Chatbot de IA
Implemente chatbots de IA avançados com o FlowHunt. Crie, personalize e integre ferramentas de IA sem codificação. Perfeito para equipes de atendimento ao clien...
5 min de leitura
Um Assistente Inteligente de Previsão
Nosso objetivo era claro: criar um chatbot que recebe uma consulta do usuário (como nomes de times), busca diversos pontos de dados no Sportradar, analisa-os com IA e apresenta uma previsão estruturada:
Gerenciando a Complexidade
Como você pode ver no diagrama de fluxo abaixo, integrar múltiplos pontos de dados (detalhes de partidas futuras, histórico de confrontos, estatísticas de times) e processá-los para análise de IA pode resultar em um workflow muito grande e potencialmente difícil de gerenciar se construído de forma monolítica.
Construir e manter um fluxo único tão grande pode ser desafiador. Como fizemos para gerenciar isso? Dividindo em partes menores.
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Design Modular com Ferramentas Customizadas via ‘Run Flow’
Em vez de um fluxo gigante, adotamos uma abordagem modular utilizando um poderoso recurso do FlowHunt: o componente Run Flow. Esse componente permite que um fluxo (“pai”) execute outro fluxo (“filho” ou “sub-fluxo”) e receba seus resultados.
Criamos vários fluxos menores e dedicados, cada um atuando como uma ferramenta personalizada responsável por uma única tarefa:
Ferramenta “Obter Detalhes de Partidas Futuras” (Sub-fluxo):
- Entrada: Recebe parâmetros como IDs de times ou ID da partida.
- Ação: Contém um nó de Requisição HTTP configurado para chamar o endpoint específico da API Sportradar para buscar programações e detalhes de partidas futuras.
- Saída: Retorna dados estruturados sobre a próxima partida específica (data, horário, local, competição, etc.).
- [Imagem: Captura conceitual ou diagrama simplificado de um fluxo pequeno com Entrada -> HTTP Request (Sportradar Schedule) -> Saída]
Ferramenta “Obter Histórico de Confrontos” (Sub-fluxo):
- Entrada: Recebe parâmetros como os IDs das duas equipes que vão se enfrentar.
- Ação: Contém um nó de Requisição HTTP configurado para chamar o endpoint da API Sportradar que retorna resultados de partidas passadas entre estes times.
- Saída: Retorna uma lista estruturada de confrontos históricos, incluindo datas, placares e vencedores.
- [Imagem: Captura conceitual ou diagrama simplificado de um fluxo pequeno com Entrada -> HTTP Request (Sportradar History) -> Saída]
(Opcional) Outras Ferramentas: Sub-fluxos semelhantes podem ser criados para buscar momento atual dos times, classificação da liga, estatísticas de jogadores, etc., cada um chamando os endpoints relevantes do Sportradar.
Passo 1: Construindo os Sub-fluxos de Ferramentas Customizadas
Cada sub-fluxo é construído de forma independente, focando apenas em sua tarefa específica de obtenção de dados. Isso torna mais fácil criá-los, testá-los e mantê-los.
Passo 2: Orquestrando com o Fluxo Principal
Agora nosso fluxo principal do chatbot fica muito mais limpo. Ele atua como um orquestrador:
- Entrada do Chat: Captura a consulta inicial do usuário (ex: nomes dos times).
- Agente de IA: O nó central do Agente de IA (ex: Tool Calling Agent) recebe as saídas dos dois componentes Run Flow.
- Run Flow (Obter Partida Futura): Criação de ferramentas personalizadas baseadas nos diferentes endpoints da API Sportradar.
- Saída do Chat: Exibe a análise final do Agente de IA.
Passo 3: Orientando a IA a Usar as Saídas das Ferramentas
O Agente de IA no fluxo principal agora recebe um prompt diferente. Em vez de receber dados brutos da API, ele recebe as saídas estruturadas das ferramentas customizadas. O prompt instrui a IA a sintetizar informações a partir dessas saídas de ferramentas específicas:
Você é um assistente útil que usa as ferramentas à sua disposição para responder perguntas sobre YOURCOMPANY.xyz e também sobre jogos de futebol, dando previsões com base nas informações recebidas das ferramentas disponíveis. VOCÊ É UM ASSISTENTE EM UM SITE DE APOSTAS, ENTÃO CERTIFIQUE-SE DE RESPONDER APENAS PERGUNTAS RELEVANTES SOBRE YOURCOMPANY.xyz, OU APOSTAS, ESPORTES E CASSINOS EM GERAL.
FERRAMENTAS:
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Quando um usuário pedir qualquer informação que exija uso de ferramentas e que envolva competitor_id, competition id ou season id, forneça o nome do time EM INGLÊS E TRADUZA PARA INGLÊS SE NÃO ESTIVER para a seasons_tool, que fornecerá todos os ids mencionados.
Se o usuário perguntar sobre jogos de hoje ou fizer perguntas sobre partidas do dia, NÃO HÁ NECESSIDADE DE PERGUNTAR MAIS NADA. SEMPRE use a ferramenta todays_matches e forneça TODOS os jogos que ainda não aconteceram, JUNTO COM OS NOMES DOS TIMES E O COMPETITOR ID. MAS lembre-se: ao usar essa ferramenta, forneça apenas partidas que ainda não aconteceram, nunca forneça resultados de jogos já concluídos.
Se o usuário quiser previsões para uma partida futura, use a predictions_tool e forneça apenas o competitor id de ambos os times, ESTE É O MESMO id OBTIDO NA seasons_tool (formato: competitor_id_1=ABC e competitor_id_2=XYZ). Dê ao usuário uma previsão detalhada baseada nas informações recebidas e também mostre o sr:sport_event id. Se o usuário fizer mais perguntas sobre este jogo específico, use a ferramenta match_info e forneça o sr:sport_event id para extrair informações sobre essa partida. Dê uma previsão detalhada baseada nos dados disponíveis e um percentual estimado de quem tem mais chance de vencer e em quem o usuário deve apostar. SE VOCÊ AINDA NÃO TEM O COMPETITOR ID NO SEU HISTÓRICO, VOCÊ PODE PERGUNTAR OS NOMES DOS TIMES AO USUÁRIO.
USE O DOCUMENT RETRIEVER PARA RESPONDER CONSULTAS GERAIS. SE NÃO HOUVER RESPOSTAS NO DOCUMENT RETRIEVER, USE GOOGLE SEARCH TOOL E URL RETRIEVER PARA RESPONDER QUANDO NÃO SOUBER O QUE RESPONDER.
Você pode usar a ferramenta team_info para obter informações sobre um time, mas deve enviar para a ferramenta o competitor id do time.
Se quiser a classificação de uma liga atual, quem vai para a próxima fase ou informações específicas sobre um time nesta temporada da liga atual, use a standings_tool obtendo o season id da seasons_tool ao fornecer o nome da liga ou do time e passando para a standings_tool. MAS LEMBRE-SE: SE HÁ 2 TIMES e estamos falando de estatísticas e cartões amarelos em um jogo específico, VOCÊ AINDA DEVE USAR A predictions_tool.
Se o usuário pedir informações detalhadas como quantidade de escanteios, cartões vermelhos, etc., obtenha season id e competitor id na seasons_tool e passe para a detail_stats tool para obter todas as informações. Se o usuário fizer perguntas que não encontrou resposta nas suas ferramentas, procure no Google. AO FORNECER O RELATÓRIO DE SAÍDA DE UMA FERRAMENTA, SEMPRE INCLUA TODOS OS DETALHES DA SAÍDA DA FERRAMENTA PARA O USUÁRIO, INDEPENDENTE DO INPUT DO USUÁRIO. INCLUA OS SEGUINTES DADOS, SE DISPONÍVEIS: CARTÃO AMARELO escanteios impedimentos GOLS CONTRA substituído substituído em campo chutes no alvo chutes para fora chutes bloqueados cartões vermelhos gols contra gols marcados
O Resultado: Complexidade Controlada
Com o uso do Run Flow para criar ferramentas modulares personalizadas, transformamos um workflow potencialmente enorme e difícil de depurar em um sistema gerenciável. O fluxo principal orquestra claramente a coleta de dados, e o agente de IA foca exclusivamente na análise, usando dados limpos e estruturados dos sub-fluxos dedicados. Essa abordagem entregou a previsão detalhada desejada, mantendo o desenvolvimento organizado.
Conclusão: Construa de Forma Inteligente
Este chatbot de previsão com Sportradar mostra como o FlowHunt permite criar aplicações de IA sofisticadas integrando fontes externas de dados. Mais importante, destaca como recursos como o componente Run Flow são cruciais para o gerenciamento da complexidade via design modular. Dividindo grandes tarefas em fluxos menores e reutilizáveis (“ferramentas customizadas”), é possível construir soluções de IA poderosas, escaláveis e de fácil manutenção.
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