Tudo sobre a tecnologia de IA da SleekFlow: conversas inteligentes e escaláveis
Neste blog, vamos mostrar como a SleekFlow desenvolveu o AgentFlow — uma ferramenta de IA especializada que permite criar equipes de agentes inteligentes para qualificar contatos, nutrir leads e reter clientes.
Desafios na implementação de um agente de IA
A maioria dos chatbots de IA atuais:
Enfrenta dificuldades com conversas complexas e com múltiplas etapas, resultando em experiências ruins para o usuário.
Não se conectam ou interagem facilmente com sistemas de negócios e bancos de dados existentes.
Fornecem respostas inconsistentes e pouco confiáveis, o que reduz a confiança e a eficácia.
Esses problemas ocorrem devido a limitações arquitetônicas na forma como foram construídos:
Gargalo de agente único: Falta flexibilidade para lidar com tarefas complexas de múltiplas etapas e adaptar-se a cenários fora do seu treinamento original.
Dependência excessiva de banco de dados vetorial: Tem dificuldade com entradas ambíguas ou variadas dos usuários, falhando em manter contexto e consistência nas interações.
Uso de apenas um LLM: Introduz vulnerabilidades no tratamento de erros e na eficiência de custos, tornando difícil escalar o sistema com confiabilidade.
Como funciona a tecnologia para agentes de IA da SleekFlow?
A IA da SleekFlow enfrenta esses desafios com uma arquitetura multiagente cuidadosamente projetada, combinada com um sistema híbrido de Recuperação Aumentada por Geração (RAG) baseada em Grafo e Vetores e múltiplos modelos de linguagem (LLMs).
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Etapa 1: Processamento de consultas
Processamento avançado de dados
A IA da SleekFlow utiliza técnicas avançadas de processamento de dados para lidar com formatos complexos, indo além das capacidades dos sistemas tradicionais de OCR. Ela consegue processar planilhas com estruturas de dados aninhadas e documentos visuais complexos, como folhetos com imagens e tabelas. Isso permite extrair informações estruturadas com mais precisão e eficiência, mesmo em dados não padronizados ou multimodais.
Ela é compatível com diversos tipos de documentos, como Docs, planilhas Excel, websites e PDFs. Utiliza algoritmos de análise para extrair informações de forma contextualizada.
No futuro, a SleekFlow pretende expandir o suporte para mais bancos de dados e integrações com terceiros, aumentando ainda mais a flexibilidade do sistema.
Geração aumentada por recuperação híbrida (RAG)
Para otimizar o desempenho, a IA da SleekFlow usa bancos de dados vetoriais para recuperar dados com rapidez e escalabilidade, especialmente em tarefas RAG. Esses bancos permitem acesso ágil a informações relevantes, gerando respostas dinâmicas e contextualizadas.
Paralelamente, bancos de dados em grafo são usados para modelar e entender relações complexas entre dados, proporcionando uma compreensão mais rica da base de conhecimento.
A combinação de modelos especializados com bancos de dados avançados permite que a IA da SleekFlow ofereça respostas altamente precisas e contextualizadas, superando os sistemas tradicionais.
Integração com múltiplos LLMs
O sistema da SleekFlow integra diversos modelos de diferentes fornecedores, como o 4o, 4o-mini e Gemini. Cada modelo é selecionado de acordo com sua especialidade em processar diferentes tipos de dados e tarefas. Isso garante que cada interação utilize o modelo mais adequado, melhorando o desempenho em compreensão de linguagem natural (NLU) e recuperação de dados.
Etapa 2: Geração de respostas
Como os agentes da SleekFlow reduzem alucinações
Alucinações ocorrem quando a IA esquece detalhes importantes, especialmente em contextos longos. A abordagem da SleekFlow para minimizar esse problema é multifacetada:
Modelos avançados para consultas complexas: Modelos como o OpenAI o3-mini são usados para lidar com perguntas complexas com maior precisão, sendo treinados especificamente para essas tarefas. Esses modelos maiores têm entendimento mais profundo e oferecem respostas melhores em cenários desafiadores.
Agentes especializados por tarefa para maior precisão: Cada agente tem uma função específica, seguindo uma abordagem modular que reduz perdas de contexto. Por exemplo, um agente pode recuperar dados factuais enquanto outro gera respostas com base nesses dados. Essa divisão de tarefas evita conflitos e melhora a qualidade.
Revisores independentes para controle de qualidade: Um agente revisor cruza as respostas com a base de conhecimento antes de enviá-las, garantindo coerência, exatidão e clareza linguística. Isso reduz riscos de informações genéricas ou imprecisas.
Detecção de lacunas de conhecimento em tempo real: Quando a IA identifica uma lacuna, ela não gera uma resposta arriscada. Em vez disso, registra a ausência e marca para atualização futura.
Aprimoramento contínuo de prompts: Os prompts são testados e ajustados constantemente para garantir clareza e precisão. Isso melhora a interpretação de perguntas e gera respostas mais consistentes.
Modos diferentes de resposta da IA da SleekFlow
A SleekFlow oferece dois modos de geração de respostas, conforme o caso de uso:
Atendimento básico: Um único agente atende todas as tarefas de forma eficiente, ideal para widgets de WhatsApp no site que respondem rapidamente a perguntas frequentes. Prioriza agilidade e usa recuperação simples de dados.
Crescimento em vendas: Uma equipe de agentes especializados colabora em fluxo refinado para lidar com perguntas complexas e qualificação de leads. Prioriza qualidade, personalização e verificação avançada para gerar respostas ricas e contextuais — ideal para vendas ou suporte avançado.
Em conversas complexas, a arquitetura multiagente de IA melhora a eficiência ao dividir claramente as tarefas entre agentes, minimizar sobreposição e maximizar especialização. Também inclui protocolos de verificação cruzada e controle de falhas.
A colaboração entre agentes é possível graças ao Semantic Kernel, que organiza a comunicação entre agentes. Essa arquitetura é extensível, permitindo personalização e testes contínuos conforme as necessidades do negócio evoluem.
Como a IA da SleekFlow gera respostas do tipo "visão geral"
Para respostas mais amplas, a IA usa banco de dados em grafo para mapear e estruturar informações, identificando as conexões entre os dados e gerando respostas contextuais mais completas.
Essa abordagem permite que a IA vá além de perguntas simples, sendo eficaz em tarefas mais complexas como qualificação de leads e consultas em múltiplas etapas, mantendo fluidez e qualidade na conversa.
Etapa 3: Otimização de desempenho
Identificação de lacunas de conhecimento e garantia de precisão
O agente de busca da IA utiliza algoritmos avançados para detectar lacunas, dados desatualizados ou conflitos na base de conhecimento. Com apoio do banco de dados em grafo, entende a relação entre os dados e sinaliza problemas para revisão.
Agentes humanos também podem revisar as respostas da IA diretamente na caixa de entrada. Futuramente, a SleekFlow vai lançar uma interface mais avançada para facilitar essa revisão e ajuste de respostas geradas por IA.
Testes contínuos e otimização
A IA da SleekFlow passa por testes automáticos sempre que há mudanças em grupos, prompts ou dados. Isso permite estabelecer padrões de desempenho e detectar eventuais falhas, como alucinações.
As instruções de prompt são constantemente revisadas e validadas com testes rigorosos para garantir clareza e consistência nas respostas em diversos cenários.
Esse ciclo contínuo de testes garante que a IA da SleekFlow se torne cada vez mais precisa e confiável, capaz de lidar com tarefas complexas com agentes especializados e manter interações relevantes e contextualizadas.
Segurança e Conformidade
A SleekFlow leva sua privacidade e segurança de dados a sério. Todas as informações inseridas na base de conhecimento de IA são armazenadas com segurança, isoladas do ambiente de treinamento dos modelos de linguagem.
Durante a geração de respostas, apenas os dados relevantes são usados como contexto, nunca para treinar modelos genéricos.
A segurança da base de conhecimento é garantida pelos mesmos padrões de criptografia usados em toda a plataforma da SleekFlow. Nenhum colaborador da empresa ou prestador de serviço tem acesso aos seus dados sem sua permissão explícita.
Com a IA da SleekFlow, seus dados estão protegidos e em conformidade com os mais altos padrões de segurança e privacidade:
Certificação ISO/IEC 27001: Um padrão globalmente reconhecido que garante a existência de um sistema de gestão de segurança da informação robusto.
Certificação SOC 2 Tipo II: Valida que as práticas de segurança são bem projetadas e mantidas ao longo do tempo, protegendo os dados dos clientes e assegurando a confiabilidade da plataforma.
Conformidade com o GDPR: Compromisso total com a privacidade de dados conforme o Regulamento Geral de Proteção de Dados, garantindo transparência, consentimento e altos padrões de segurança.
Conclusão
A IA da SleekFlow foi projetada para lidar com as complexidades da comunicação moderna nos negócios — muito além da automação básica de conversas.
Com uma arquitetura multiagentes de IA e o uso de bancos de dados em grafo, a plataforma entrega interações inteligentes, escaláveis e confiáveis.
O sistema é continuamente otimizado por modelos avançados, testes rigorosos e melhorias constantes. Como resultado, a IA da SleekFlow oferece respostas personalizadas e de alta qualidade, ajudando empresas a escalar com eficiência, minimizar erros e garantir uma experiência de cliente impecável.
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