Chatbot

Conceitos e tecnologias essenciais

Os chatbots funcionam interpretando os dados introduzidos pelo utilizador e associando-os a intenções ou acções específicas. As principais tecnologias envolvidas incluem:

• Processamento de linguagem natural (NLP): Permite que o chatbot compreenda a estrutura e o significado da linguagem humana. Isto envolve subtarefas como a tokenização (dividir o texto em palavras ou partes), o reconhecimento de entidades nomeadas (NER) (identificar entidades-chave como nomes ou datas) e a análise de sentimentos (determinar o tom emocional do utilizador).
• Aprendizagem automática (ML): Utilizado para treinar o chatbot em grandes quantidades de dados de conversação(dados de treino), permitindo-lhe aprender padrões, melhorar a compreensão e gerar respostas mais relevantes ao longo do tempo. Técnicas como a aprendizagem profunda (DL) são comuns.
• Modelos de linguagem grandes (LLMs): Os chatbots modernos e altamente capazes utilizam frequentemente LLMs como o GPT (Generative Pre-trained Transformer) ou o BERT. Estes modelos são excelentes na compreensão do contexto, na geração de texto semelhante ao humano(geração de texto) e no tratamento de conversas complexas. Muitos modelos de última geração estão disponíveis em plataformas como Hugging Face.
• Gestão do diálogo: O componente responsável pela gestão do fluxo da conversação, pelo acompanhamento do contexto e pela decisão da ação ou resposta seguinte com base nos dados do utilizador e no histórico da conversação.

Os chatbots podem variar desde sistemas simples baseados em regras, que seguem fluxos de conversação predefinidos, até bots complexos baseados em IA que aprendem e se adaptam.

Aplicações no mundo real

Os chatbots são utilizados em vários sectores para melhorar a eficiência e a experiência do utilizador. As aplicações mais comuns incluem:

• Apoio ao cliente: Muitas empresas utilizam chatbots nos seus sítios Web ou aplicações de mensagens (como a plataforma de bots do Facebook Messenger) para fornecer respostas instantâneas a perguntas frequentes, orientar os utilizadores através de passos de resolução de problemas ou encaminhar questões complexas para agentes humanos. Isto é predominante na IA em finanças para tarefas como consultas de saldos ou pedidos de histórico de transacções.
• Comércio eletrónico e retalho: Os chatbots ajudam os compradores online, fornecendo recomendações de produtos, respondendo a perguntas sobre artigos, acompanhando encomendas e facilitando o processo de checkout, contribuindo para uma IA melhorada nas soluções de retalho.
• Cuidados de saúde: Na IA nos cuidados de saúde, os chatbots podem ajudar a agendar consultas, fornecer informações sobre condições médicas (seguindo diretrizes rigorosas), lembrar os pacientes de tomar a medicação ou realizar verificações iniciais dos sintomas antes de entrar em contacto com um médico. Um exemplo é a Babylon Health.
• Serviços de informação: Os chatbots funcionam como interfaces interactivas para bases de dados ou bases de conhecimento, permitindo que os utilizadores façam perguntas e recebam informações específicas, como actualizações meteorológicas, resumos de notícias ou informações sobre empresas.

Chatbots vs. termos relacionados

Embora muitas vezes utilizados indistintamente, os chatbots diferem de conceitos relacionados:

• Assistente virtual: Os assistentes virtuais, como o Amazon Alexa, o Siri da Apple ou oGoogle Assistant, têm normalmente capacidades mais amplas do que os chatbots. Podem executar tarefas em várias aplicações e dispositivos (por exemplo, definir temporizadores, reproduzir música, controlar dispositivos domésticos inteligentes) e muitas vezes integram a interação por voz sem problemas. Embora incorporem funcionalidades de chatbot para conversação, o seu âmbito vai para além do diálogo e passa para a execução de tarefas, envolvendo por vezes visão computacional ou integrações complexas como o Google Duplex.
• Modelo de linguagem grande (LLM): Um LLM é o motor principal que alimenta as capacidades de compreensão e geração de linguagem de muitos chatbots avançados, como o ChatGPT. O chatbot é a camada de aplicação que fornece a interface do utilizador e gere a interação, enquanto o LLM é o modelo subjacente que processa a linguagem.

Desenvolvimento e plataformas

A criação de chatbots envolve a seleção de ferramentas e estruturas adequadas com base nos requisitos de complexidade. As plataformas mais populares incluem o Google Dialogflow, oMicrosoft Azure Bot Service e opções de código aberto como o Rasa. O desenvolvimento e a manutenção de chatbots sofisticados requerem frequentemente práticas robustas de operações de aprendizagem automática (MLOps) para gerir dados, formação de modelos, implementação(implementação de modelos) e monitorização(monitorização de modelos). Plataformas como o Ultralytics HUB oferecem ferramentas para gerir o ciclo de vida dos modelos de ML, que podem ser relevantes para sistemas de IA complexos que incorporam componentes de chatbot juntamente com outras funcionalidades de IA, como a deteção de objectos.