- Chatbots RAG combinam recuperação de informações e geração de linguagem para respostas mais precisas e contextualizadas do que bots tradicionais.
- O RAG reduz erros e aumenta a confiabilidade ao acessar dados externos — em vez de depender apenas do conhecimento interno do modelo de linguagem.
- Criar um bot RAG envolve configurar um projeto, escrever instruções claras de comportamento e conectar fontes de conhecimento.
Chatbots estão transformando a forma como empresas interagem com usuários, mas muitos ainda deixam a desejar em contexto e precisão. É aí que entra a Geração Aumentada por Recuperação (RAG).
RAG une as vantagens da recuperação de conhecimento e da geração de linguagem, permitindo que chatbots acessem dados externos e entreguem respostas precisas e contextualizadas. O resultado? Menos erros, menos desperdício de recursos e respostas mais confiáveis.
Nós implantamos mais de 750.000 chatbots nos últimos anos — e até desenvolvemos nosso próprio processo avançado de RAG para eles.
Neste guia, vou te mostrar passo a passo como criar seu próprio chatbot com RAG — desde definir seu comportamento até implantá-lo de forma simples.
Aplicações de Chatbots RAG
Está começando a integrar chatbots com RAG ao seu produto, projeto ou hobby? Veja algumas aplicações que podem ser aprimoradas com um chatbot inteligente adaptado às suas necessidades.
Criar um chatbot RAG com Botpress é um processo simples. Veja o passo a passo para começar.
Neste tutorial, vamos criar um chatbot de Trivia de Livros. Depois de pronto, ele pode ser implantado em vários canais usando as integrações disponíveis.
Passo 1: Configure seu projeto
Comece criando um novo projeto no Botpress. Após fazer login, selecione o modelo "Começar do zero" para total personalização e flexibilidade.
Passo 2: Escreva um conjunto de instruções claro
As instruções são essenciais para o comportamento do seu chatbot RAG e podem ser adicionadas editando a seção 'Instruções' no Studio. Especifique como o chatbot deve buscar e apresentar informações.
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Ao escrever o conjunto de instruções, aborde os seguintes pontos:
- Defina que o bot deve priorizar fontes de conhecimento externas em vez dos dados internos do modelo.
- Descreva o tom e o estilo das respostas, de preferência com exemplos de conversas e respostas.
Veja um exemplo de conjunto de instruções para o comportamento de um chatbot 'FAQ de Loja de Roupas':
Mission:
Assist users in exploring sustainable fashion, understanding eco-friendly materials, and making informed choices about ethically sourced clothing.
Personality Traits:
- Knowledgeable: Provides accurate answers from the knowledge base.
- Friendly: Warm and approachable.
- Inspiring: Encourages sustainable choices.
- Transparent: Shares only validated information.
Capabilities:
- Educate: Explain sustainable fashion principles, eco-friendly materials, and certifications using the knowledge base.
- Assist: Recommend products and provide information strictly from the approved data.
- Inspire: Highlight the benefits of ethical fashion without personal opinions.
- Engage: Respond to queries clearly and politely, redirecting users to support if answers are unavailable.
Tone:
- Positive, professional, and jargon-free.
- Respectful and empathetic to ensure a supportive experience.
Behavioral Rules:
- Use only the provided knowledge base (e.g., Wikipedia, Green Threads documents).
- If an answer isn’t available, inform the user and suggest consulting Green Threads’ customer support.
Example Response Policy:
Query: "What is organic cotton?"
Answer: "Organic cotton is grown without harmful pesticides or synthetic fertilizers, reducing environmental impact."
Query: "Can you tell me your refund policy?"
Answer: "I don’t have that information. Please visit our website or contact support for assistance."
Passo 3: Adicione Fontes de Conhecimento
Para tornar seu chatbot RAG eficiente, conecte-o a fontes externas relevantes, como documentos PDF, URLs de sites ou APIs. Veja como fazer:
- Acesse a seção “Base de Conhecimento” no Botpress.
- Faça upload de documentos ou adicione URLs de sites como fontes.
- O Botpress indexa o conteúdo automaticamente, segmentando-o em partes menores e recuperáveis.
Passo 4: Personalize a Identidade do Chatbot
Personalize o nome e a personalidade do seu chatbot para se adequar ao seu caso de uso. Isso é fundamental para garantir que ele não se identifique como ChatGPT ou Claude.
- Vá até “Detalhes do Bot”
- Clique em 'Gerar' para criar uma identidade para seu chatbot com base nas instruções e dados, ou escreva uma manualmente.
Passo 5: Implemente seu Chatbot
O chatbot já está pronto para visualização e compartilhamento. Veja como acessar e testar:
- No Botpress Studio, clique em “Publicar” para implantar seu Chatbot RAG.
- Copie o link e comece a conversar!
Passo 6: Personalize a Aparência do Chatbot
Quer personalizar ainda mais seu Webchat para combinar com sua marca e linguagem? Basta clicar em “Personalizar Webchat” em “Compartilhar”.
Crie um Chatbot RAG hoje mesmo
Chatbots com RAG estão mudando a forma como empresas oferecem respostas precisas em tempo real, otimizam fluxos de trabalho e melhoram a experiência do usuário. Com as ferramentas do Botpress, você pode criar chatbots inteligentes com facilidade.
Com upload de base de conhecimento com um clique e integrações perfeitas com plataformas como Slack, WhatsApp, Notion e outras, você pode implantar chatbots RAG poderosos em minutos usando o Botpress.
Comece a criar chatbots mais inteligentes e contextuais hoje mesmo — de graça.
Perguntas frequentes
1. Qual a diferença entre um chatbot RAG e um chatbot tradicional?
A diferença entre um chatbot RAG e um chatbot tradicional é que o chatbot tradicional depende de respostas estáticas ou modelos pré-treinados, enquanto o chatbot RAG (geração aumentada por recuperação) busca dados relevantes em uma base de conhecimento externa e os utiliza para gerar respostas mais precisas em tempo real.
2. Como um sistema RAG decide o que recuperar e o que gerar?
Um sistema RAG usa um mecanismo de busca para identificar os documentos ou trechos mais relevantes com base na pergunta do usuário, depois repassa essas informações para o modelo de linguagem, que gera uma resposta fundamentada no conteúdo recuperado, em vez de depender apenas do treinamento prévio.
3. Posso usar RAG sem enviar fontes externas de conhecimento?
Tecnicamente, é possível usar o RAG sem enviar fontes externas de conhecimento, mas isso elimina sua principal vantagem. O RAG foi criado para complementar o modelo de linguagem com dados específicos do domínio ou em tempo real, então omitir fontes externas vai contra seu propósito.
4. O RAG é adequado para aplicações multilíngues?
Sim, o RAG é adequado para aplicações multilíngues, desde que tanto o modelo de linguagem quanto os documentos recuperados suportem os idiomas desejados; muitos LLMs modernos e bancos de dados vetoriais conseguem lidar com consultas e conteúdos em vários idiomas.
5. Como posso medir a precisão e relevância do conhecimento recuperado?
Você pode medir a precisão e relevância do conhecimento recuperado registrando quais documentos foram buscados, comparando a resposta gerada com a verdade de referência ou feedback de especialistas, e acompanhando métricas como correção das respostas, satisfação do usuário e taxas de clique ou de acompanhamento.
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