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Funcionalidade de Conhecimento Autogerado e o uso do prompt

Este material tem como objetivo ajudar a entender o que acontece nos bastidores da funcionalidade de Conhecimento Autogerado e o impacto do prompt.

⬇ A seguir, abordaremos pontos-chave sobre o tema. Sugerimos que você os leia na ordem proposta para compreender melhor todo o percurso.

⏩ O que é um LLM?

• Um LLM (Large Language Model) é um modelo de inteligência artificial baseado em aprendizado profundo (deep learning), treinado com enormes quantidades de texto para compreender, processar e gerar linguagem natural. Seu objetivo é interagir com as pessoas de forma orgânica e resolver tarefas que antes exigiam intervenção humana.

• Como funciona? Os LLMs usam uma arquitetura chamada Transformer, que permite analisar o contexto completo de um texto e entender as relações entre palavras e conceitos. Eles funcionam prevendo qual é a próxima palavra mais provável em uma sequência, gerando respostas coerentes e adaptadas ao contexto.

• Além disso, conseguem realizar novas tarefas a partir de instruções (prompts).

⏩ O que é um prompt em termos gerais?

"Um prompt é a instrução ou pergunta que você dá a um sistema de inteligência artificial para que ele gere uma resposta ou realize uma tarefa. É o 'input' (entrada) que você usa para guiá-lo e pode incluir desde uma frase simples até parágrafos detalhados."

⏩ Como funciona o Conhecimento Autogerado?

Depois de incorporar conteúdo na seção Autogerado do Virtual Assistant — seja por links ou documentos PDF — e ativar a opção de usar esse Conhecimento Autogerado, quando um dos seus clientes enviar uma consulta ao assistente virtual, o processo buscará primeiro a informação na base de Conhecimento Personalizado; se não encontrar o que foi perguntado, passará a buscar no Conhecimento Autogerado.

📝 É nessa etapa que a diretriz definida pelo prompt é ativada.

  • O sistema busca nos links ou documentos.
  • Ao encontrar trechos adequados para gerar a resposta de referência, eles passam pela instrução do prompt.
  • A informação é inserida como contexto, junto com as diretrizes do prompt.
  • E a resposta que será entregue ao cliente é gerada.

⏩ Prioridade do prompt:

  1. O motor de Conhecimento Personalizado tem as diretrizes definidas de acordo com a personalidade estabelecida para o assistente virtual. Esse o chamaremos de Prompt oficial.
  2. A prioridade no modo como o assistente virtual responde é do prompt oficial (o que já vem configurado no motor de Conhecimento Personalizado), pois está configurado para fornecer respostas amplas e gerais.
  3. Se for necessário um ajuste específico para uma área de interesse ou contexto, é possível adicionar um Prompt personalizado.

⚠  Importante: o prompt personalizado deve ser usado apenas para complementar o prompt oficial. Ele não deve contradizer nem substituir informações já presentes no prompt oficial.

⏩ O que você pode ajustar no prompt que se aplica ao conhecimento do seu assistente virtual?

1⃣ Você indicará os parâmetros de como precisa que sejam a voz e o tom das respostas que o assistente virtual fornecerá com conteúdo Autogerado pela Generative AI. Você definirá se será formal ou amigável e a extensão estimada do texto que o usuário receberá na janela de conversa.

ℹ Lembre-se de que você deve processar previamente o conteúdo na base de conhecimento do Generative AI e ativá-lo.

  • Papel: define como o assistente virtual deve se comportar (por exemplo, "Assistente virtual oficial da MarcaX").
  • Voz e tom: estabelece o estilo de comunicação que melhor se adapta à experiência que você quer oferecer aos seus usuários. Por exemplo, pode ser amigável, formal, próximo, profissional etc.
  • Quantidade máxima estimada de caracteres para a resposta que o usuário receberá: determina o tamanho aproximado das respostas que o usuário receberá na janela de conversa. Sugere-se escolher entre 200, 300, 400 e 500, considerando que são caracteres estimados.
  • Texto a ser usado quando for necessário dar uma resposta evasiva: escreva a mensagem que o assistente exibirá quando não encontrar informações para responder à consulta ou não conseguir interpretar a pergunta do usuário. Recomenda-se que esse texto não ultrapasse 400 caracteres.

2⃣  Além disso, é possível adicionar diretrizes sobre transferências, integrações, botões e outros complementos. ➡ Veja a seção Dados-chave. 

ℹ Os complementos são gerados por meio de tags internas em HTML, reconhecidas pelos nossos serviços. Ou seja, não se trata de um agente que execute tarefas por enquanto, mas que responde com tags que nosso sistema interpreta e, a partir delas, executa uma ação.

⏩ Como solicitar os parâmetros a serem aplicados no seu prompt personalizável para o Conhecimento Autogerado?

Via solicitação no nosso Support Center.

✅ Dados-chave:

  1. Se você solicitar essas adições específicas à equipe de Suporte, é importante saber que os LLMs são modelos não deterministas — ou seja, nem sempre geram a mesma resposta para a mesma entrada (ao contrário de um sistema tradicional baseado em regras fixas).
  2. Isso acontece porque o modelo escolhe cada palavra com base em probabilidades, não em uma única resposta "correta" predefinida. Por isso, mesmo que uma regra esteja bem escrita no prompt, não há garantia de que o LLM a siga sempre da mesma forma — o que pode fazer com que a resposta não seja a esperada em alguns casos.
  3. Esse comportamento se acentua ainda mais quando são adicionadas transferências, integrações, botões e outros complementos, devido à natureza dos LLMs, que foram desenvolvidos exclusivamente para responder com texto.
  4. Evitar prompts personalizados muito longos é fundamental para garantir que o desempenho do modelo não seja prejudicado.

‼ O que você não deve fazer?

 > Não inclua instruções do tipo prompt que indiquem ao assistente virtual como resolver dentro dos documentos que você adiciona na seção de Conhecimento Autogerado.

📌 Por quê?

• Isso altera o comportamento técnico da funcionalidade, o que impacta negativamente a experiência dos seus usuários ao receberem uma resposta.

• O objetivo real do Conhecimento Autogerado, em todo o seu alcance, tanto ao incorporar links quanto documentos PDF, é a extração massiva e sistemática de informações por meio de programas ou ferramentas de software, sem intervenção manual. Ou seja, obter conhecimento para fornecer ao assistente virtual informações que possam ser úteis para que a Generative AI formule possíveis respostas às necessidades dos usuários.

📚 Veja também: Boas práticas para gerenciar seu Conhecimento Autogerado com Generative AI

⚙ Se ainda tiver dúvidas, consulte seu CSM ou entre em contato pelo nosso Support Center.

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