes. O aplicativo facilita isso com sugestões de consultas prontas com base em solicitações populares de suporte ao cliente.

• Algumas ferramentas de aprendizagem profunda permitem que os chatbots de PNL avaliem, a partir do texto ou da voz dos usuários, o estado de espírito em que eles se encontram.
• A lista punctuation_removal remove a pontuação do texto passado.
• Desses, se escolhermos o índice do valor mais alto da matriz e verificarmos a que palavra ele corresponde, descobriremos se a resposta é afirmativa ou negativa.
• Os aplicativos baseados em PNL podem conversar como seres humanos e lidar com tarefas complexas com grande precisão.
• É por isso que o seu chatbot precisa entender as intenções por trás das mensagens do usuário (para identificar a intenção do usuário).
• O contexto é crucial para que um chatbot interprete corretamente as consultas ambíguas, fornecendo respostas que reflitam um verdadeiro entendimento da conversa.

NLP, ou Processamento de Linguagem Natural, significa ensinar máquinas a entender a fala humana e as palavras faladas. O PLN combina linguística computacional, que envolve modelagem baseada em regras da linguagem humana, com algoritmos inteligentes, como algoritmos estatísticos, de aprendizado de máquina e de aprendizado profundo. Juntas, essas tecnologias criam os assistentes de voz inteligentes e os chatbots que usamos diariamente. Por outro lado, os chatbots orientados por IA são mais parecidos com uma conversa com um guia experiente.

Esse modelo, apresentado pelo Google, substituiu os modelos tradicionais anteriores de sequência a sequência por mecanismos de atenção. O chatbot de IA se beneficia desse modelo de linguagem, pois ele entende dinamicamente a fala e suas nuances, permitindo que ele execute facilmente tarefas de PNL. Alguns dos modelos de linguagem mais usados no campo dos chatbots de IA são o BERT do Google e o GPT da OpenAI. Esses modelos, equipados com funcionalidades multidisciplinares e bilhões de parâmetros, contribuem significativamente para aprimorar o chatbot e torná-lo realmente inteligente. Neste artigo, criaremos um chatbot de IA usando o processamento de linguagem natural (NLP) em Python.

Você pode escolher entre uma variedade de cores e estilos para combinar com a sua marca. E isso é compreensível quando você considera que a PNL para chatbots pode melhorar a comunicação com o cliente. Agora que você conhece os conceitos básicos dos chatbots de PNL com IA, vamos dar uma olhada em como você pode criar um. Em nosso exemplo, um chatbot GPT-3.5 (treinado em milhões de sites) foi capaz de reconhecer que o usuário estava realmente pedindo uma recomendação de música, e não uma previsão do tempo. Aqui está um exemplo de como esses dois chatbots respondem às perguntas de forma diferente.

Eles podem ajudar em várias tarefas de marketing, vendas e suporte. O Ctxmap é um mecanismo de especificação e gerenciamento de contexto no estilo de mapa de árvore, para definir e executar tarefas de contexto enormes e de longa duração baseadas em LLMs. Por exemplo, desenvolvimento de projetos de software em larga escala, redação de romances épicos, pesquisas extensas de longo prazo etc. Este é um chatbot simples que usa NLP e é implementado no Flask WebApp.

Para projetar os fluxos de conversa do bot e o comportamento do chatbot, você precisará criar um diagrama. Ele mostrará como o chatbot deve responder a diferentes entradas e ações do usuário. Você pode usar os blocos de arrastar e soltar para criar árvores de conversação personalizadas. Alguns blocos podem randomizar a resposta do chatbot, tornar o bate-papo mais interativo ou enviar o usuário a um agente humano. Os chatbots tradicionais ou baseados em regras, por outro lado, são alimentados por uma simples correspondência de padrões. Eles dependem de regras e palavras-chave predeterminadas para interpretar a entrada do usuário e fornecer uma resposta.

Etapa 4: Criar uma interface da Web

Ao criar um bot, você já conhece os casos de uso e é por isso que o foco deve ser a coleta de conjuntos de dados de conversas que correspondam a esses aplicativos de bot. Depois disso, você precisa anotar o conjunto de dados com intenção e entidades. Esses bots não são apenas úteis e relevantes, mas também conversacionais e envolventes. Os bots de NLP garantem uma experiência mais humana quando os clientes visitam seu site ou loja. O Python, com sua ampla variedade de bibliotecas como Natural Language Toolkit (NLTK), SpaCy e TextBlob, torna as tarefas de NLP muito mais gerenciáveis. Essas bibliotecas contêm pacotes para executar tarefas que vão desde o processamento básico de texto até tarefas mais complexas de compreensão de linguagem.

Na REVE, entendemos o grande valor que os bots inteligentes podem agregar ao seu negócio. É por isso que ajudamos você a criar seu bot do zero e, além disso, sem escrever uma linha de código. Você pode encontrar informações adicionais sobre atendimento ao cliente com IA, inteligência artificial e PNL. Um número cada vez maior de organizações agora usa chatbots para se comunicar de forma eficaz com suas partes interessadas internas e externas. Esses bots são amplamente utilizados, desde o compartilhamento de informações sobre políticas até a resposta a perguntas cotidianas dos funcionários.

Explorando o processamento de linguagem natural (NLP) em Python

Essencialmente, a máquina que usa os dados coletados entende a intenção humana por trás da consulta. Em seguida, ela pesquisa seu banco de dados em busca de uma resposta apropriada e responde em uma linguagem que um usuário humano possa entender. Lembre-se de que, se um erro for retornado pela API do OpenWeather, você imprimirá o código de erro no terminal e a função get_weather() retornará None. Neste código, você primeiro verifica se a função get_weather() retorna None.

Agora temos Chatbots inteligentes com IA que empregam processamento de linguagem natural (NLP) para entender e absorver comandos humanos (texto e voz). Os chatbots se tornaram rapidamente uma ferramenta padrão de interação com o cliente para empresas que têm uma forte presença on-line (redes sociais e sites). Infelizmente, um chatbot de processamento de linguagem natural sem código continua sendo um sonho impossível.

Os modelos de idioma do SpaCy são modelos de PNL pré-treinados que você pode usar para processar declarações e extrair o significado. Você trabalhará com o modelo de idioma inglês, portanto, fará o download dele. Por exemplo, um chatbot em um site de imóveis pode perguntar: "Are you looking to buy or rent? " e, em seguida, orientar os usuários para as listagens ou recursos relevantes do Chat GPT, tornando a experiência mais personalizada e envolvente. Você também pode acompanhar como os clientes interagem com o seu chatbot, fornecendo insights sobre o que está funcionando bem e o que precisa ser ajustado. Com o tempo, esses dados o ajudarão a refinar sua abordagem e a atender melhor às necessidades dos clientes.

Dessa forma, o seu chatbot pode estar mais bem preparado para responder a uma variedade de dados demográficos e tipos de perguntas. Pense nisso como o mapeamento de uma conversa entre o seu chatbot e um cliente. Em 2015, o Facebook criou um conjunto de dados bAbI e 20 tarefas para testar a compreensão e o raciocínio de textos no projeto bAbI. Muito bem, agora que sabemos o que é um modelo de atenção, vamos dar uma olhada na estrutura do modelo que usaremos. Esse modelo recebe uma entrada xi (uma frase), uma consulta q sobre essa frase e gera uma resposta sim/não a. Explore como o Capacity pode dar suporte às suas organizações com um chatbot de NLP AI.

A escolha entre os dois depende das necessidades específicas da empresa e dos casos de uso. Enquanto os bots tradicionais são adequados para interações simples, os bots de PNL são mais adequados para conversas complexas. O Processamento de Linguagem Natural (PLN) tem um papel importante na eficácia dos chatbots. Sem o uso do processamento de linguagem natural, os bots não seriam nem metade da eficácia que têm hoje. Os chatbots de PNL são avançados e têm a capacidade de imitar conversas entre pessoas.

O processamento de linguagem natural (NLP) ocorre quando a máquina combina essas operações e os dados disponíveis para entender a entrada fornecida e responder adequadamente. A NLP para IA conversacional combina NLU e NLG para permitir a comunicação entre o usuário e o software. A geração de linguagem natural (NLG) ocorre para que a máquina gere uma resposta lógica à consulta que recebeu do usuário. Primeiro, ela cria a resposta e depois a converte em uma linguagem compreensível para os humanos.

Para os computadores, entender números é mais fácil do que entender palavras e fala. Quando os primeiros sistemas de reconhecimento de fala estavam sendo criados, o IBM Shoebox foi o primeiro a obter sucesso decente na compreensão e na resposta a algumas poucas palavras em inglês. Hoje, temos vários exemplos bem-sucedidos que entendem uma infinidade de idiomas e respondem no dialeto e no idioma corretos, como o humano que está interagindo com ele. Se quiser criar um chatbot sem precisar programar, você pode usar um construtor de chatbot.

• O último item é a própria entrada do usuário, portanto, não o selecionamos.
• Sem o uso do processamento de linguagem natural, os bots não seriam nem metade da eficácia que têm hoje.
• A classe RuleBasedChatbot é inicializada com uma lista de padrões e respostas.
• Depois que as bibliotecas estiverem instaladas, a próxima etapa é importar os módulos Python necessários.
• Esses aplicativos de chatbot prontos para uso fornecem tudo o que você precisa para criar e implantar um chatbot, sem necessidade de codificação.

O processamento de linguagem natural, ou PNL, permite que seu chatbot entenda e interprete a linguagem humana, possibilitando uma comunicação eficaz. O vasto ecossistema do Python oferece várias bibliotecas, como SpaCy, NLTK e TensorFlow, que facilitam a criação de modelos de compreensão de linguagem. Essas ferramentas permitem que o seu chatbot execute tarefas como o reconhecimento da intenção do usuário e a extração de informações de frases.

No entanto, desenvolver um chatbot com a mesma eficiência dos humanos pode ser muito complicado. É importante mencionar que a ideia deste artigo não é desenvolver um chatbot perfeito, mas explicar o princípio de funcionamento dos chatbots baseados em regras. Por outro lado, se o texto de entrada não for igual a "tchau", será verificado se a entrada contém palavras como "obrigado", "obrigado" etc. ou não. Caso contrário, se a entrada do usuário não for igual a None, será chamado o método generate_response, que obtém a resposta do usuário com base na similaridade de cosseno, conforme explicado na última seção. Na seção seguinte, explicarei como criar um chatbot baseado em regras que responderá a perguntas simples do usuário sobre o esporte tênis.

Componentes do chatbot de PNL

Teste seus conhecimentos e veja quantas perguntas você consegue responder corretamente. Depois de clicar em Accept (Aceitar), será exibida uma janela perguntando se você deseja importar as perguntas frequentes do URL do seu site ou fornecer um link externo para a página de perguntas frequentes. Ao tomar sua decisão, você pode inserir o URL na caixa e clicar em Importar para que o Lyro obtenha automaticamente todos os pares de perguntas e respostas. Aumente a geração de leads e os funis de vendas com Flows - caminhos de automação sem código que são acionados em momentos cruciais da jornada do cliente. O método "pad_sequences" é usado para tornar todas as sequências de texto de treinamento do mesmo tamanho.

Você pode experimentar mais exemplos para descobrir todos os recursos do bot. Para fazer isso, você pode obter outros pontos de extremidade da API do OpenWeather e de outras fontes. Outra maneira de estender o chatbot é torná-lo capaz de responder a mais solicitações de usuários.

Em seguida, inicializamos um loop while que continua sendo executado até que o sinalizador continue_dialogue seja verdadeiro. Dentro do loop, a entrada do usuário é recebida e convertida em letras minúsculas. Se o usuário digitar a palavra "bye", o continue_dialogue será definido como falso e uma mensagem de despedida será impressa para o usuário. Por fim, achatamos a similaridade de cosseno recuperada e verificamos se a similaridade é igual a zero ou não. Se a similaridade de cosseno do vetor correspondente for 0, isso significa que nossa consulta não teve resposta.

Uma vez feito isso, você poderá verificar e editar todas as perguntas na guia Configurar em FAQ ou começar a usar os chatbots imediatamente. Na verdade, essa tecnologia de chatbot pode resolver dois dos aspectos mais frustrantes do atendimento ao cliente, ou seja, ter de se repetir e ser colocado em espera. Além disso, você pode integrar o seu modelo de chatbot treinado a qualquer outro aplicativo de bate-papo para torná-lo mais eficaz para lidar com usuários do mundo real. Definirei algumas intenções simples e um conjunto de mensagens que correspondem a essas intenções e também mapearei algumas respostas de acordo com cada categoria de intenção. Criarei um arquivo JSON chamado "intents.json" que inclui esses dados da seguinte forma. Na próxima seção, você criará um script para consultar a API OpenWeather para obter o clima atual em uma cidade.

Comece a converter os visitantes de seu site em clientes hoje mesmo!

Essa fase de testes ajuda a detectar falhas ou respostas incômodas, para que seus clientes tenham uma experiência perfeita. É por isso que aplicativos complexos de grande porte exigem uma equipe de desenvolvimento multifuncional que colabore para criar o aplicativo. Além de tudo isso, você também precisará pensar na interface do usuário, no design e na usabilidade do seu aplicativo e muito mais. Para saber mais sobre ciência de dados usando Python, consulte os guias a seguir. Por fim, na linha 13, chame .get_response() na instância do ChatBot que você criou anteriormente e passe a ela a entrada do usuário que você coletou na linha 9 e atribuiu à consulta. A execução desses comandos em seu aplicativo de terminal instala o ChatterBot e suas dependências em um novo ambiente virtual Python.

As técnicas de IA de conversação, como o reconhecimento de fala, também permitem que os chatbots de PNL entendam as entradas de linguagem usadas para informar as respostas. Os agentes de IA representam a próxima geração de bots de PNL de IA generativa, projetados para lidar de forma autônoma com interações complexas com os clientes e fornecer serviços personalizados. Eles aprimoram os recursos dos bots de IA generativa padrão ao serem treinados em modelos de IA líderes do setor e em bilhões de interações reais com clientes. Esse treinamento extensivo permite que eles detectem com precisão as necessidades do cliente e respondam com a sofisticação e a empatia de um agente humano, elevando a experiência geral do cliente. Além disso, a IA generativa aprende continuamente com cada interação, melhorando seu desempenho ao longo do tempo, o que resulta em uma experiência de chatbot mais eficiente, responsiva e adaptável. Os chatbots de PNL são avançados e têm a capacidade de entender e responder à linguagem humana.

Antes de gerenciar o fluxo de diálogo, você precisa trabalhar no reconhecimento da intenção e na extração de entidades. Essa etapa é fundamental para entender a consulta do usuário ou identificar informações específicas na entrada do usuário. Em seguida, você precisa criar um fluxo de diálogo adequado para lidar com as vertentes da conversa. Na próxima etapa do chatbot usando nlp, você precisa selecionar uma plataforma ou estrutura que ofereça suporte ao processamento de linguagem natural para a criação de bots. Essa etapa lhe dará todas as ferramentas para desenvolver bots de autoaprendizagem. Os chatbots tradicionais e os chatbots de NLP são duas abordagens diferentes para a criação de interfaces de conversação.

Ao aproveitar as técnicas de PNL, os chatbots podem entender, interpretar e gerar a linguagem humana, levando a interações mais significativas e eficientes. Em seguida, você aprenderá como treinar esse chatbot e verificar os resultados ligeiramente melhorados. Quanto mais abundantes e de alta qualidade forem seus dados de treinamento, melhores serão as respostas do seu chatbot.

Além disso, discutiremos como o Chatbot funciona e como escrever um código python para implementar o Chatbot. A interpretação e a resposta à fala humana apresentam vários desafios, conforme discutido neste artigo. Os seres humanos levam anos para vencer esses desafios quando aprendem um novo idioma do zero. A maneira mais fácil de criar um chatbot de NLP é inscrever-se em uma plataforma que ofereça chatbots e tecnologia de processamento de linguagem natural. Em seguida, forneça aos bots um conjunto de dados para cada intenção para treinar o software e adicioná-los ao seu site. Para criar um chatbot de conversação, você pode usar plataformas como o Dialogflow, que o ajudam a projetar chatbots em alto nível.

Se isso não acontecer, você retornará o clima da cidade, mas se acontecer, você retornará uma string dizendo que algo deu errado. O último bloco else é para lidar com o caso em que o valor de similaridade da declaração do usuário não atinge o valor limite. Nesta etapa, você instalará a biblioteca spaCy que ajudará o seu chatbot a entender as frases do usuário. Esses exemplos mostram como os chatbots podem ser usados de várias maneiras para melhorar o atendimento ao cliente sem sacrificar a qualidade ou a segurança do serviço. Integrar uma solução de bate-papo na Web ao seu site é uma ótima maneira de melhorar a interação com o cliente, garantindo que você nunca perca uma oportunidade de interagir com clientes em potencial.

Portanto, os dispositivos ou máquinas que usam a IA conversacional da PNL podem entender, interpretar e gerar respostas naturais durante as conversas. Esses chatbots operam com base em regras predeterminadas com as quais são inicialmente programados. Eles são melhores para cenários que exigem conversas simples de consulta e resposta. Sua desvantagem é que eles não conseguem lidar com consultas complexas porque sua inteligência é limitada às regras programadas. Ferramentas como o Dialogflow, o IBM Watson Assistant e o Microsoft Bot Framework oferecem modelos pré-construídos e integrações para facilitar o desenvolvimento e a implantação. Em seguida, a nossa IA precisa ser capaz de responder aos sinais de áudio que você forneceu a ela.

Portanto, é sempre correto integrar seus chatbots à PNL com o conjunto certo de desenvolvedores. Algumas ferramentas de aprendizagem profunda permitem que os chatbots de PNL avaliem, a partir do texto ou da voz dos usuários, o estado de espírito em que eles se encontram. Isso não só ajuda a analisar as sensibilidades da interação, mas também fornece respostas adequadas para evitar que a situação fique fora de proporção. A primeira linha descreve a entrada do usuário, que tomamos como entrada de string bruta, e a próxima linha é a resposta do nosso chatbot. A diferença entre os chatbots de NLP e LLM é que os LLMs são um subconjunto da NLP e se concentram na criação de respostas específicas e contextuais a perguntas humanas. Enquanto os chatbots de NLP simplificam as interações homem-máquina, os chatbots de LLM fornecem um diálogo com nuances e semelhante ao humano.

Por que adotar um chatbot de IA alimentado por PNL?

Discutimos como desenvolver um modelo de chatbot usando aprendizagem profunda a partir do zero e como podemos usá-lo para interagir com usuários reais. Com essas etapas, qualquer pessoa pode implementar seu próprio chatbot relevante para qualquer domínio. Você criou com sucesso um chatbot inteligente capaz de responder a solicitações dinâmicas de usuários.

Esses chatbots de PNL, também conhecidos como agentes virtuais ou assistentes virtuais inteligentes, auxiliam os agentes humanos ao lidar com comunicações repetitivas e demoradas. Como resultado, o agente humano fica livre para se concentrar em casos mais complexos e solicitar a contribuição humana. Os chatbots são aplicativos de software com tecnologia de IA projetados para simular conversas semelhantes às humanas com os usuários por meio de interfaces de texto ou fala. Eles aproveitam o processamento de linguagem natural (NLP) e os algoritmos de aprendizado de máquina para entender e responder às consultas ou aos comandos do usuário de maneira conversacional.

Esse código informa ao seu programa para importar informações do ChatterBot e qual modelo de treinamento você usará no seu projeto. Agora que temos uma sólida compreensão de NLP e dos diferentes tipos de chatbots, é hora de colocar a mão na massa. Você pode usar um chatbot baseado em regras para responder a perguntas frequentes ou fazer um teste que indique aos clientes o tipo de comprador que eles são com base em suas respostas. Ao usar chatbots para coletar informações vitais, você pode qualificar rapidamente seus leads para identificar os clientes em potencial ideais que têm maior chance de se converter em clientes. Dependendo da configuração, você também pode usar o chatbot para nutrir o público-alvo por meio do funil de vendas, desde a primeira interação com a empresa até a finalização da compra.

Eles empregam a compreensão da linguagem natural em combinação com técnicas de geração para conversar de uma forma que parece humana. Nesta seção, apresentarei um guia passo a passo simples para criar seu primeiro chatbot de IA em Python. Usarei a biblioteca ChatterBot em Python, que facilita muito a criação de chatbots baseados em IA. Com os chatbots, a NLP entra em ação para permitir que os bots entendam e respondam às consultas dos usuários em linguagem humana.

Desde o fornecimento de informações sobre produtos até a solução de problemas, um chatbot poderoso pode realizar todas as tarefas e agregar grande valor ao atendimento ao cliente e ao suporte de qualquer empresa. E, felizmente, aprender a criar um chatbot para a sua empresa não precisa ser uma dor de cabeça. Você pode encontrar informações adicionais sobre atendimento ao cliente com IA, inteligência artificial e PNL.

Agora temos um imenso conhecimento da teoria dos chatbots e de seu avanço no futuro. Vamos colocar a mão na massa e criar um chatbot simples baseado em regras usando Python para nós mesmos. Os agentes de IA da Zendesk são os bots de PNL mais autônomos em CX, capazes de resolver completamente até mesmo as solicitações mais complexas dos clientes. Treinados em mais de 18 bilhões de interações com clientes, os agentes de IA da Zendesk entendem as nuances da experiência do cliente e são projetados para aprimorar a conexão humana.

A PNL combina algoritmos inteligentes, como algoritmos estatísticos, de máquina e de aprendizagem profunda, com a linguística computacional, que é a modelagem baseada em regras da linguagem humana falada. A tecnologia de NLP permite que as máquinas compreendam, processem e respondam a grandes quantidades de texto em tempo real. Simplificando, a PNL é um programa de IA aplicado que ajuda seu chatbot a analisar e compreender a linguagem humana natural usada para se comunicar com seus clientes. Os chatbots são, em essência, agentes digitais de conversação cuja principal tarefa é interagir com os consumidores que acessam a página de destino de uma empresa. Eles são projetados usando meios de inteligência artificial, como aprendizado de máquina e aprendizado profundo. À medida que se comunicam com os consumidores, os chatbots armazenam dados sobre as consultas feitas durante a conversa.

Problemas e guarde os mais complicados para seus representantes humanos pela manhã. Você obterá uma conversa completa como saída do pipeline e, portanto, precisará extrair apenas a resposta do chatbot aqui. Se não quiser escrever as respostas apropriadas por conta própria, você pode escolher um dos modelos de chatbot disponíveis. De fato, essa tecnologia pode resolver dois dos aspectos mais frustrantes do atendimento ao cliente, ou seja, ter que repetir a mesma frase e ficar em espera.

O chatbot dividirá as entradas do usuário em palavras separadas, sendo que a cada palavra é atribuída uma categoria gramatical relevante. Isso levou ao seu uso em vários domínios, incluindo chatbots, assistentes virtuais, tradução de idiomas e muito mais. Você pode usar chatbots híbridos para reduzir os carrinhos abandonados em seu site.

É incrível como os chatbots podem ser inteligentes se você dedicar tempo para fornecer a eles os dados de que precisam para evoluir e fazer a diferença em seus negócios. Uma versão mais moderna do chatbot tradicional é uma IA de conversação equipada com programação para entender a fala humana natural. Um chatbot que é capaz de "entender" a fala humana e fornecer assistência ao usuário de forma eficaz é um chatbot NLP. Hoje em dia, os chatbots fazem mais do que apenas conversar com os clientes e fornecer assistência - o algoritmo que entra em sua programação os equipa para lidar com tarefas mais complicadas de forma holística.

Descubra como eles estão evoluindo para agentes de IA mais inteligentes e como você mesmo pode criar um. Descubra o que são chatbots de PNL, como eles funcionam e como os agentes de IA generativa estão revolucionando o mundo do processamento de linguagem natural. Os chatbots tradicionais têm algumas limitações e não são adequados para tarefas e operações comerciais complexas em vendas, suporte e marketing. Agora, quando o bot tem a entrada, a intenção e o contexto do usuário, ele pode gerar respostas de maneira dinâmica e específica para os detalhes e as demandas da consulta. PNL ou Processamento de linguagem natural é um subcampo da inteligência artificial (IA) que permite interações entre computadores e seres humanos por meio da linguagem natural. É uma tecnologia avançada que pode ajudar os computadores (ou máquinas) a entender, interpretar e gerar linguagem humana.

Você já se perguntou como aquelas pequenas bolhas de bate-papo aparecem nos sites de pequenas empresas, sempre prontas para ajudá-lo a encontrar o que você precisa ou responder às suas perguntas? Acredite ou não, configurar e treinar um chatbot para seu site é incrivelmente fácil. Comecei com vários exemplos de que me lembrei e, em seguida, repeti esses mesmos exemplos até atingir o limite de 1.000.

Atualmente, a maioria dos chatbots é criada usando ferramentas como Dialogflow, RASA, etc. Esta foi uma rápida introdução aos chatbots para apresentar uma compreensão de como as empresas estão se transformando usando a ciência de dados e a inteligência artificial. Para atingir taxas de automação de mais de 20%, identifique os tópicos em que os clientes precisam de orientação adicional. Crie fluxos de conversa com base nesses tópicos que forneçam guias passo a passo para uma resolução adequada. Essa abordagem permite que você lide com consultas mais sofisticadas, adiciona controle e personalização às suas respostas e aumenta a precisão das respostas.

A inteligência artificial (IA) - especialmente a IA no atendimento ao cliente - percorreu um longo caminho em um curto espaço de tempo. Os chatbots do passado evoluíram para agentes de IA altamente inteligentes, capazes de fornecer respostas personalizadas a problemas complexos dos clientes. De acordo com nosso Relatório de Tendências de Experiência do Cliente Zendesk 2024, 70% dos líderes de CX do https://chat.openai.com/ acreditam que os bots estão se tornando arquitetos habilidosos de jornadas do cliente altamente personalizadas. Você também pode adicionar o bot à interface de chat em tempo real e elevar os níveis de experiência do cliente para os usuários. Você pode oferecer suporte híbrido, em que um bot cuida das consultas de rotina enquanto a equipe humana lida com tarefas mais complexas.