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Como criar aplicativos de IA sem saber programar

mao segurando smartphone

Tempo estimado de leitura: 9 minutos

Ferramentas de inteligência artificial (IA) estão se tornando cada vez mais presentes no cotidiano das pessoas. E por que isso seria diferente no universo no code? 

Na verdade, a IA torna o trabalho de programação no code ainda mais fácil e rápido. Se criar um aplicativo com templates já foi uma revolução, imagine criar apenas com um comando de texto. Ou pensando no futuro, imagine criar um app completo e robusto apenas com um comando de voz.

Parece ficção científica, mas não é. Essa realidade está mais próxima do que se imagina! Se você quer saber como criar aplicativos com IA e facilitar ainda mais seu processo, chegou ao lugar certo. Neste conteúdo, você vai aprender o que é um app de IA no code e como criar um app sem saber programar. 

Ao final do texto, você vai estar pronto para dar os primeiros passos na criação do seu app de IA e se destacar no mercado. Boa leitura!

O que é um app de IA no code?

Um app de IA no code é o futuro da programação acontecendo diante dos nossos olhos. O aplicativo de IA é aquele que usa inteligência artificial para realizar alguma função, por exemplo:

  • Reconhecimento de voz;
  • Classificação de imagens;
  • Previsão de demanda;
  • Chatbot;
  • Recomendação de produtos.

Já um app de IA no code vai contemplar essa mesma definição, com apenas uma mudança: ele será criado sem usar código. Ao invés disso, o app é construído usando plataformas no code ou low code, que permitem desenvolver aplicativos de forma visual e intuitiva, arrastando e soltando elementos na tela. 

Por que criar um app de IA sem usar código?

Foi fácil compreender o que é um app de IA no code, certo? Mas você pode estar se questionando sobre o motivo disso. Afinal, se a programação no code já é tão simples, por que querer simplificá-la mais ainda? 

Existem alguns motivos para isso, veja:

Reduz tempo de lançamento

Para criar um app no code com o auxílio da inteligência artificial, tudo que você precisa é escrever bons comandos. Depois que a plataforma entrega o app, com certeza serão necessários alguns ajustes finos, pois a tecnologia ainda está evoluindo. 

Mas isso diminui muito o tempo que você levaria para criar um app. Ou seja, você pode testar a sua ideia, validar o seu produto e alcançar o seu público mais rapidamente, ganhando vantagem competitiva no mercado.

Aumenta a eficiência

Outra vantagem de criar um app no code com ajuda da inteligência artificial é que você pode aumentar a sua eficiência, tanto na criação quanto na utilização. Com a agilidade que explicamos acima, é possível fazer ajustes e melhorias no seu app conforme o feedback dos usuários, sem perder tempo ou qualidade.

Reduz dependência de especialistas em IA

Além disso, ao criar um app que tenha IA em suas funcionalidades você pode reduzir a dependência de especialistas nessa área. Esses profissionais são escassos e caros no mercado. 

Com as ferramentas de IA que facilitam a integração de funções realizadas por algoritmos inteligentes, você pode criar o seu app sem precisar contratar ou consultar esses profissionais, economizando recursos e evitando gargalos.

Abre opções de personalização

Criar um app de IA sem usar código também abre opções de personalização. É possível adaptar o app às suas necessidades e preferências, sem ficar limitado a soluções prontas ou padronizadas. Você pode escolher as funções de IA que melhor se adequam ao seu objetivo.

Facilita integração com outros sistemas

Por fim, outro motivo para você criar apps de IA com ferramentas no code é que isso facilita a integração com outros sistemas. Dessa forma, você pode aproveitar as vantagens da IA em conjunto com outras tecnologias, como cloud computing, big data, blockchain, etc. 

Como criar um app sem saber programar?

Você já deve imaginar a resposta para essa pergunta, certo? 

Para criar um app sem saber programar, você pode usar as plataformas no code e low code, que facilitam a criação de aplicativos de forma visual e intuitiva, sem precisar escrever ou editar linhas de código. 

Se você quer saber como aprender a programar sozinho, continue a leitura! 

Existem diversas plataformas no code e low code disponíveis no mercado, cada uma com suas características, funcionalidades e preços. Algumas das mais populares são:

FlutterFlow

O FlutterFlow é uma das opções mais populares do mercado e também, nossa indicação. Essa plataforma permite a criação de apps nativos para iOS e Android.

Ele funciona com templates e você pode criar o app arrastando e soltando widgets na tela. O diferencial quando se fala sobre inteligência artificial no FlutterFlow é a Al Gen, a nova ferramenta que cria apps a partir de textos.

Com a Al Gen, é possível desenvolver um app de cardápio para restaurantes com apenas uma frase. Ou até um que simule outras redes sociais, como Instagram, Facebook e X (antigo Twitter). 

Bubble

O Bubble é outra plataforma no code que cria aplicativos web e mobile, usando uma interface gráfica. Com ele, também utilizamos o modelo de “arrasta e solta” para organizar os elementos e definir a lógica do app com workflows visuais.

O Bubble permite a integração com funções de IA, como com a Synthesia AI. Essa ferramenta utiliza a inteligência artificial para criar vídeos com o rosto de qualquer pessoa. Imagine fazer vídeos educativos com a imagem de algum super-herói, por exemplo. Ou até vídeos publicitários de Páscoa usando o coelhinho, as possibilidades são infinitas.

Framer

O Framer também é uma opção de plataforma no code voltada para a criação de designs de UI e UX para qualquer tipo de site. Com ele, é possível até importar os designs do Figma e usar suas ferramentas para desenvolver o layout.  

O foco dessa plataforma é ajudar equipes a construir melhores produtos e ela faz isso através de um sistema de colaboração e compartilhamento dos projetos em tempo real. O Framer permite deixar comentários e responder feedbacks diretamente no canvas. 

A integração com outras plataformas de IA é outra possibilidade, assim como as duas ferramentas anteriores. 

Make Integromat

Ao contrário de outras plataformas de iPaaS, o Make Integromat é intuitivo e linear. Com ele, você pode conectar aplicativos e desenhar workflows de forma simples. Além disso, ele permite gerenciar o conteúdo para os seus posts de blog, listas de empregos e páginas de marketing com o CMS integrado. 

Se você quer saber mais sobre essas plataformas e se tornar um especialista no-code, acesse nossa formação completa e conheça as opções! Temos cursos completos de FlutterFlow, Bubble, Framer e Make Integromat. Não fique de fora!

Como integrar IA em um app no code 

Já ficou claro como a IA pode trazer vários benefícios para os aplicativos. Felizmente, com essas ferramentas que explicamos acima e muita criatividade, qualquer um pode integrar a IA em um app no code

Separamos algumas das inteligências artificiais mais populares e vamos te mostrar na prática como a integração delas em apps no code pode ser interessante para você. Continue a leitura!

ChatGPT

O ChatGPT é um chatbot com inteligência artificial da empresa OpenAI, que utiliza o processamento de linguagem natural (PLN). Certamente é a IA mais famosa que surgiu nos últimos anos e você pode implementá-la no seu app criado no FlutterFlow

Você pode, por exemplo, criar um app de conversa com o chatbot para uma empresa que vende produtos de beleza. Nele, é possível configurar respostas relacionadas a dúvidas frequentes sobre os produtos mais vendidos. Para isso, é necessário integrar o app com a API da OpenAI ChatGPT, usando o widget de API do FlutterFlow. 

Gemini

O Gemini (antigo Bard) é uma ferramenta de escrita assistida por uma IA do Google, que funciona com comandos de texto. Agora imagine integrá-la a um app desenvolvido com o Bubble.

É possível criar um app de escrita criativa para escritores no qual o usuário digita um comando, como “crie um título criativo para um texto sobre IA” e recebe uma sugestão imediata. Para fazer isso, é só usar o plugin do Gemini no Bubble.

Dall-e

O Dall-e está entre as melhores ferramentas de inteligência artificial atuais. Ele pode criar imagens realistas e artísticas a partir de uma descrição. Seu modelo de linguagem é igual ao do ChatGPT, porém é treinado em um grande conjunto de dados de pares de texto-imagem. 

A integração do Dall-e pode ser feita com o Framer, por exemplo. Você pode desenvolver um site de geração de imagens usando essas duas ferramentas. 

Voiceflow

O Voiceflow é um desenvolvedor de chatbots e assistentes de voz que cria excelentes experiências conversacionais. Agora, pense como seria uma integração do Voiceflow com o Make Integromat. 

Um exemplo seria a criação de um chatbot voltado para reservas de hotel. O Voiceflow pode ouvir e entender as solicitações dos usuários. Depois, envia esses dados para o Make Integromat e um workflow será desenvolvido a partir disso. Muito legal, né?

Aprenda a programar com a No-Code!

Criar um aplicativo de IA sem saber programar é possível graças às plataformas no code. Então, se você quer aprender mais sobre essas plataformas e como se inserir no mercado da programação, a No-Code Start-Up é o lugar ideal. 

Matricule-se já em um curso no code e comece a criar o seu app de IA hoje mesmo. Vamos curtir juntos essa onda no code!

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O API WhatsApp é uma das principais soluções para empresas que desejam escalar seu atendimento e automação de comunicação. 

O WhatsApp, sendo um dos aplicativos de mensagens mais populares do mundo, permite interações diretas e eficientes com clientes. No entanto, quando falamos de automação e integração, utilizar a API WhatsApp se torna essencial.

Desse modo, existem duas opções principais para essa integração: a API Oficial do WhatsApp Business e as APIs Não Oficiais. Mas qual delas escolher? 

Nesse artigo, vamos explorar as diferenças, vantagens, desvantagens, modelos de precificação e custos para ajudar na melhor decisão para o seu projeto. Continue a leitura e descubra qual API WhatsApp faz mais sentido para o seu negócio!

Tipos de WhatsApp disponíveis no mercado: conheça as opções

tipos de whatsapp disponiveis no mercado

Antes de falarmos sobre as APIs WhatsApp, é importante entender os três tipos principais de WhatsApp disponíveis:

WhatsApp Pessoal

O WhatsApp Pessoal é a versão tradicional do aplicativo, usada por bilhões de pessoas no mundo. Destinado a usuários individuais, ele não inclui recursos voltados para negócios ou automação.

WhatsApp BusinessVersão 

Versão voltada para pequenos e médios negócios. Essa versão conta com recursos como catálogo de produtos, mensagens automáticas e perfis comerciais, mas ainda depende de interações manuais. 

Além disso, permite o uso simultâneo de dois números no mesmo dispositivo, sendo um no aplicativo pessoal e outro no aplicativo Business, de forma totalmente legal e alinhada com as diretrizes da Meta.

WhatsApp Business API

Diferente das versões anteriores, o WhatsApp Business API não é um aplicativo, mas uma solução baseada em nuvem que permite a integração do WhatsApp a diversos sistemas, possibilitando automação e personalização das interações.

Empresas que gerenciam um grande volume de mensagens utilizam essa API para otimizar a comunicação com clientes, garantindo eficiência e escalabilidade. Com essa solução, é possível:

  • automatizar o envio de mensagens e notificações;
  • criar chatbots para atendimento ao cliente;
  • integrar o WhatsApp a CRMs, ERPs e outras plataformas empresariais;
  • utilizar inteligência artificial para personalizar interações.

Como funciona a API do WhatsApp Business?

A API WhatsApp Business atua como uma ponte entre diferentes sistemas, permitindo que softwares se comuniquem automaticamente. Como não é um aplicativo instalado no celular, toda a operação acontece na nuvem, garantindo escalabilidade e confiabilidade para empresas que precisam de alto desempenho na comunicação.

Embora inicialmente voltada para desenvolvedores, hoje há diversas soluções que simplificam a implementação da API do WhatsApp Business, tornando-a acessível para empresas de diferentes portes.

Agora que entendemos o conceito, vamos explorar as diferenças entre a API WhatsApp Oficial e as APIs WhatsApp Não Oficiais.

API Oficial x API Não Oficial: conheça as principais diferenças

api oficial vs api nao oficial diferencas

As empresas podem escolher entre dois tipos de API WhatsApp para integração:

  • API Oficial do WhatsApp Business (fornecida diretamente pela Meta ou empresas licenciadas);
  • APIs Não Oficiais (fornecidas por terceiros, sem vínculo com a Meta, mas dentro da legalidade).

A seguir, vamos entender as principais diferenças entre elas.

API Oficial do WhatsApp Business

A API Oficial do WhatsApp Business é disponibilizada pela própria Meta (Facebook) ou por empresas licenciadas. Recentemente, a Meta começou a oferecer esse serviço diretamente para usuários finais, sem a necessidade de intermediários licenciados. 

Essa API pode ser integrada diretamente via Business Manager (BM) do Facebook, garantindo segurança e conformidade com as políticas da Meta. Entre as principais características da API Oficial:

  • integração via Business Manager do Facebook;
  • uso obrigatório de templates de mensagens pré-aprovados para iniciar conversas;
  • cobrança baseada em conversas iniciadas;
  • restrição de envio de mensagens fora das regras da Meta;
  • menor risco de bloqueio, desde que siga as diretrizes/

Lembrando que a Meta não permite envio irrestrito de mensagens. Para iniciar uma conversa, é obrigatório o uso de templates de mensagens aprovados, garantindo que o contato esteja de acordo com as políticas do WhatsApp. As categorias de templates sao:

  • marketing: promoções, cupons e ofertas;
  • utilitário: confirmações de pedidos, rastreamento de entregas;
  • autenticação: envio de códigos de verificação;
  • serviço: mensagens iniciadas pelo usuário, sem custo adicional.

Após o primeiro envio do template, a conversa pode continuar normalmente por até 24 horas sem necessidade de um novo template.

E como funciona a cobrança na API Oficial?

A precificação da API WhatsApp Oficial é baseada em conversas iniciadas e varia conforme a categoria da mensagem:

  • mensagens de marketing: cerca de R$ 0,36 por conversa iniciada;
  • mensagens utilitárias: aproximadamente R$ 0,04 por conversa iniciada;
  • mensagens de autenticação: em torno de R$ 0,015 por conversa iniciada;
  • mensagens iniciadas pelo cliente: sem custo adicional.

Outros pontos importantes sobre a cobrança incluem a validade de 24 horas para cada conversa iniciada pela empresa, o que significa que, caso seja necessário continuar a interação após esse período, será exigido um novo template pago. 

Além disso, a partir de abril de 2025, mensagens de autenticação e utilidade enviadas dentro dessa janela de 24 horas não terão mais cobrança.

APIs Não Oficiais

Já as APIs Não Oficiais são soluções oferecidas por terceiros, sem relação direta com a Meta. Embora não sejam licenciadas, muitas dessas APIs são totalmente legais e seguem padrões de segurança. Entre as principais características das APIs Não Oficiais estão: 

  • integração simplificada via QR Code;
  • permite envio de mensagens sem necessidade de templates pré-aprovados;
  • preço fixo por número de WhatsApp integrado;
  • maior flexibilidade para envios e automação;
  • maior risco de banimento em caso de spam ou uso inadequado.

Diferente da API Oficial, que exige aprovação de templates e segue regras rígidas, as APIs Não Oficiais permitem envio de mensagens livremente, sem restrições de categoria ou aprovação prévia. Isso possibilita um contato mais dinâmico com os clientes, ideal para empresas que precisam de liberdade na comunicação.

E como funciona a cobrança nas APIs Não Oficiais?

Já a precificação das APIs Não Oficiais varia de acordo com a empresa fornecedora. Algumas operam com planos fixos mensais, enquanto outras cobram por número de WhatsApp conectado.

  • algumas empresas oferecem planos a partir de R$99 por número de WhatsApp integrado;
  • outras disponibilizam pacotes para múltiplos números, reduzindo o custo por conta;
  • existem opções open-source, que podem ser utilizadas gratuitamente, mas exigem infraestrutura própria.

Apesar da liberdade oferecida pelas APIs WhatsApp Não Oficiais, é fundamental considerar os riscos envolvidos. Como não há um vínculo direto com a Meta, essas APIs estão mais sujeitas a bloqueios, especialmente quando utilizadas para envios em massa sem o devido consentimento dos usuários.

Além disso, o suporte e a garantia da Meta não estão disponíveis, o que significa que qualquer problema técnico ou bloqueio dependerá exclusivamente do provedor da API.

O envio de mensagens sem autorização dos destinatários também pode resultar em restrições, comprometendo a continuidade da comunicação da empresa com seus clientes.

Então qual API escolher?

qual api whatsapp escolher

A escolha entre a API WhatsApp Oficial e as APIs WhatsApp Não Oficiais depende das necessidades da sua empresa. Enquanto a API Oficial garante mais segurança e conformidade, as APIs Não Oficiais Oferecem mais liberdade e custos previsíveis.

Avalie as opções com base no seu volume de mensagens, necessidade de automação e nível de risco que você está disposto a assumir.

Para aprender mais sobre automação e outras estratégias eficientes para integrar chatbots, notificações automáticas e inteligência artificial ao seu negócio, explore mais no nosso canal do YouTube e no site NoCode StartUp.

A inteligência artificial está transformando a maneira como interagimos com a tecnologia, e os agentes de IA são um dos avanços mais poderosos nessa área. No entanto, para tornar esses agentes realmente eficientes, é essencial treiná-los com dados específicos do seu negócio.

Nesse artigo, vamos explorar como criar um agente de IA utilizando a técnica RAG (Retrieval-Augmented Generation) para treinar modelos com informações personalizadas. Você aprenderá três formas práticas de implementar isso no seu próprio projeto. 

Preparado? Boa leitura! 

O que é um agente de IA e como ele funciona com RAG?

o que e um agente de ia e como ele funciona

Antes de entrarmos na parte prática, é importante entender o conceito de um agente de IA e como ele pode ser aprimorado utilizando RAG.

Basicamente, um agente de IA é um sistema que pode interpretar comandos, processar informações e gerar respostas de forma autônoma. Para isso, ele precisa de três elementos fundamentais:

  • modelo de IA: o agente é baseado em modelos como GPT, Llama ou Claude, responsáveis por interpretar e gerar texto com base em padrões aprendidos;
  • prompt Base: são as instruções que definem como o agente deve se comportar e estruturar suas respostas;
  • memória: essencial para que a IA lembre de interações anteriores. Alguns agentes possuem memória de curto e longo prazo, permitindo que a conversa tenha continuidade.

Além dessas características, um agente de IA pode ser ainda mais eficiente ao utilizar a técnica RAG (Retrieval-Augmented Generation), como comentamos anteriomente. Isso significa que, em vez de depender exclusivamente do conhecimento prévio do modelo, ele pode consultar bases de dados externas, como documentos, PDFs, páginas do Notion ou planilhas. 

Dessa forma, um agente treinado com RAG se torna especialista em conteúdos específicos, garantindo respostas mais precisas e contextualizadas.

Método 1: criando um agente com Dify

metodo 1 criando um agente com dify

Agora que você já entende os fundamentos, vamos para a parte prática: como criar um agente de IA treinado com os seus próprios dados!

Uma das maneiras mais fáceis e eficazes de criar um agente treinado com RAG é utilizando o Difyi. Essa ferramenta permite integrar bases de conhecimento ao seu assistente de forma rápida e intuitiva.

Para treinar o seu agente no Dify, siga o passo a passo a seguir:

  • acesse a aba “Base de Conhecimento” dentro da plataforma Dify;
  • faça o upload dos seus documentos, como PDFs, arquivos HTML, planilhas ou páginas da web;
  • o Dify processa os arquivos e os transforma em vetores numéricos, convertendo o conteúdo textual para um formato que a IA consiga interpretar de forma eficiente.

Esse processo é conhecido como embedding, no qual a ferramenta estrutura os dados em uma base vetorial, permitindo que a IA busque e recupere as informações mais relevantes sempre que uma pergunta for feita.

Além disso, o Dify facilita a criação de bancos de dados virtuais, organizando o conhecimento em blocos de informações. Dessa forma, quando um usuário faz uma pergunta ao agente, ele rapidamente identifica qual bloco de texto melhor se encaixa na resposta desejada.

Com o Difyi, você pode criar agentes especializados para diferentes finalidades, como:

  • assistentes de suporte ao cliente, que acessam FAQs e manuais técnicos;
  • chatbots de atendimento, que respondem a perguntas sobre produtos e serviços;
  • agentes de vendas, que utilizam informações estratégicas para personalizar abordagens.

A melhor parte? O Dify automatiza todo esse processo nos bastidores, tornando a implementação simples e prática.

Método 2: Criando um agente com OpenAI Assistants e RAG

metodo 2 criando um agente com openai assistants

Outra forma eficiente de treinar um agente de IA com RAG é utilizando os OpenAI Assistants. Essa solução permite criar assistentes personalizados, definir comportamentos específicos e incorporar documentos para que a IA possa consultar e responder de forma precisa.

Diferente do Dify, que automatiza grande parte do processo, a OpenAI oferece maior controle sobre as configurações do agente. Para criar o seu assistente utilizando essa ferramenta, siga os passos abaixo:

  • acesse a plataforma OpenAI e vá até a aba “Assistants”;
  • crie um novo assistente, definindo nome, descrição e instruções específicas;
  • escolha um modelo de IA, como o GPT-4 Turbo, para garantir respostas mais completas e contextuais;
  • faça o upload dos arquivos que ele usará como referência, como manuais técnicos, documentos internos ou bases de conhecimento.

Quando os documentos são adicionados à plataforma, a OpenAI transforma esse conteúdo em um banco de dados vetorial. Dessa forma, o agente pode consultar as informações sempre que necessário, sem depender apenas do conhecimento pré-treinado do modelo. 

Isso permite que ele forneça respostas mais personalizadas e atualizadas, sem precisar de um reprocessamento completo da IA. Além disso, a OpenAI gerencia toda a infraestrutura necessária para armazenar e buscar essas informações, facilitando a implementação para quem não deseja configurar um banco de dados próprio.

Entre as principais vantagens dessa abordagem está a facilidade de implementação, já que a OpenAI cuida da parte técnica, tornando o processo simples e intuitivo. Além disso, o modelo garante alta precisão, combinando o poder do GPT-4 Turbo com informações específicas do seu negócio, tornando o assistente muito mais eficaz. 

Se o seu objetivo é criar um agente de IA especializado sem precisar configurar um ambiente técnico avançado, os OpenAI Assistants podem ser uma ótima escolha.

Método 3: criando um agente com N8N e Supabase

metodo 3 criando um agente com n8n e supabase

A terceira forma de criar um agente de IA treinado com RAG é utilizando a integração entre N8N e Supabase. Essa abordagem permite maior controle sobre os dados e otimiza a busca por informações relevantes dentro do banco de dados vetorial.

Enquanto ferramentas como Dify e OpenAI Assistants simplificam o processo, o uso do N8N em conjunto com o Supabase oferece mais versatilidade e reduz custos operacionais ao permitir que a estrutura seja totalmente configurada e gerenciada dentro do seu próprio ambiente.

Para criar um agente de IA treinado com essa combinação, siga os passos abaixo:

  • configure o banco de dados vetorial no supabase para armazenar os documentos de referência;
  • faça o upload dos arquivos que o agente usará como base de conhecimento, como manuais, FAQs ou ebooks técnicos;
  • integre o Supabase ao N8N para permitir que a IA consulte os dados e forneça respostas contextualizadas;
  • desenvolva fluxos automatizados no N8N para estruturar as interações do agente com os usuários;
  • otimize as respostas do agente garantindo que ele consiga acessar os blocos de informação mais relevantes dentro da base de dados.

Mas por que utilizar N8N e Supabase com RAG?

Diferente de outras soluções, essa abordagem permite um nível avançado de personalização e controle sobre o banco de dados vetorial. Quando um usuário faz uma pergunta ao agente, ele busca o vetor de dados mais relevante no Supabase, garantindo que a resposta seja baseada nos documentos armazenados.

Além disso, o N8N permite conectar o agente de IA a diferentes aplicações, como WhatsApp, Slack e Google Drive, ampliando as possibilidades de uso e automação. Essa flexibilidade faz com que o modelo seja ideal para empresas que precisam de um agente altamente especializado.

Entre as principais vantagens dessa implementação, destacam-se:

  • maior controle sobre os dados, permitindo ajustes e personalizações conforme necessário;
  • redução de custos, já que o Supabase substitui soluções pagas para armazenamento de vetores;
  • automação avançada, com fluxos inteligentes e integrações no N8N;
  • escalabilidade, permitindo que a base de conhecimento cresça conforme as necessidades do negócio;
  • maior eficiência, pois o agente acessa informações diretamente do banco de dados vetorial, sem depender apenas do modelo de IA.

Se você busca flexibilidade e redução de custos, o N8N + Supabase é uma solução poderosa para treinar agentes de IA especializados com RAG.

Conclusão

Treinar um agente de IA com seus próprios dados é uma estratégia essencial para obter respostas mais precisas e alinhadas ao contexto do seu negócio. Com o RAG, é possível transformar arquivos e documentos internos em conhecimento estruturado para a IA, otimizando processos e melhorando a experiência do usuário.

Se você deseja se aprofundar no assunto e aprender a criar seus próprios agentes de IA, confira o curso completo de N8N na NoCode Startup e leve sua automação para o próximo nível!

Imagine que você tem um assistente superinteligente treinado com base em todo o conhecimento disponível na internet. No entanto, quando se trata de informações específicas do seu negócio, ele pode não ter referências diretas. Dessa forma, como resolver essa limitação?

Uma das formas mais eficazes de aprimorar a inteligência do seu assistente é treiná-lo com dados personalizados, como documentos, artigos e arquivos internos. 

Essa técnica é conhecida como RAG (Retrieval-Augmented Generation) e permite que assistentes de IA combinem conhecimento pré-existente com informações específicas para fornecer respostas mais precisas e úteis.

Continue a leitura para entender melhor como essa abordagem pode transformar o uso da IA no seu negócio.

Como funciona o RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

Como funciona o RAG?

Agora que entendemos o conceito de RAG (Retrieval-Augmented Generation), vamos explorar seu funcionamento em detalhes. 

Diferente de assistentes de IA tradicionais que apenas geram respostas com base no conhecimento previamente treinado, o RAG busca informações em fontes externas e combina esses dados com seu conhecimento prévio para fornecer respostas mais precisas e relevantes. 

O processo pode ser dividido em três etapas principais:

Pergunta ao modelo de IA

O usuário faz uma pergunta ao assistente de IA, assim como faria no ChatGPT ou em outro chatbot tradicional.

Busca de informações (Retrieval)

O assistente de IA consulta uma base de dados específica, como PDFs, sites, documentos internos ou um banco de conhecimento do negócio. Ele recupera as informações mais relevantes para responder à pergunta.

Geração aumentada (Augmented Generation)

Com os dados recuperados, a IA refina e estrutura a resposta, combinando informações do banco de conhecimento com seu próprio modelo linguístico. Isso garante uma resposta contextualizada, precisa e relevante.

Esse método é altamente eficiente, uma vez que permite que a IA forneça respostas mais personalizadas com base em dados internos. Além disso, a tecnologia pode utilizar documentação de produtos, bases de conhecimento de suporte e, até mesmo, políticas empresariais para garantir informações precisas e relevantes.

como funciona o rag geracao aumentada

No entanto, diferentemente de um chatbot convencional, que responde com base apenas em seu treinamento original, um modelo RAG pode ser atualizado constantemente com novas informações, sem que seja necessário um novo treinamento massivo.

Ou seja, isso permite que a IA seja altamente dinâmica e evolua progressivamente conforme novos conteúdos são adicionados, garantindo maior precisão e relevância nas respostas.

Por exemplo, dentro da comunidade NoCode, disponibilizamos assistentes que utilizam RAG para responder dúvidas sobre ferramentas como Make, Dify, N8N e Bubble.

Além disso, esses assistentes foram treinados com documentação específica dessas plataformas, o que permite que forneçam respostas ainda mais detalhadas e precisas para os alunos, facilitando assim o aprendizado e a resolução de dúvidas técnicas.

5 Benefícios do uso do RAG

Benefícios do uso do RAG

Agora que você já entende como o RAG funciona, vamos explorar os principais benefícios que essa tecnologia pode trazer para empresas e usuários:

1. Respostas mais precisas e contextualizadas

O RAG permite que assistentes de IA consultem informações atualizadas em tempo real, tornando as respostas mais relevantes e detalhadas.

2. Automação e eficiência

Com a capacidade de acessar bases de conhecimento específicas, a IA reduz a necessidade de suporte humano constante, otimizando tempo e recursos.

3. Aprendizado contínuo sem necessidade de retreinamento

Diferente de modelos de IA tradicionais, que precisam ser constantemente treinados e retreinados para aprender novas informações, o RAG pode simplesmente consultar bases de dados atualizadas.

4. Personalização para diferentes negócios

Empresas podem adaptar a IA para responder dúvidas específicas do seu setor, treinando o assistente com manuais técnicos, bases de conhecimento internas e outros documentos relevantes.

5. Aplicação do RAG no suporte ao cliente

Além do uso acadêmico e educacional, empresas de diversos setores estão utilizando o RAG para melhorar o suporte ao cliente.

Imagine uma empresa de tecnologia que vende softwares complexos. Os clientes frequentemente entram em contato com o suporte para esclarecer dúvidas sobre funcionalidades específicas. 

Com um assistente de IA treinado com RAG, a empresa pode alimentar a IA com sua base de conhecimento interna, manuais técnicos e FAQs. Desse modo, o agente é capaz de responder dúvidas com precisão e agilidade, o que contribui para reduzir a necessidade de intervenção humana e otimizar o suporte ao cliente.

Como aplicar o RAG no seu negócio?

Empresas de diferentes segmentos podem aproveitar essa tecnologia para melhorar processos internos, atendimento ao cliente e automação de tarefas. A seguir, confira algumas estratégias práticas para aplicar o RAG no seu negócio.

1. Identifique as principais necessidades da sua empresa

Antes de integrar o RAG, avalie quais áreas do seu negócio podem se beneficiar dessa tecnologia. Faça-se as seguintes pergunta: 

  • o suporte ao cliente recebe muitas perguntas repetitivas?
  • sua equipe precisa acessar documentos técnicos frequentemente?
  • existe uma grande base de dados que poderia ser melhor aproveitada?
  • o treinamento interno poderia ser otimizado com um assistente IA?

2. Escolha as fontes de dados corretas

O grande diferencial do RAG é sua capacidade de buscar informações em fontes externas. Para garantir respostas precisas e confiáveis, é fundamental selecionar os melhores repositórios de dados. Algumas opções incluem:

  • documentação técnica e manuais de produtos;
  • faqs e bases de conhecimento internas;
  • artigos, pesquisas e estudos de caso;
  • dados estruturados de CRMS e ERPS;
  • arquivos em pdf, planilhas e notion.

3. Integre o RAG às suas ferramentas existentes

Para obter melhores resultados, o RAG deve estar conectado às plataformas que sua equipe já utiliza. Algumas formas de integração incluem:

  • Chatbots e assistentes virtuais: IA treinada para responder dúvidas recorrentes e fornecer suporte técnico;
  • Sistemas de gestão (CRM/ERP): a IA pode acessar dados do cliente para fornecer respostas mais personalizadas;
  • E-learning e treinamento corporativo: assistentes inteligentes que ajudam funcionários a acessar materiais de aprendizado rapidamente;
  • E-commerce e atendimento ao cliente: chatbots que consultam estoque, política de devolução e recomendações de produtos.

4. Avalie e otimize 

A implementação do RAG não termina na configuração inicial. É essencial monitorar o desempenho da IA, analisando métricas como:

  • taxa de acerto das respostas;
  • satisfação dos usuários;
  • redução do tempo de atendimento;
  • dúvidas mais frequentes e oportunidades de melhoria.

Com essas informações, você pode aprimorar o banco de dados da IA e garantir que as respostas fiquem cada vez mais precisas.

Conclusão

Seja para melhorar o suporte ao cliente, automatizar processos ou otimizar a gestão de conhecimento interno, o RAG é uma solução poderosa e acessível para empresas de diferentes segmentos. 

Com essa tecnologia, agentes de IA podem acessar bases de conhecimento específicas, aprimorar a experiência do usuário e reduzir a necessidade de treinamentos extensivos.

Se você deseja aprender a criar assistentes de IA inteligentes utilizando N8N, conheça o curso completo da NoCode Startup. Nele, você terá acesso a um treinamento prático sobre automação e integração de dados para tornar a IA do seu negócio ainda mais eficiente.

Explore mais sobre o Curso N8N – NoCode Startup e comece a transformar a sua empresa com inteligência artificial! 

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