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Configuração do NLU
Gerenciamento de intenções e entidades
A configuração do NLU é o primeiro item do menu de informações e gerenciamento da inteligência do chatbot.
Essa opção é responsável pela gestão de intenções e entidades.
Para acessar, clique em cima da opção e você será redirecionado para a página de gerenciamento.
No canto inferior direito da tela, você encontrará a “Área de testes”. Use essa opção após realizar os ajustes de configuração, explicados mais adiante.
Nela, você pode saber como o cognitivo responde:
  • Utilize a caixa de texto para enviar mensagens e checar se o NLU está retornando as intenções e entidades corretas no ambiente de desenvolvimento;
  • Clique no botão limpar resultados para apagar as mensagens que estão na área de teste.
  • Ative a opção produção caso queira ver o comportamento atual do assistente, ou seja, o que ele responde considerando apenas o que está publicado e rodando.
  • Ative a opção homologação caso queira testar o comportamento do assistente considerando os ajustes feitos, antes de serem publicados. Ou seja, a forma como ele irá responder às mensagens quando as alterações forem implementadas definitivamente.
As mensagens enviadas na área de testes são temporárias e não podem ser recuperadas depois de apagadas.

A seguir, comece a entender como configurar o NLU.

A primeira etapa é inserir os campos solicitados. São eles:
  • Nome: você pode deixar o próprio nome do NLU escolhido ou, se preferir, alterá-lo;
  • Descrição: insira uma nova descrição ou permaneça com a que já está;
  • Personalizado: a barra de intenção utiliza um intervalo de confiança diferente do intervalo geral definido no NLU para atender comportamentos específicos da mesma e aumentar sua cobertura. Caso deseje é possível ativar o modo de “configuração automática”, onde o intervalo de confiança é definido automaticamente pelo motor cognitivo;
  • Squad vinculada: selecione, caso tenha, a squad vinculada ao NLU;
  • Excluir NLU.
Ao finalizar, clique em “Salvar modificações” e prossiga para a próxima etapa.

Na compreensão da linguagem natural, as intenções são o que identifica qual a demanda do usuário, o que ele está buscando ou querendo fazer. Pode ser uma informação ou uma ação.
Exemplo: O usuário que envia uma mensagem ao chat bot como “quero comprar um notebook”, ele traz consigo uma necessidade que é a de realizar uma compra. Nesse caso, a intenção seria COMPRAR_PRODUTO.
Nessa etapa da configuração do NLU, é possível visualizar uma tabela com todas as intenções adicionadas, como também exportar ou adicionar novas.

Caso deseje fazer o download das intenções adicionadas que aparecem na tabela, basta clicar em cima da opção e, automaticamente, o download será feito. O formato do arquivo será sempre CSV.

Se precisar adicionar intenções, clique na opção e insira os dados solicitados: nome, label e frases de treinamento, sendo uma por linha.
Utilize o sinal de “+” a cada nova intenção adicionada. Ao finalizar, clique em salvar. Suas intenções estarão visíveis na tabela.
A Label é o nome amigável da intenção, ela será mostrada para a pessoa usuária durante a desambiguação, que acontece quando o cognitivo identifica uma frase com confiança média (ele fica "em dúvida" sobre qual é a intenção do usuário) e apresenta um menu com as 3 intents mais prováveis.
Neste momento, não é mostrado o nome da intent, mas sim a label.

Com essa funcionalidade, é possível exibir a relevância das frases de treinamento em suas respectivas intenções. Assim, você consegue identificar quais são as frases mais reconhecidas e menos reconhecidas da intenção, tornando os ajustes mais assertivos.
Após a publicação do NLU e já contando com um volume de mensagens significativo, ao abrir a tela de edição de intenções, você verá abaixo das frases de treinamento a apresentação do nível de relevância que aquela determinada frase obteve em sua respectiva intenção.
Veja no print abaixo:
Frase com alta relevância
Frase com baixa relevância
No exemplo acima, a frase "Acompanhamento de serviços" possui uma alta relevância e a frase "Quero acompanhar meu protocolo de atendimento" possui baixa relevância.
Na prática, isso significa que as mensagens que o bot está recebendo são mais parecidas com "Acompanhamento de serviços" do que com "Quero acompanhar meu protocolo de atendimento".

Na compreensão da linguagem natural, as entidades são informações específicas e relevantes sobre uma intenção. Essas informações variam em uma conversa e são necessárias para um entendimento aprofundado sobre o tema tratado pelo cognitivo.
Exemplo: Utilizando o mesmo contexto do exemplo das intenções com a frase “quero comprar um notebook”, se houvesse apenas a intenção cadastrada, um chatbot poderia retornar com uma lista geral de produtos. Mas, ao cadastrar também uma entidade, retornamos algo específico. Assim, o objeto da intenção seria “notebook”.
Nessa etapa da configuração do NLU, também é possível visualizar uma tabela com todas as entidades adicionadas e adicionar novas.

Para adicionar uma nova entidade, basta inserir o nome da mesma e clicar em salvar. Ela aparecerá na tabela.

A base de conhecimento é a etapa onde se centraliza, no NLU, todos os dados e informações relevantes para o chatbot. Com ela, a inteligência artificial retorna soluções de forma ágil e sana as questões do usuário que está interagindo.
Aqui, você cadastra e gerencia as respostas que o assistente usa durante as interações, tornando muito mais fácil e simples adicionar e fazer e ajustes nos conteúdos.
Depois de entendido qual a informação que o usuário deseja, o assistente precisa dar a resposta adequada e para isso ele aciona a base de conhecimentos em busca do conteúdo cadastrado para a intenção e entidade identificadas na mensagem recebida.

Na sua estrutura, a base de conhecimento pode ser utilizada para:
  • Exportar a base;
  • Adicionar nova base de conhecimento;
  • Ver as bases já existentes relativas ao NLU selecionado, podendo editar, excluir itens ou ver todos os detalhes.
A opção para ativar o “modo avançado”, localizada no canto superior esquerdo, permite a vinculação de resposta da base sem nenhuma intent, e também com múltiplas entidades e valores de entidades.
  • Exportar a base
Caso deseje exportar, basta clicar na base que deseja. Siga os passos mostrados no gif abaixo.
  • Adicionar base de conhecimento
Clique em “Adicionar base de conhecimento” para começar. Preencha os campos solicitados: nome e descrição.
É considerada uma boa prática que ou no nome ou na descrição tenha o assistente vinculado e também que a descrição tenha o objetivo da base e outras informações relevantes. Exemplo:
Nome da base: Base de conhecimentos Laka Sudeste.
Descrição: Base de conhecimentos vinculada ao assistente Laka 1 que atende lojas parceiras da Laka empreendimentos localizadas exclusivamente na região sudeste do Brasil.
Você pode criar mais de uma base de conhecimento para cada NLU.
  • Ver bases já existentes
Na mesma tela, você terá acesso a uma tabela das bases de conhecimento do NLU selecionado. Ela é dividida em:
  • ID do NLU;
  • Nome do NLU;
  • Respostas publicadas;
  • Respostas não publicadas.
Ao expandir a visualização no item sinalizado em vermelho na imagem abaixo, outras opções serão exibidas:
Ao clicar em alguma intenção, automaticamente o conteúdo da base de conhecimento estará visível e você verá a lista com todas as intenções e entidades cadastradas no NLU escolhido com suas respectivas respostas.
O gif abaixo demonstra como funciona:
Caso deseje editar ou excluir respostas publicadas e inserir novas, será possível fazer de forma prática e rápida.
  • Outras funcionalidades
  • Caso deseje editar o nome do NLU, digite-o e clique em “salvar nome”;
  • Clique em “Publicar todas as respostas” se desejar;
  • Se for o caso, clique em “excluir base” para deletar a base de conhecimento selecionada;
  • Para facilitar o acesso aos dados, utilize o recurso de “buscar respostas”.

A última etapa da “Configuração de NLU” é a publicação. É nela onde você irá publicar o NLU.
Essa fase é realizada para que o usuário interaja com o cognitivo durante o atendimento.
Alguns pontos, antes da publicação, são importantes de serem considerados:
  • Caso você realize alguma alteração no conteúdo das intenções e entidades, é necessário publicar novamente para que haja a atualização;
  • Modificações não publicadas somente podem ser vistas em ambiente de teste, ou seja, elas não alteram o comportamento do cognitivo durante a interação com o usuário até serem publicadas;
  • A frequência de ajustes e publicação varia de NLU para NLU de acordo com a volumetria de mensagens recebidas, é importante checar com seu time de NLU e Curadoria a frequência recomendada para cada caso;
  • Uma vez publicada a NLU, os insights das avaliações anteriores dão espaço às avaliações do novo período gerado;
  • Faça o processo de publicação em conjunto com o seu time de NLU e Curadoria.

Na página inicial, ao lado esquerdo, você acompanha o histórico de modificações realizadas no NLU desde a última publicação. Ao lado direito, além da opção de publicação, há também o histórico das últimas publicações.
Veja na imagem abaixo:
Ao clicar em “Publicar NLU”, uma caixa solicitando o nome do NLU selecionado será exibida. Preencha o campo e, em seguida, clique em “Confirmar”.
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