Visão Geral do Fluxo de Pesquisa Semântica

Este fluxo, intitulado “Pesquisa Semântica”, permite que os usuários pesquisem informações em sua base de conhecimento privada utilizando modelos avançados de linguagem e técnicas de pesquisa semântica. Ele é projetado para escanear todos os domínios, documentos e seções de perguntas e respostas agendados, automatizando a recuperação das informações mais relevantes em resposta às consultas dos usuários.

Interação do Usuário e Mensagem de Boas-Vindas

Quando um usuário abre a interface de chat, o fluxo dispara uma mensagem de boas-vindas:

• Widget de Mensagem exibe:

  👋 Bem-vindo à Ferramenta de Pesquisa na Base de Conhecimento Privada!
  Estou aqui para ajudar você a pesquisar documentos na sua base de conhecimento privada 📚. Vou escanear todos os domínios agendados, documentos privados e seções de perguntas e respostas para encontrar a informação que você precisa.
  Basta digitar sua consulta e vamos começar a encontrar as respostas! ✨🔍

Esta mensagem amigável orienta os usuários e os guia para inserir sua consulta de pesquisa.

Processamento e Expansão da Consulta

1. Entrada do Usuário:
   O usuário envia uma consulta por meio do campo de entrada do chat.

2. Expansão da Consulta:

   • A consulta é enviada para um componente de Expansão de Consulta.
   • Alimentado por um modelo de linguagem OpenAI (especificamente, gpt-4o-mini), este componente gera até três consultas parafraseadas ou semanticamente similares.
   • O objetivo é aumentar as chances de recuperar todos os documentos relevantes, mesmo quando a formulação inicial da consulta é ambígua ou limitada.

Recuperação de Documentos

• As consultas expandidas são passadas para um Recuperador de Documentos.
• Este componente pesquisa na base de conhecimento privada do usuário, incluindo domínios agendados, documentos e seções de perguntas e respostas.
• Ele recupera até 10 dos documentos mais relevantes, com foco no conteúdo dentro dos cabeçalhos <H1> para maximizar a relevância do contexto.

Apresentação dos Resultados

• Os documentos recuperados são enviados para um Widget de Documentos, que os formata e apresenta de forma amigável no chat.
• Os resultados finais compilados são exibidos de volta ao usuário na interface do chat.

Diagrama do Fluxo

flowchart LR
    A[Chat Opened] --> B[Welcome Message]
    B --> C[User Query Input]
    C --> D[Query Expansion\n(OpenAI LLM)]
    D --> E[Document Retriever]
    E --> F[Document Widget]
    F --> G[Chat Output]

Benefícios e Casos de Uso

• Automação: O fluxo automatiza a pesquisa semântica, economizando esforço manual e garantindo que os usuários sempre recebam uma experiência amigável e guiada.
• Escalabilidade: Ao expandir consultas e pesquisar em todas as fontes relevantes, o fluxo oferece cobertura robusta, sendo ideal para bases de conhecimento grandes ou complexas.
• Precisão: O uso de LLMs para parafrasear reduz o risco de perder informações devido à formulação da consulta.
• Experiência do Usuário: Feedback imediato e instruções claras tornam a ferramenta fácil de usar, mesmo para públicos não técnicos.

Casos de uso típicos:

• Gestão interna do conhecimento para equipes de suporte
• Portais de pesquisa de FAQ e documentos em toda a empresa
• Assistentes automatizados para conjuntos de dados privados ou proprietários

Ao integrar pesquisa semântica com expansão de consultas baseada em LLM, este fluxo garante que os usuários possam acessar eficientemente o conhecimento relevante, aumentando a produtividade e a descoberta de informações.