A capacidade de oferecer uma experiência de compra personalizada e eficiente é o que diferencia as lojas de sucesso nos marketplaces.
Com o volume crescente de dados e a complexidade das interações com os clientes, a inteligência artificial (IA) e, em particular, os Grafos de Conhecimento (KGs), emergem como ferramentas indispensáveis.
Eles permitem que as empresas organizem informações de forma semântica, conectando produtos, clientes e suas necessidades de maneira inteligente.
No entanto, um desafio persistente para os e-commerces tem sido a constante evolução dos mercados e a necessidade de incorporar novos domínios de conhecimento em seus KGs existentes.
Como garantir que um sistema de IA possa se adaptar rapidamente a novas categorias de produtos, tendências de consumo ou até mesmo a perguntas inesperadas dos clientes?
A resposta para essa questão crucial reside no UpKG, um framework inovador desenvolvido para facilitar a inserção de novos domínios em Grafos de Conhecimento, especialmente no contexto de e-commerce.
Este artigo explora em profundidade o framework UpKG, destacando sua importância e como ele está transformando a maneira como plataformas de IA para marketplaces e e-commerces, como a GoBots, gerenciam e expandem seu conhecimento.
Descubra como essa tecnologia para marketplaces está impulsionando a automação, otimizando o atendimento ao cliente e garantindo que os marketplaces estejam sempre um passo à frente na era digital.
O que são grafos de conhecimento e por que são cruciais para o e-commerce?
Grafos de Conhecimento (KGs) são estruturas de dados que representam informações de forma interconectada e semântica, utilizando entidades (nós) e relações (arestas) para descrever o mundo real.
Diferente de bancos de dados tradicionais, que armazenam dados em tabelas rígidas, os KGs permitem uma representação mais flexível e rica do conhecimento, facilitando a descoberta de conexões e inferências que seriam difíceis de obter de outra forma.
No e-commerce, os KGs desempenham um papel fundamental em diversas aplicações [1]:
Busca e recomendação de produtos: ao entender as relações entre produtos, categorias, atributos e preferências dos usuários, os KGs podem aprimorar significativamente a relevância dos resultados de busca e das recomendações, oferecendo uma experiência de compra mais personalizada.
Chatbots e assistentes virtuais: KGs fornecem a base de conhecimento necessária para que chatbots e assistentes virtuais compreendam as perguntas dos clientes em linguagem natural e forneçam respostas precisas e contextuais, desde informações sobre produtos até a resolução de dúvidas complexas.
Análise de dados e insights: a estrutura interconectada dos KGs facilita a análise de grandes volumes de dados, permitindo que as empresas identifiquem tendências, padrões de comportamento do consumidor e oportunidades de mercado.
Gerenciamento de inventário e logística: KGs podem otimizar a gestão da cadeia de suprimentos, rastreando produtos, fornecedores e rotas de entrega de forma mais eficiente.
O desafio da atualização e expansão de grafos de conhecimento
Apesar de seus inúmeros benefícios, a manutenção e expansão de KGs em ambientes dinâmicos como o e-commerce apresentam desafios significativos.
O mercado está em constante mudança, com o surgimento de novos produtos, categorias e necessidades dos consumidores.
Inserir novos domínios de conhecimento em um KG existente não é uma tarefa trivial.
Requer uma análise rigorosa da estrutura, das relações e da inserção de novos dados, muitas vezes exigindo a intervenção de especialistas.
É nesse ponto que o framework UpKG se destaca, oferecendo uma solução robusta para superar essas barreiras e garantir que os Grafos de Conhecimento permaneçam atualizados e relevantes.
UpKG: a solução para a expansão dinâmica de grafos de conhecimento em marketplaces
O UpKG (a framework to insert new domains in Knowledge Graphs) é um framework inovador que propõe uma abordagem sistemática para a inserção de novos domínios em grafos de conhecimento existentes, com foco especial no contexto do e-commerce.
Com direito a citação no artigo, colaboradores da GoBots, o UpKG foi testado e validado em um cenário real, demonstrando sua eficácia e aplicabilidade [1].
A contribuição da GoBots no desenvolvimento do UpKG: inovação e parceria
É importante ressaltar a participação fundamental de André Gomes Regino, Victor Sotelo e o CEO da GoBots, Victor Hochgreb, juntamente com o auxílio do professor Julio Cesar dos Reis da Unicamp, no desenvolvimento do estudo sobre a aplicação do UpKG.
A colaboração da GoBots, uma empresa especializada em soluções de inteligência artificial para e-commerce na América Latina, permitiu que o framework fosse construído com base em dados e desafios reais, como perguntas e respostas coletadas no dia a dia da empresa.
Isso garantiu que o UpKG fosse uma solução prática e alinhada às necessidades do mercado.
Como o framework UpKG funciona: módulos e processos para inserção de novos domínios
O framework UpKG é composto por quatro módulos principais, que guiam o processo de inserção de novos domínios em um KG:
- Compreender o KG atual: este módulo inicial foca na análise da estrutura e da ontologia do Grafo de Conhecimento existente. É crucial entender como o KG está organizado e quais domínios ele já cobre. No caso da GoBots, o KG inicial era dominado pelo domínio de Automóveis [1].
- Identificar novo domínio: nesta etapa, o UpKG identifica as lacunas no conhecimento do KG atual. Isso é feito analisando perguntas de usuários que o KG não consegue responder. Por exemplo, se o KG de automóveis não consegue responder a perguntas sobre eletrodomésticos, o domínio de ‘Eletrodomésticos’ é identificado como um novo domínio a ser inserido. Este processo pode ser automatizado através de scripts que analisam grandes volumes de perguntas e respostas [1].
- Reestruturar a ontologia: este é um módulo crítico, onde a ontologia do KG existente é combinada com as novas propriedades e relações do domínio identificado. A reestruturação garante que o KG possa acomodar o novo conhecimento de forma consistente. No estudo de caso da GoBots, a ontologia foi expandida para incluir o domínio de Eletrodomésticos, mantendo a compatibilidade com o domínio de Automóveis [1].
- Popular o KG: o módulo final concentra-se na geração e inserção de novos triplos (dados) no KG, seguindo a estrutura da ontologia reestruturada. Isso envolve a extração de entidades e intenções de perguntas e respostas, transformando-as em triplos RDF que são então armazenados no KG. Este processo também pode ser automatizado, permitindo a inserção eficiente de grandes volumes de dados [1].
O estudo de caso GoBots: inserindo o domínio de eletrodomésticos e a eficiência do UpKG
No estudo de caso real, o framework UpKG foi aplicado ao KG da GoBots, que inicialmente era focado no domínio de Automóveis. Através do UpKG, foi possível identificar a necessidade e, subsequentemente, inserir o domínio de Eletrodomésticos. Isso permitiu que o KG da GoBots passasse a responder a perguntas sobre produtos como máquinas de lavar e outros eletrodomésticos, demonstrando a flexibilidade e a capacidade de expansão do framework [1].
A avaliação do UpKG confirmou sua viabilidade e aplicabilidade, provando que é possível expandir Grafos de Conhecimento de forma eficiente para atender às demandas de novos domínios no e-commerce.
Chegou a hora de deixar a nossa inteligência artificial responder pela sua loja no Mercado Livre!
Os benefícios do UpKG para marketplaces e a solução GoBots: atendimento e automação
A capacidade de um marketplace de se adaptar e expandir seu catálogo de produtos e serviços é diretamente proporcional ao seu sucesso.
O framework UpKG, ao permitir a inserção eficiente de novos domínios em Grafos de Conhecimento, oferece benefícios inestimáveis para sellers que vendem em marketplaces, como por exemplo:
Agilidade na adaptação: marketplaces podem rapidamente incorporar novas categorias de produtos, responder a tendências de mercado emergentes e expandir suas ofertas sem a necessidade de reestruturar completamente seus sistemas de conhecimento.
Melhora na experiência do cliente: com um KG sempre atualizado e abrangente, a IA da GoBots que está implementada na sua loja pode fornecer respostas mais precisas e completas, mesmo para perguntas sobre produtos recém-adicionados ou domínios anteriormente não cobertos. Isso resulta em maior satisfação do cliente e redução da necessidade de intervenção humana no atendimento ao cliente.
Otimização da busca: a inclusão de novos domínios enriquece o grafo de conhecimento, permitindo que os algoritmos de busca funcionem com mais inteligência, impulsionando as vendas.
Escalabilidade e eficiência operacional: o processo semi-automatizado de inserção de domínios do UpKG reduz o tempo e o esforço necessários para manter o KG atualizado, liberando recursos para outras áreas estratégicas do negócio.
A GoBots está na vanguarda da aplicação dessas inovações.
Como uma plataforma de atendimento com inteligência artificial para marketplaces, a GoBots utiliza o poder dos Grafos de Conhecimento, aprimorado pelo framework UpKG, para oferecer uma solução robusta e escalável.
Isso significa que os clientes da GoBots podem ter certeza de que a IA que estão utilizando, está sempre aprendendo e se adaptando, garantindo um atendimento de excelência e uma experiência de compra fluida para seus consumidores.
Com a GoBots, sua loka pode:
Automatizar o atendimento: responda a milhares de perguntas simultaneamente, 24 horas por dia, 7 dias por semana, com alta precisão.
Aumentar a conversão: guiar os clientes através da jornada de compra com informações relevantes e recomendações personalizadas.
Reduzir custos: diminuir a carga de trabalho da equipe de atendimento, focando em casos mais complexos.
Expandir com confiança: adicionar novos produtos e categorias na sua loja sabendo que a IA da GoBots se adaptará rapidamente.
O futuro do e-commerce é inteligente e adaptável com o UpKG e a GoBots
O framework UpKG representa um avanço significativo na forma como os Grafos de Conhecimento são gerenciados e expandidos, especialmente em ambientes dinâmicos como o e-commerce.
Sua capacidade de facilitar a inserção de novos domínios de conhecimento de forma eficiente e sistemática é um diferencial competitivo para qualquer e-commerce que busca se manter relevante e oferecer uma experiência de cliente superior.
A colaboração entre a Unicamp e a GoBots no desenvolvimento e validação do UpKG é um exemplo claro de como a pesquisa e a aplicação prática podem se unir para criar soluções inovadoras que impulsionam o progresso tecnológico.
A GoBots, ao incorporar essa inteligência em sua plataforma de atendimento, reafirma seu compromisso em fornecer as ferramentas mais avançadas para que os marketplaces prosperem na economia digital.
Investir em soluções de inteligência artificial como a GoBots, que se beneficiam de frameworks como o UpKG, não é apenas uma questão de otimização operacional, mas uma estratégia essencial para construir um futuro onde o e-commerce é mais inteligente, adaptável e centrado no cliente.
Referências
[1] Zevallos-Quispe, J., Regino, A., Sotelo Chico, V. J., Hochgreb de Freitas, V., & Reis, J. C. dos. (2023). UpKG: A Framework to Insert New Domains in Knowledge Graphs. In Proceedings of the 15th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management – Volume 2: KEOD (pp. 85-95). SciTePress.
