Neste tutorial, demonstramos como construir um agente de IA inteligente para responder a perguntas de clientes sobre um website de comércio eletrônico. Utilizamos técnicas de web scraping para extrair informações relevantes do site e armazená-las em um banco de dados vetorial, permitindo que o agente de IA acesse e processe esses dados para fornecer respostas precisas e relevantes. Este processo automatiza o atendimento ao cliente, liberando recursos humanos para outras tarefas e proporcionando uma experiência mais eficiente para os consumidores.
A primeira etapa para criar nosso agente de IA foi extrair informações relevantes do website alvo. Para isso, utilizamos uma ferramenta de web scraping que permite a extração automatizada de dados de páginas web. Inicialmente, a ferramenta extraiu apenas as perguntas frequentes (FAQs). No entanto, para um agente de IA mais completo, adicionamos instruções para extrair informações adicionais, como detalhes do produto, preços, promoções, tamanhos disponíveis e informações de contato. A ferramenta gerou um arquivo PDF contendo todos esses dados, facilitando a organização e o processamento das informações.
Essa etapa é crucial para o sucesso do agente de IA, pois a qualidade e a abrangência das informações extraídas determinarão a capacidade do agente de responder às perguntas dos clientes de forma precisa e completa. A ferramenta de web scraping utilizada permitiu a extração eficiente e precisa dos dados, garantindo que o agente de IA tenha acesso às informações necessárias para um atendimento de qualidade.
Com o arquivo PDF contendo as informações do website, o próximo passo foi armazená-las em um banco de dados vetorial utilizando o Pinecone. Um banco de dados vetorial é ideal para esse tipo de aplicação, pois permite que o agente de IA pesquise e recupere informações de forma semântica, ou seja, com base no significado das palavras e frases, e não apenas em palavras-chave. Para isso, carregamos o PDF no Google Drive e, em seguida, o transferimos para o Pinecone, criando um índice específico para o projeto.
Configuramos o Pinecone com as credenciais necessárias e criamos um índice para armazenar os dados. Após o upload do arquivo, o Pinecone processou as informações e as organizou em vetores, permitindo buscas semânticas eficientes. Essa etapa garante que o agente de IA possa acessar e processar as informações do website de forma rápida e precisa, fornecendo respostas relevantes às perguntas dos clientes.
Finalmente, integramos o agente de IA, baseado no ChatGPT, com o banco de dados do Pinecone. Fornecemos ao agente um prompt de sistema detalhado, explicando sua função e como acessar as informações armazenadas no Pinecone. O prompt incluiu instruções para o agente utilizar o banco de dados vetorial para buscar informações relevantes ao responder às perguntas dos clientes. Testamos o agente com perguntas sobre tamanhos e preços de produtos, e ele respondeu corretamente, demonstrando a eficácia da integração entre o ChatGPT e o Pinecone.
Essa integração permite que o agente de IA acesse e utilize as informações extraídas do website, fornecendo respostas precisas e contextualmente relevantes às perguntas dos clientes. O resultado é um sistema de atendimento ao cliente automatizado e eficiente, capaz de lidar com uma variedade de perguntas e fornecer suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana.
