RAG Chatbot: IA que responde usando seu conteúdo publicado

O RAG Chatbot é uma nova extensão com tecnologia de IA que permite que adicione um assistente inteligente ao seu aplicativo. Ao contrário dos chatbots tradicionais que dependem de respostas genéricas, o RAG Chatbot usa seu próprio conteúdo publicado para fornecer respostas precisas e relevantes às perguntas dos usuários.

RAG, que significa Retrieval-Augmented Generation (Geração Aumentada por Recuperação), é uma técnica de IA que permite que um chatbot responda a perguntas confiando diretamente no conteúdo existente, em vez de em uma memória de uso geral. No caso do RAG Chatbot, esse conteúdo vem do que já publicou no seu aplicativo.

O processo começa convertendo seu conteúdo em "embeddings", representações matemáticas vetoriais que capturam o significado e o contexto. Esses embeddings são gerados usando um modelo de linguagem treinado para entender a linguagem natural. Quando um usuário faz uma pergunta, o mesmo modelo é usado para converter a pergunta em uma incorporação também. Isso permite que tanto o conteúdo quanto a pergunta sejam expressos na mesma linguagem: um espaço matemático compartilhado em que as semelhanças semânticas podem ser medidas.

Em seguida, o sistema compara a pergunta do usuário com o conteúdo indexado e identifica as seções mais relevantes. Nesse ponto, um Modelo de Linguagem Ampla (LLM) assume o controle: ele lê o conteúdo selecionado e gera uma resposta clara e coerente em linguagem natural.

Ao combinar a pesquisa semântica e a geração de texto, o RAG oferece respostas precisas e baseadas em conteúdo. Essa abordagem torna o RAG Chatbot um assistente inteligente e confiável, totalmente baseado no conteúdo do seu próprio aplicativo.

A configuração do RAG Chatbot no seu aplicativo GoodBarber é simples. Você só precisa ativar a extensão a partir do seu back office. Em seguida, seleciona o modelo de IA que deseja usar e personaliza a aparência do chatbot para combinar com o design do seu aplicativo - cores, ícone e muito mais.

Em seguida, vem a etapa principal: escolher o conteúdo a ser indexado. O RAG Chatbot pode se basear em seus artigos publicados, eventos ou pontos de mapa. Ele funciona com o conteúdo do CMS integrado da GoodBarber, bem como com fontes externas sincronizadas com seu aplicativo, como WordPress, feeds RSS ou conectores personalizados. Depois que a seleção é feita, a indexação começa automaticamente. Seu conteúdo é analisado, dividido em seções e transformado em incorporações vetoriais, prontas para serem usadas pela IA.

A partir desse ponto, não há mais nada a fazer. A indexação é contínua: toda vez que publica ou atualiza o conteúdo, o RAG Chatbot atualiza sua base de conhecimento para garantir que ele sempre forneça respostas precisas e atualizadas.

No aplicativo, o RAG Chatbot aparece como uma seção independente. É possível até mesmo adicionar várias seções de chatbot ao mesmo aplicativo. Isso permite que crie assistentes especializados para diferentes tipos de conteúdo - por exemplo, um para eventos futuros, outro para notícias locais ou um dedicado a recursos culturais. É uma maneira simples de orientar os usuários e estruturar como as informações são acessadas.

O RAG Chatbot é especialmente útil em aplicativos em que o acesso rápido e fácil às informações é essencial. Um aplicativo de turismo pode ajudar os usuários respondendo a perguntas como "O que está acontecendo neste fim de semana em Barcelona?" usando eventos extraídos diretamente do aplicativo. Um aplicativo de universidade pode ajudar os alunos a encontrar detalhes de matrícula ou horários de cursos. Um aplicativo de informações sobre saúde pode responder a perguntas como "Quais são os sintomas da dengue?", fazendo referência a conteúdo publicado confiável. Um aplicativo do governo local em Montreal pode orientar os cidadãos sobre onde renovar o passaporte. Até mesmo uma rede de coworking em Berlim pode usar o RAG Chatbot para centralizar a documentação interna e dar aos membros acesso rápido a guias, regras ou políticas.

Seja qual for o caso de uso, a ideia é a mesma: os usuários fazem uma pergunta em linguagem natural e recebem uma resposta confiável com base no conteúdo real do aplicativo. É uma maneira mais rápida, mais intuitiva e mais envolvente de acessar informações.

O RAG Chatbot funciona perfeitamente com a extensão de Assinaturas (In-App Purchase / Subscription). Quando o conteúdo é restrito a assinantes, o chatbot respeita essas regras: ele só fornece acesso se o usuário tiver os direitos adequados. Isso garante uma experiência personalizada e segura e, ao mesmo tempo, protege o valor do seu conteúdo premium.

Também pode restringir o acesso às próprias seções do RAG Chatbot, limitando-as apenas a usuários pagantes. Isso lhe dá a flexibilidade de criar assistentes exclusivos para suporte ao cliente, recursos premium ou conteúdo especializado. É uma maneira eficaz de aumentar o valor percebido de suas ofertas de assinatura.