Para construir uma boa base de conhecimento com URLs clicáveis e informações úteis, siga estas etapas:

1. Reunir Conteúdo Relevante: Comece coletando informações do site da empresa, como detalhes de preços, recursos do produto e informações de contato. Concentre-se em conteúdo que seria valioso para os usuários acessarem rapidamente.

2. Organizar o Conteúdo: Categorize as informações em seções ou tópicos lógicos. Isso ajudará os usuários a navegarem pela base de conhecimento de forma mais eficiente.

3. Formatar o Conteúdo: Formate o conteúdo de maneira limpa e fácil de ler. Use títulos, tópicos e outras técnicas de formatação para tornar as informações visualmente atraentes e fáceis de digitalizar.

4. Adicionar Links Clicáveis: Identifique quaisquer URLs ou informações de contato no conteúdo e torne-os clicáveis. Isso permitirá que os usuários acessem diretamente as informações relevantes com um único clique.

5. Integrar a Base de Conhecimento: Incorpore a base de conhecimento ao seu chatbot ou plataforma de mensagens. Certifique-se de que o conteúdo seja facilmente acessível e que os usuários possam encontrar rapidamente as informações de que precisam.

6. Testar e Refinar: Teste continuamente a base de conhecimento e colete feedback dos usuários. Faça atualizações e melhorias conforme necessário para garantir que o conteúdo permaneça relevante e amigável ao usuário.

Seguindo estas etapas, você pode criar uma base de conhecimento abrangente e interativa que fornece aos seus usuários as informações de que precisam, quando precisam, de uma maneira fluida e eficiente.

Antes da integração de IA, as plataformas de chatbot exigiam o uso de respostas padrão. As respostas padrão eram necessárias para garantir que o bot pudesse responder aos usuários sem atingir uma palavra-chave específica ou passar por um fluxo predefinido. Isso muitas vezes levava a experiências frustrantes de chatbot, pois os bots eram projetados apenas para lidar com um conjunto limitado de tarefas.

Com a introdução de modelos de linguagem em larga escala (LLMs) como o GPT, a necessidade de respostas padrão foi eliminada. Agora, você pode ativar o Auto-GPT para qualquer conexão LLM, e o bot usará as capacidades de processamento de linguagem natural do modelo de linguagem para se envolver em conversas mais naturais e abertas.

A principal diferença é:

• Resposta Padrão: Uma resposta pré-definida que o chatbot forneceria se a entrada do usuário não correspondesse a nenhum gatilho ou fluxo específico. Isso era necessário antes da integração de IA.

• Auto-GPT: Um recurso alimentado por IA que permite que o chatbot use um modelo de linguagem conectado (por exemplo, o GPT da OpenAI) para gerar respostas contextuais, sem a necessidade de respostas predefinidas. Isso proporciona uma experiência mais natural e conversacional.

Ao ativar o Auto-GPT, você pode aproveitar o poder dos modelos de linguagem em larga escala para lidar com uma ampla gama de entradas e consultas de usuários, sem ter que definir manualmente respostas padrão. Isso torna seu chatbot mais flexível, inteligente e capaz de fornecer uma melhor experiência ao usuário.

Com base na imagem que você enviou, a entrada parece ter sujeira moderada e algumas manchas visíveis, com certa descoloração. Também há a presença de verde, que pode ser musgo ou algas.

Dada essa avaliação, eu recomendaria o seguinte:

Nível 1 (Manutenção Mínima): A entrada tem sujeira e manchas mínimas, exigindo apenas lavagem leve com jato de água. O custo estimado para este nível de serviço seria de aproximadamente $150.

Nível 2 (Limpeza Moderada): A entrada mostra níveis variados de limpeza, sendo o lado esquerdo relativamente limpo e o lado direito exibindo sujeira e manchas mais significativas. Isso exigiria um nível moderado de lavagem com jato de água. O custo estimado para este nível de serviço seria de aproximadamente $300.

Nível 3 (Limpeza Completa): A entrada tem uma acumulação mais significativa de sujeira, manchas e possível crescimento de musgo ou algas. Isso exigiria um processo de lavagem com jato de água mais minucioso. O custo estimado para este nível de serviço seria de aproximadamente $450.

Nível 4 (Limpeza Pesada): A entrada parece ter sujeira pesada, manchas e crescimento significativo de musgo ou algas. Isso exigiria um processo de lavagem com jato de água extensivo, possivelmente incluindo o uso de soluções de limpeza especializadas. O custo estimado para este nível de serviço seria de aproximadamente $600.

Nível 5 (Restauração Extensa): A entrada está em estado de reparo significativo, com sujeira pesada, manchas profundas e crescimento extenso de musgo ou algas. Isso exigiria um processo de restauração abrangente, incluindo o uso de equipamentos e técnicas especializados. O custo estimado para este nível de serviço seria de aproximadamente $750.

Por favor, informe-me se você tiver outras perguntas ou se desejar que eu forneça uma avaliação mais detalhada das condições da entrada e do curso de ação recomendado.

Neste tutorial abrangente, exploramos o processo passo a passo de construir uma base de conhecimento robusta para um chatbot sem o uso de colchetes e com URLs e números de telefone clicáveis.

Nós começamos extraindo informações relevantes do site do Wells Fargo, criando uma base de conhecimento estruturada e integrando-a perfeitamente ao nosso chatbot. Para melhorar a experiência do usuário, implementamos uma cadeia de prompts que permite que o chatbot forneça links diretos ou botões para o usuário acessar as informações desejadas.

Alémdisso, aprofundamos as diferenças entre respostas padrão e Auto-GPT, destacando as vantagens deste último em fornecer respostas mais naturais e contextuais. Ao aproveitar o poder dos modelos de linguagem em larga escala, conseguimos criar um chatbot que pode se envolver em conversas mais significativas e personalizadas.

Finalmente, demonstramos a versatilidade do nosso chatbot ao incorporar capacidades de análise de imagens. Usando técnicas avançadas de visão computacional, o chatbot pode avaliar com precisão as condições de uma entrada e fornecer uma estimativa detalhada do serviço de lavagem com jato de água necessário. Esse nível de integração demonstra o potencial dos chatbots alimentados por IA em se tornarem verdadeiros assistentes digitais, capazes de lidar com uma ampla gama de tarefas e consultas.

Ao longo deste processo, enfatizamos a importância da engenharia de prompts e do refinamento contínuo das respostas do chatbot para garantir uma experiência do usuário fluida e agradável. Seguindo os princípios e técnicas descritos neste tutorial, você pode criar seus próprios chatbots alimentados por IA que excedam as expectativas dos clientes e impulsionem o sucesso dos negócios.