Pular indexação de conteúdo

Por mais poderosa que seja, a IA ainda é apenas uma máquina que repassa as informações que aprende. Ela não entende piadas, hipóteses ou sarcasmo, que muitas vezes são responsáveis pelas respostas mais hilárias (e às vezes seriamente prejudiciais). Para garantir que seu Chatbot não seja o responsável pelo próximo escândalo de IA e para ajudá-lo a compreender melhor seu conteúdo, você pode indicar quais conteúdos devem ser ignorados.

A forma de garantir a confiabilidade da IA é monitorando as informações das quais ela aprende. Nem todo o seu conteúdo será adequado para uso pelo Chatbot. A classe flowhunt-skip permite marcar o conteúdo que o FlowHunt não deve indexar. Qualquer elemento HTML com essa classe será ignorado durante o processamento do conteúdo.

Quando usar o parâmetro de pular

Existem dois principais motivos para utilizar essa classe, mas sinta-se à vontade para usá-la em qualquer conteúdo que considere desnecessário ou inadequado para o bot.

1. Ignorando conteúdo repetitivo: Se conteúdos semelhantes continuam sendo indexados, fica difícil para a IA distinguir e categorizar sobre o que trata o conteúdo. Ignorar informações duplicadas também economiza dinheiro em processamento de texto a longo prazo.

2. Ignorando informações arriscadas ou inadequadas: Você deve pular qualquer informação que possa fazer a IA fornecer respostas erradas, prejudiciais ou fora de contexto. Tenha cuidado especial se o tom da sua marca usar frequentemente piadas ou linguagem forte. Embora isso seja ótimo para outros tipos de conteúdo, os usuários podem não gostar de um bot sarcástico.

Como usar o parâmetro flowhunt-skip

O FlowHunt rastreia e indexa seu site para fornecer contexto ao Chatbot. Tudo o que o FlowHunt indexa pode ser usado pelo seu Chatbot em algum momento.

Adicionar a classe flowhunt-skip aos elementos HTML permite marcar o conteúdo que você não deseja indexar. Qualquer elemento com essa classe será ignorado e nunca chegará ao Chatbot.

Veja um exemplo de uso da classe:

<div class="flowhunt-skip">
  <h2>Conteúdo duplicado</h2>
  <p>Este conteúdo é duplicado. Não quero que o FlowHunt o indexe novamente.</p>
</div>

Você também pode pular apenas um parágrafo ou parte de um elemento:

<div>
  <h2>Meu conteúdo</h2>
  <p>Este parágrafo deve ser indexado.</p>
  <p class="flowhunt-skip">Não quero que o Chatbot use esta informação.</p>
  <p>Este parágrafo deve ser indexado.</p>
</div>

Como funciona a indexação

O processo de rastreamento ocorre em segundo plano e segue os cronogramas que você definir. Ele faz o download apenas da página HTML. Qualquer imagem ou mídia é armazenada apenas como link. Redirecionamentos são seguidos e URLs canônicos são avaliados.

Após o rastreamento, o conteúdo HTML é convertido em texto markdown simples. Algumas informações podem ser removidas durante esse processo. O texto markdown final é oferecido ao Chatbot como contexto. O bot pode então recuperar essa informação sempre que necessário.

Como a IA sabe qual informação escolher

O texto em markdown é dividido em blocos, vetorizado e armazenado em um banco de dados vetorial. Esse tipo de banco de dados atribui valores aos significados das palavras. Como resultado, a IA consegue entender palavras relacionadas sem precisar de uma correspondência exata.

As palavras são distribuídas em uma grade com base nos valores atribuídos. Isso permite que o computador entenda quais palavras são próximas em significado umas das outras:

Nota: Este é um modelo bastante simplificado. Na prática, a IA faz isso com milhares de palavras, frases e sentenças inteiras.

A recuperação de informações dos bancos vetoriais é chamada de busca semântica. É a capacidade da IA de buscar e avaliar o significado das palavras no banco vetorial, usando-as para fornecer respostas.

Quando um usuário envia uma consulta, o bot converte as palavras em vetores. Em seguida, pesquisa no banco por correspondências próximas ao seu conteúdo. Ao encontrar correspondências ou conteúdos semelhantes, utiliza a informação para criar uma resposta.

Por que a busca semântica é tão importante

Imagine que você tem uma loja virtual de animais de estimação. Um cliente faz a seguinte pergunta:

“Vocês vendem ração para filhotes de gato?”

Você vende, mas o nome do produto usa a palavra “junior” em vez de “filhote”. O bot será capaz de entender que “ração para gato junior” é a mesma coisa (ou muito semelhante) a “ração para filhotes de gato” e direcionar o cliente ao produto certo.

Sem a busca semântica no banco de dados vetorial, o Chatbot simplesmente responderia que você não vende “ração para filhotes de gato”, fazendo com que você perca um cliente em potencial. Com o FlowHunt, você não precisa se preocupar com esse tipo de situação.