Como criar um chatbot: o que os desenvolvedores devem e não devem fazer em um mundo voltado para a IA

Em termos simples, um chatbot é uma interface para comunicação com um software por meio de uma conversa simulada. No passado, isso era feito usando fluxos de trabalho rudimentares, mas desde que a disponibilidade de ferramentas de IA e de machine learning explodiu, os chatbots passaram a ser capazes de muito mais. Agora, os agentes virtuais usam IA e processamento de linguagem natural (PLN) para compreender e processar a entrada de informações a fim de produzir respostas especificamente direcionadas a elas. Os casos de uso incluem responder perguntas, resolver problemas e participar de conversas casuais.

Isso torna os chatbots excelentes na implementação de muitas funções de negócios importantes. Vamos ver onde os chatbots estão fazendo a diferença:

• Atendimento ao cliente. Com eles, as empresas podem prestar suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana aos seus clientes com maior facilidade e economia.

• Geração e qualificação de leads. Para interagir com os visitantes do site, coletar informações e até mesmo agendar um horário para o visitante falar com alguém da equipe de vendas.

• Coleta e análise de dados. Para coletar informações dos usuários, analisar feedback e identificar tendências a fim de melhorar produtos e serviços.

• Educação e treinamento. Para ministrar cursos online, responder a perguntas dos alunos e dar feedback.

• Acessibilidade e inclusão. Para dar suporte para usuários com deficiência, traduzir idiomas e fornecer informações em vários formatos.

• Criação e moderação de conteúdo. Para gerar conteúdo escrito, moderar comunidades online e até mesmo filtrar conteúdo impróprio.

Como esses exemplos mostram, os chatbots preenchem a lacuna entre o cliente e a tecnologia usada para administrar a empresa. Em vez de coletar dados manualmente e depois inseri-los em um sistema de IA, você está eliminando o intermediário. Isso significa que você pode identificar e resolver problemas com mais rapidez, proporcionando aos usuários uma experiência melhor.

O legal de um chatbot para o usuário final é a simplicidade da experiência. Os usuários podem falar com o bot como falariam com uma pessoa de verdade e supostamente recebem uma resposta significativa e útil.

Mas para alcançar essa simplicidade, você precisa que alguns componentes principais trabalhem juntos para interpretar a entrada, aprender com as fontes de dados disponíveis e decidir qual será a melhor resposta.

Pense no PLN como um tradutor, que está lá para garantir que o chatbot entenda o que está sendo solicitado. Esse componente pega o que o usuário disse ou perguntou e analisa quanto ao sentimento, contexto, intenção e muito mais. Ele consegue isso por meio de algumas técnicas:

• Tokenização: divide a entrada em palavras individuais e frases

• Marcação de parte do discurso: categoriza cada palavra em substantivos, verbos, adjetivos etc.

• Análise sintática: elabora a estrutura da frase e a relação entre as palavras

• Análise semântica: decifra o significado de cada palavra, analisando o contexto e a intenção

Um atributo de um chatbot de sucesso é a capacidade de aprender e crescer com as interações. Isso se deve ao machine learning, que lhe dá o poder de aprender e se adaptar por vários meios:

• Aprendizado supervisionado. O chatbot é treinado em dados rotulados, onde aprende a conectar entradas de informações com a resposta desejada.

• Aprendizado não supervisionado. É aqui que o chatbot analisa dados não rotulados. Portanto, em vez de ver as conexões, ele procura padrões e relações para encontrar as conexões por si só.

• Aprendizado por reforço. O chatbot usa tentativa e erro para descobrir o que funciona melhor, melhorando suas respostas com base nos resultados e no feedback do usuário.

Em teoria, um chatbot não precisa usar algoritmos de IA. Mas esses algoritmos são a diferença entre respostas básicas baseadas em regras e uma conversa fluida que compreende adequadamente os problemas que está resolvendo para o usuário. Eles podem variar muito, mas estas são algumas das funções mais comuns dos algoritmos de IA:

• Gerenciamento de diálogo. Esses algoritmos gerenciam o fluxo das conversas: alternando entre tópicos, fornecendo informações relevantes e ajudando a conversa a fluir naturalmente.

• Geração de respostas. Esses algoritmos de IA geram respostas apropriadas com base no contexto, na intenção, no tom e em outras informações relevantes.

• Personalização. Os algoritmos de personalização adaptam as respostas ao usuário específico e às suas necessidades. Isso é feito usando dados do usuário e interações anteriores.

A primeira etapa para criar seu primeiro chatbot é decidir qual plataforma você usará. Essa é a base, e a plataforma que você escolher vai depender do objetivo do seu chatbot. Aqui estão algumas perguntas que você deve fazer:

• Que problema você está tentando resolver?

• Qual é a complexidade desse problema?

• Quem é o público-alvo do seu chatbot?

• De quais recursos e funcionalidades você precisa?

Outra consideração importante é o orçamento disponível e os conjuntos de habilidades. Há uma grande diferença entre uma pessoa com habilidades técnicas mínimas trabalhando por hobby e uma equipe de desenvolvimento completa com o respaldo de um grande orçamento. É por isso que é útil considerar os diferentes tipos de plataformas de chatbot:

• Sem código/pouco código: fácil de usar, com modelos, interfaces de arrastar e soltar etc. Perfeito para quem tem experiência limitada em codificação. Exemplos: Chatfuel, ManyChat e Landbot.

• Plataformas baseadas em código: exigem habilidades de codificação, mas dão margem para mais flexibilidade, controle e customização. Exemplos: Rasa, Microsoft Bot Framework, Dialogflow.

• Nível empresarial: projetado para implantação em larga escala, inclui recursos avançados e integrações prontas para uso. Exemplos: IBM Watson Assistant, Amazon Lex, Nuance.

Por exemplo, se você quiser criar rapidamente um chatbot do Facebook Messenger com uma funcionalidade relativamente simples, algo como o ManyChat seria perfeito. Mas se quiser criar um chatbot mais poderoso que seja executado de uma API e possa ser altamente customizado, uma plataforma como o Rasa seria a melhor opção para você.

Quando você está criando um chatbot, os fluxos de conversação determinam a estrutura e a progressão das conversas entre o usuário e o chatbot. Pense nos fluxos de conversação como o maestro, conduzindo os diferentes músicos para garantir que tudo flua suavemente. Você faz isso usando cinco elementos principais:

1. Intenções. Identifique os objetivos e motivações das informações de um usuário.

2. Entidades. Categorize informações importantes como nomes, locais e datas.

3. Estados do diálogo. Acompanhe a conversa até o momento para evitar repetições e orientar as respostas.

4. Ramificações e transições. Mapeie caminhos diferentes dependendo das respostas do usuário.

5. Respostas. Gere respostas contextuais e úteis para enviar de volta ao usuário.

Para criar fluxos eficazes, você precisa começar com o problema principal que está resolvendo e depois mapear possíveis caminhos de conversa. A forma como você implementa isso depende da plataforma escolhida, mas os fluxogramas são úteis no estágio de design para representar a estrutura da conversa.

Ao criar seu chatbot, mantenha os fluxos simples e evite ramificações complexas com opções excessivas. Dessa forma, você pode começar a testar e iterar mais cedo e se concentrar nas áreas que precisam de mais melhorias.

A integração do PLN e do machine learning é a diferença entre um chatbot verdadeiramente inteligente, capaz de aprender e ter conversas naturais com os usuários, e outro que é apenas um leitor de script básico.

Além de realizar reconhecimento de intenções e extração de entidades, bibliotecas de PLN como spaCy e NLTK (Natural Language Toolkit) ajudam em tarefas importantes, como análise de sentimentos. Isso analisa o tom das mensagens dos usuários e identifica emoções, o que significa que seu chatbot pode identificar o tom e responder com empatia.

Da mesma forma, uma integração com bibliotecas avançadas de ML, como TensorFlow ou PyTorch, dá ao seu chatbot a capacidade de aprender e evoluir com base em interações anteriores e dados do usuário. Isso não apenas permite que seu chatbot gere respostas mais personalizadas e úteis, mas também pode fazer previsões a partir desses dados e oferecer assistência e sugestões de forma proativa antes que o usuário precise pedir.

Ao integrar IA e algoritmos de machine learning, você melhorará a compreensão e a precisão das respostas do chatbot. Essas tecnologias são a razão pela qual um grande chatbot se adapta, aprende e melhora com o tempo. Como desenvolvedor de chatbot, você deve procurar bibliotecas de IA e machine learning que agreguem um valor genuíno para seus usuários.

Para criar um chatbot verdadeiramente útil, procure continuamente maneiras de melhorar o desempenho e a qualidade da resposta do seu bot. A melhor maneira de fazer isso é capturar e analisar dados de interação do usuário e, em seguida, identificar onde você pode refinar e iterar seus fluxos e funcionalidades de conversação.

Como os últimos anos mostraram, o espaço da IA está crescendo rapidamente. Parece que todos os dias há uma nova biblioteca, app ou API revolucionário sendo lançado. Esses avanços podem parecer assustadores, mas se você se mantiver a par das novas tendências e tecnologias, poderá encontrar o ingrediente que falta para elevar seu chatbot a um patamar superior.

Há muitos exemplos de chatbots baseados em GPT que recebem uma ampla variedade de perguntas (por exemplo, usuários que fazem perguntas sobre aconselhamento financeiro a um chatbot criado para responder a perguntas sobre viagens). Bem no início do seu design, considere criar um escopo finito de perguntas e tópicos aos quais você permitirá que seu chatbot responda para que a experiência do usuário seja ótima desde o início.

É fácil se deixar levar pelas infinitas possibilidades do seu chatbot, mas também é importante ter cuidado. Os vieses podem invadir seus chatbots, o que pode impactar negativamente suas respostas. Você também precisa respeitar a privacidade e os padrões éticos dos usuários, tanto para protegê-los quanto para evitar problemas.

Abordaremos isso com mais detalhes em breve, mas não caia na armadilha de implantar seu chatbot sem testes rigorosos em cenários do mundo real. Você precisa ter certeza de que ele é robusto e confiável antes que um usuário final tenha qualquer contato com seu chatbot.

Para criar o melhor chatbot possível, você precisa coletar regularmente o feedback de seus usuários e levá-lo em consideração. Esse feedback será vital se você quiser que seu chatbot permaneça relevante e tenha sucesso no longo prazo. Podem ser relatórios de bugs, reclamações ou até mesmo solicitações de recursos. Leve todo esse feedback a sério e continue procurando maneiras de melhorar a experiência dos usuários.

Outra maneira poderosa de melhorar as habilidades e o desempenho do seu chatbot é conectá-lo a um grande modelo de linguagem (LLM). Um LLM é um tipo poderoso de IA treinado em grandes quantidades de dados para compreender e gerar respostas em linguagem humana.

Apesar de seu poder impressionante, é improvável que um LLM como o GPT-4 ou o LLaMA se alinhe imediatamente às necessidades específicas do seu chatbot. Para aproveitar o poder do LLM, você precisará customizá-lo e aprimorá-lo para que ele possa compreender e responder de forma consistente com o uso pretendido do seu chatbot.

Uma maneira de fazer isso é com a geração aumentada de recuperação (RAG). Aqui, um modelo de recuperação é usado para selecionar documentos relevantes com base na consulta do usuário, que são então passados para o LLM. Esses documentos podem vir de seus dados privados, como uma base de conhecimento preexistente, logs de chat ou qualquer outro conteúdo relevante. Então, o LLM pode combinar essas informações com seus recursos existentes para gerar uma resposta mais precisa, relevante e eficiente.

Outra maneira de melhorar a integração com o chatbot é fazer um ajuste fino do LLM. Aqui, você essencialmente adapta o LLM à tarefa ou problema específico que seu chatbot foi projetado para resolver. Isso possibilita que ele aprenda a linguagem específica do domínio e melhore a relevância das respostas que gera. Esse processo também pode ser repetido à medida que seu chatbot evolui ou mais dados ficam disponíveis, para que o LLM esteja sempre otimizado para funcionar com seu bot.

Assim como em qualquer tipo de desenvolvimento de software, os testes são uma parte fundamental da criação e melhoria do seu chatbot. Para ter certeza de que seu chatbot esteja pronto para implantação, você precisa testar a funcionalidade, a experiência do usuário e o tratamento de erros.

Para garantir que seu chatbot funcione conforme o esperado, realize testes funcionais nos níveis de unidade e integração, bem como por meio de testes de sistema mais amplos. Você também deve avaliar o desempenho do chatbot, certificando-se de que não haja gargalos ou problemas de escalabilidade.

Pense no usuário final para garantir que você ofereça a melhor experiência possível. O teste de usabilidade é uma ótima maneira de fazer isso, no qual você observa usuários reais interagindo com seu chatbot. Para garantir que seu chatbot possa ser usado por todos, realize testes de acessibilidade, que incluem testes com um leitor de tela e uso do bot apenas com um teclado.

Antes de implantar seu chatbot, você precisa saber que ele pode lidar facilmente com qualquer erro que possa ocorrer. Isso pode incluir testes de resistência para simular tráfego intenso, envio de entradas inesperadas e verificação de vulnerabilidades de segurança. Você quer ter certeza de que, se algo der errado, não vai dar pane em tudo.

Quando você tiver certeza de que seu chatbot está pronto, será a hora de implantá-lo. Mas antes de apertar o grande botão verde, há algumas coisas que você deve considerar:

• Monitoramento e analítica. Certifique-se de ter sistemas implementados para monitorar continuamente o desempenho, a atividade do usuário e outras métricas importantes, que ajudarão você a detectar problemas rapidamente e fazer melhorias futuras.

• Canais de feedback. Facilite ao máximo o envio de feedback pelos usuários após a implantação. Eles se sentirão melhor porque têm alguém a quem recorrer, e você se sentirá melhor porque sabe o que eles estão pensando.

• Lançamento em fases. A implantação de um novo app pode ser arriscada, portanto, considere fazer uma implantação em fases para testar o funcionamento antes de fazer um lançamento completo. Ao lançar primeiro para um público menor, você pode analisar as interações e fazer os ajustes necessários.

O mundo dos chatbots e da IA está em constante evolução, mudando a forma como interagimos com a tecnologia e as empresas. Esperamos que este artigo tenha desmistificado a tecnologia e dado a você a confiança necessária para criar seu próprio chatbot. Ao abraçar o potencial infinito dos chatbots, você pode criar sua própria aplicação de IA exclusiva que poderá crescer e evoluir à medida que você for aprendendo e refinando suas próprias habilidades.

Estamos fazendo o mesmo aqui na Elastic®, sempre buscando maneiras de usar esses avanços para melhorar nossos produtos e facilitar a vida dos nossos clientes, desde o aprimoramento dos recursos do chatbot no Elasticsearch ® até nossa recente aquisição da Opster, que criou seu próprio brilhante chatbot, o OpsGPT.

A revolução da IA certamente está a todo vapor e com certeza será uma jornada emocionante!

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