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Para entender um pouco mais de como funciona a nossa inteligência artificial indispensável para e-commerces, você precisa entender alguns temas como: DeepFAQ, Knowledge Graph e ECQUAD.

E nesse conteúdo nós vamos desmistificar esses termos para que você entenda como utilizamos cada um deles em nossa inteligência artificial para e-commerces.

Então, papel e caneta na mão para anotar tudo que for mais importante e aproveite esse super artigo desenvolvido pelo nosso time de inteligência artificial.

DeepFAQ

DeepFAQ é uma técnica de processamento de linguagem natural que utiliza redes neurais profundas para responder perguntas com base em um conjunto de dados de treinamento.

Ele é projetado para aprender a extrair informações de um grande conjunto de dados estruturado e não estruturado e responder perguntas com alta precisão.

O DeepFAQ é utilizado em aplicações como busca na web, assistentes virtuais e sistemas de resposta automática.

A GoBots, em parceria com a Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), inovou ao criar uma ferramenta que utiliza-se da base de perguntas e respostas já existentes dos clientes, para responder a novas perguntas feitas posteriormente.

Essa ferramenta é um sistema completo de perguntas e respostas baseado em similaridade entre perguntas.

Então as perguntas respondidas pelo atendente ficam armazenadas, com isso começa a ser criada uma certa frequência de perguntas e respostas repetitivas.

Com isso o DeepFAQ consegue determinar que uma nova pergunta se enquadra nesse padrão e por fim usa respostas dadas anteriormente para responder a mesma.

Aqui abaixo, está um exemplo do DeepFAQ funcionando na prática:

É interessante pontuar que o DeepFAQ utiliza-se exatamente da resposta dada anteriormente pelo atendente, então é necessário que a equipe de Inteligência Artificial adicione regras de limpeza nessas respostas.

Então pode vir a acontecer de alguma resposta dada pelo DeepFAQ conter alguma palavra que essas condições não conseguiram limpar, podendo ser enviada uma resposta não tão clara.

Chegou a hora de deixar a nossa inteligência artificial responder pela sua loja no Mercado Livre

Knowledge Graph (KG)

Knowledge Graph é um sistema de representação de conhecimento que utiliza um conjunto de entidades e relações entre elas para representar informações de uma maneira estruturada e interconectada.

Essas entidades podem ser coisas reais ou abstratas, como pessoas, lugares, eventos ou conceitos, e as relações podem descrever como essas entidades estão conectadas entre si.

A idéia principal é representar o conhecimento de uma maneira que possa ser facilmente compreendida e processada pelas máquinas.

Os Knowledge Graphs são amplamente utilizados para suportar tarefas como busca e descoberta de informações, recomendação e resolução de perguntas.

Por exemplo, o Google utiliza um Knowledge Graph para apresentar informações relevantes sobre pessoas, lugares e coisas quando alguém faz uma pesquisa na web.

O Facebook também usa Knowledge Graph para oferecer recomendações de amigos e eventos relevantes.

Portanto, essa é outra ferramenta, que também utiliza-se das respostas dadas anteriormente pelo atendente.

Mas , vale ressaltar que o Knowledge Graph, se difere um pouco do funcionamento do DeepFAQ.

Pois no caso da usabilidade aqui dentro da GoBots, ele é específico para o ramo automotivo, se concentrando nas perguntas e respostas de compatibilidade de modelos, como por exemplo:

  • “Serve no corolla 2001”
  • “Dá certo no civic 2010”
  • “Funciona para o corsa 2001” …

Outra diferença interessante é o funcionamento em si do Knowledge Graph.

Porque ele ao invés de analisar frequência de perguntas e respostas, acaba criando “triplas” de conhecimento, assim quando chega uma pergunta a respeito do “corolla 2001” e a resposta for algo como “Sim serve/Não serve” (pouco importa como é escrita) o Knowledge Graph é capaz de criar uma “caixinha” de informação. Na “caixinha de informação” teria dados como:

  • O produto onde foi feita a pergunta;
  • Qual modelo de veículo foi enviado na pergunta;
  • Se a compatibilidade é positiva ou negativa.

Dessa forma, na próxima vez que for feita uma pergunta neste produto, com o modelo existente na caixinha, o Knowledge Graph pegará a resposta de compatibilidade cadastrada.

É uma ferramenta bem avançada, que tem uma tendência de altos acertos.

Aqui abaixo está um exemplo dela em funcionamento.

No exemplo acima, a “caixinha” no qual a gente fez referência é a “Full Compatibility”.

ECQUAD

A mais nova ferramenta da GoBots em parceria com a Unicamp, ainda em fase de testes.

Essa ferramenta se difere bem das anteriores porque ao invés de analisar o histórico de perguntas, ela de forma automática, analisará a descrição e características do produto para achar a resposta mais adequada para a pergunta do usuário.

Então imagine um cenário que o usuário pergunte:

“Qual é a espessura do produto?”

E essa informação não se encontra nas características do produto, porém existe na descrição.

Nesse caso não haveria possibilidade da inteligência artificial da GoBots de forma automática responder (a não ser que já fosse treinado anteriormente pela equipe de IA).

Por isso que foi criada a ferramenta ECQUAD, pois mesmo sem prévio treinamento pela equipe de IA, a inteligência artificial utilizando-se dessa ferramenta poderia encontrar e enviar a resposta para o usuário.

Exemplo:

Descrição contém: Espessura: 4mm

Pergunta: “Qual é a espessura do produto?”
Resposta: “Olá, a espessura é 4mm. Atenciosamente GoBots.”

Outro exemplo que podemos citar é esse abaixo:

Agora que você viu todas as tecnologias que estão envolvidas em nossa inteligência artificial, você está esperando mais o que para ter ela trabalhando para o seu e-commerce 24h por dia?

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