Você sabia que o GPT pode ser integrado ao Persona?
Sim! Nossa plataforma de desenvolvimento de robôs de atendimento estabelece conexão com a API do GPT, consumindo os serviços de processamento de linguagem natural (PNL).
As soluções de PLN vêm passando por uma revolução com a adoção de tecnologias de aprendizagem de máquina (machine learning). Prova disso é a relevância que a recente versão do chat GPT (Generative Pre-trained Transformer) da OpenAI conquistou em poucos meses de seu lançamento.
Conheça abaixo algumas das vantagens do uso do Persona associado ao GPT e entre em contato para que possamos auxiliar no uso desta tecnologia disruptiva.
Humanize e personalize o atendimento fugindo de respostas óbvias
A solução Dígitro Persona + OpenAI interpreta os diálogos de gramática aberta e traduz isso dentro das opções possíveis de atendimento, evitando os tradicionais menus e submenus, que por muitas vezes, prejudicam a experiência do usuário no acesso a empresa. Estas características permitem a criação de fluxos de atendimento com diálogos em gramática aberta sem restrições de tipo de resposta, construindo a “atendente perfeita”, que sempre responderá de acordo com as políticas internas, mas reconhecendo que do outro lado há um humano e seus sentimentos.
Elimine o retrabalho e agilize o atendimento
- O robô de atendimento resultante do Persona + OpenAI funciona como um processador de linguagem natural, analista de sentimento e auxiliar do atendimento humano, evitando o retrabalho e resolvendo um número cada vez maior de demandas. Outro aspecto importante do uso da plataforma Dígitro com OpenAI neste ambiente, cada vez mais automatizado de atendimento, é seu recurso de transferência contextualizada para o operador humano que utiliza uma das plataformas de contact center /SAC multicanal da Dígitro (Interact ou NeoInteract), permitindo que o atendente tenha de forma rápida somente as informações relevantes para continuar o atendimento ao cliente, sem precisar ficar lendo todas as interações já realizadas para “entender o que está acontecendo”, ou ficar “repetindo dados do cadastro”.
Avalie o sentimento e realize ajustes na atuação dos robôs de atendimento
- Com o uso do Persona + OpenAI (GPT e seus diversos algoritmos) também é possível explorar diversos recursos tecnológicos, que vão desde a análise do atendimento, passando pela satisfação do cliente e até mesmo temperatura do atendimento, de uma forma muito mais natural e amigável.
No uso corporativo contar com uma tecnologia de processamento de linguagem natural pré-treinada garante a implementação de diálogos mais estruturados com curto espaço de tempo, permitindo automatizar serviços que até pouco eram proibitivas devido a complexidade e custo do projeto do robô, contudo utilizando a tecnologia Dígitro aliada à OpenAI estes projetos são factíveis com um payback de semanas ao invés de anos.
Confira abaixo o vídeo de demonstração:
- Saiba mais sobre o Persona clicando aqui.
Função para consulta ao GPT:
Alterar os parâmetros:
<token de consulta à API>
<texto consulta GPT>
ChatGPTconsultaAPI = function ()
store (\'WS_CHATGPT\',\'https://api.openai.com\')
store(\'token\', \'Bearer \'..<token de consulta à API GPT>
local consulta = {
uri = recover(\'WS_CHATGPT\')..\'/v1/completions\',
method = \'POST\',
body=\'{ \'model\': \'text-davinci-003\', \'prompt\': \'\'.. <texto consulta GPT> ..\'\', \'temperature\': 0, \'max_tokens\': 3000, \'top_p\': 1, \'frequency_penalty\': 0, \'presence_penalty\': 0}\'}
consulta.headers = {}
consulta.headers[\'Content-Type\'] = \'application/json\'
consulta.headers[\'Cache-Control\'] = \'no-cache\'
consulta.headers[\'Authorization\'] = recover(\'token\')
trace(consulta)
local resposta = utilits.web(consulta)
trace(\'############## Resposta ####################\')
trace(resposta)
local statusCode = resposta.statusCode
local dados = \'\'
trace(statusCode)
if statusCode ~= 200 then
trace(\'Status diferente 200\')
else
dados = utilits.decodeJSON(resposta.body)
store(\'erro\', 0)
trace(\'####### Dados ###############\')
trace(dados.choices[1].text) --drop()
end
if dados ~= \'\' then
resposta = dados.choices[1].text
trace(\'respostaAPIGPT\'..resposta)
message {text=\'
