Pipeline de Conhecimento

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Pipeline de Conhecimento da Make Talk

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Fluxo completo: Do conhecimento à ação

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1. Coleta de dados

• PDFs - Manuais, políticas, documentação técnica
• Documentos - Textos estruturados sobre produtos e serviços
• Textos enviados - Conteúdo adicional fornecido pela empresa
• URLs - Páginas do site para coleta automática
• Manuais - Documentação operacional
• Políticas internas - Regras e diretrizes da empresa

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2. Processamento e limpeza

• Separação em trechos - Documentos grandes são divididos em partes menores e relevantes
• Extração semântica - Identificação de conceitos e relações
• Divisão inteligente - Quebra em unidades que fazem sentido contextualmente
• Remoção de ruído - Limpeza de formatação desnecessária

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3. Vetorização (embeddings)

• Representação numérica - Texto convertido em vetores matemáticos
• Preservação de significado - Trechos semelhantes ficam próximos no espaço vetorial
• Otimização para busca - Estrutura que permite busca rápida e precisa

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4. Armazenamento em base vetorial por cliente

• Base isolada - Cada cliente/hotel/organização tem sua própria base
• Segurança - Informações são isoladas e protegidas
• Personalização total - Cada base é única e específica
• Escalabilidade - Suporta grandes volumes de conhecimento

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5. Resgate inteligente (retrieval)

• Busca em tempo real - A IA procura apenas os trechos relevantes
• Ranking por relevância - Os trechos mais relevantes são priorizados
• Contexto completo - Múltiplos trechos podem ser combinados para resposta completa
• Filtragem inteligente - Remove informações irrelevantes ou desatualizadas

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6. Geração de resposta contextualizada

• Síntese inteligente - O modelo combina informações de múltiplas fontes
• Tom de voz - Aplica o tom e estilo definidos para a marca
• Contexto da conversa - Considera o histórico da conversa
• Resposta natural - Gera texto fluido e humanizado

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7. Ferramentas executam ações dinâmicas

• APIs - Consultar sistemas externos em tempo real
• Cálculos - Realizar operações matemáticas e lógicas
• Web scraping - Buscar informações atualizadas de páginas web
• Consultas ao CRM - Acessar histórico e dados do cliente
• Reservas - Verificar disponibilidade e fazer reservas
• Preços - Consultar tarifas e calcular valores
• Sistemas internos - Integrar com infraestrutura do cliente

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8. Auditoria e logs

• Segurança - Rastreabilidade completa das ações
• Melhoria contínua - Identificar pontos de melhoria
• Análise de desempenho - Métricas de acurácia e satisfação
• Compliance - Registro para conformidade regulatória
• Debugging - Facilitar identificação e correção de problemas

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Diagrama do fluxo

┌─────────────────┐
│  Coleta de      │
│  Dados          │
│  (PDFs, docs,   │
│   URLs, textos) │
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│  Processamento  │
│  e Limpeza      │
│  (Separação,    │
│   extração)     │
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│  Vetorização    │
│  (Embeddings)   │
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│  Armazenamento  │
│  (Base isolada  │
│   por cliente)  │
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐      ┌─────────────────┐
│  Pergunta do    │─────▶│  Resgate        │
│  Cliente        │      │  Inteligente    │
└─────────────────┘      └────────┬────────┘
                                  │
                    ┌─────────────┴─────────────┐
                    │                           │
                    ▼                           ▼
         ┌──────────────────┐      ┌──────────────────┐
         │  RAG: Busca na   │      │  Ferramentas:     │
         │  Base            │      │  Dados em tempo   │
         │  (Conhecimento   │      │  real, APIs,      │
         │   estático)      │      │  cálculos         │
         └────────┬─────────┘      └────────┬─────────┘
                  │                        │
                  └────────────┬───────────┘
                               │
                               ▼
                  ┌────────────────────┐
                  │  Geração de        │
                  │  Resposta          │
                  │  Contextualizada   │
                  └──────────┬─────────┘
                              │
                              ▼
                  ┌────────────────────┐
                  │  Execução de        │
                  │  Ações (se          │
                  │  necessário)        │
                  └──────────┬─────────┘
                              │
                              ▼
                  ┌────────────────────┐
                  │  Auditoria e        │
                  │  Logs               │
                  └────────────────────┘

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Exemplo prático completo

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Passo a passo:

1. Coleta → Base contém informações sobre tipos de quartos, políticas, FAQs
2. Processamento → Informações foram organizadas e indexadas
3. Vetorização → Cada informação está em formato que permite busca rápida
4. Armazenamento → Base isolada do hotel está pronta
5. Pergunta do cliente: “Tem quarto deluxe disponível para 3 noites?”
6. Resgate (RAG):
   • Busca informações sobre “quarto deluxe” na base
   • Encontra descrição, características, políticas
7. Ferramentas (Tempo real):
   • Consulta sistema de reservas → Verifica disponibilidade
   • Consulta API de preços → Busca tarifas atualizadas
   • Calcula valor total → 3 noites × tarifa + taxas
   • Verifica promoções → Aplica descontos vigentes
8. Geração de resposta:
   • Combina informações da base (RAG) + dados em tempo real (Ferramentas)
   • Aplica tom de voz da marca
   • Gera resposta natural e completa
9. Ação (opcional):
   • Se cliente confirmar, pode registrar reserva no sistema
   • Criar lead no CRM
   • Enviar confirmação por email
10. Auditoria:
    • Tudo é registrado nos logs
    • Métricas são atualizadas
    • Dados disponíveis para análise

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Por que esse pipeline é importante?

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Vantagens

• Precisão - Combina conhecimento estático com dados dinâmicos
• Atualização - Informações sempre atualizadas via ferramentas
• Segurança - Base isolada por cliente
• Rastreabilidade - Tudo é auditado
• Escalabilidade - Suporta grandes volumes
• Personalização - Cada cliente tem sua própria base

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Resultado

• ✅ Responde com base no conhecimento real da empresa
• ✅ Acessa dados atualizados em tempo real
• ✅ Executa ações operacionais
• ✅ Não inventa informações
• ✅ Aprende e melhora continuamente

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Próximos passos