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Primeiros passos
O pilar de Train foi desenvolvido para otimizar o processo de gestão de NLU's e, utilizando Inteligência Artificial, permite a extração de dados e insights para potencializar os resultados em chatbot.

Quando falamos em chatbots, intuitivamente somos remetidos à automatização dos processos de comunicação. Isso significa dizer que, utilizando-se da tecnologia, conseguimos tornar processos antes feitos manualmente em operacionais, mais ágeis e assertivos.
No entanto, compreender a essência do que o usuário está necessitando no momento em que aciona o robô, implica uma solução que entenda o pedido do usuário e retorne uma resposta para a intenção de cada mensagem.
Para isso, utilizamos o NLU: Natural Language Understanding (NLU) ou Compreensão de Linguagem Natural é como os computadores compreendem a linguagem humana. O NLU traz humanização à experiência de interação ao permitir que o bot entenda o que o usuário digitou e o direcione para um fluxo ou uma resposta, com base em contextos mapeados.
Nesta documentação, você encontrará os seguintes artigos por tópico:
  • Visão geral;
  • Configuração do NLU;
  • Avaliação de mensagens
  • Análise e ajustes;
  • Criar novo NLU.

No pilar do TRAIN, utilizamos o NLU para ensinar aos robôs padrões da fala humana, bem como suas intenções e características de comportamento/comunicação de usuários de um produto.
Ao longo desta seção da documentação do Zenvia NLU, você conhecerá toda a estrutura desse pilar e de como é realizada a otimização do processo de gestão de NLU's.
Caso queira compreender ou relembrar sobre o pilar que serve como o orquestrador dos assistentes virtuais, visite a seção do Build dessa documentação.

O Train fica localizado na barra lateral esquerda da plataforma. Você encontrará opções de configuração e gestão do NLU, como:
  • Visão geral;
  • Configuração do NLU;
  • Avaliação de mensagens;
  • Análise e ajustes;
  • Criar novo NLU.
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