Navegue por todo o conteúdo marcado com Chatbots
O TMDB MCP Server conecta assistentes de IA à API do The Movie Database (TMDB), possibilitando buscas avançadas de filmes, dados de tendências, recomendações e informações detalhadas sobre filmes. Usuários FlowHunt podem adicionar rapidamente recursos de entretenimento ricos a chatbots e aplicativos aproveitando essa integração robusta.
Integre o Claude 3 ao Slack usando o Flowhunt para criar um poderoso Slackbot que responde perguntas, automatiza tarefas e melhora a colaboração da equipe. Aprenda como configurar a integração, criar fluxos com IA e aumentar a produtividade no seu workspace.
Integre o Gemini 1.5 Pro ao Slack usando o Flowhunt para criar um Slackbot poderoso que responde perguntas, automatiza tarefas e melhora a colaboração da equipe. Saiba como configurar a integração, criar fluxos com IA e aumentar a produtividade no seu ambiente de trabalho.
O recurso de Agendamentos no FlowHunt permite rastrear periodicamente domínios e canais do YouTube, mantendo seus chatbots e fluxos sempre atualizados com as informações mais recentes. Automatize a recuperação de dados com tipos e frequências de rastreamento personalizáveis para garantir que suas interações baseadas em IA permaneçam relevantes e precisas.
O Amazon SageMaker é um serviço de machine learning (ML) totalmente gerenciado da AWS que permite que cientistas de dados e desenvolvedores criem, treinem e implementem rapidamente modelos de machine learning usando um conjunto abrangente de ferramentas integradas, frameworks e recursos de MLOps.
A Análise Semântica é uma técnica crucial de Processamento de Linguagem Natural (PLN) que interpreta e extrai significado de textos, permitindo que máquinas compreendam o contexto, sentimento e nuances da linguagem para melhorar a interação com o usuário e gerar insights de negócios.
A análise do Mercado Total Endereçável (TAM) é o processo de estimar a oportunidade total de receita disponível para um produto ou serviço. Ela engloba todos os clientes potenciais e representa a demanda máxima que poderia ser gerada se uma empresa atingisse 100% de participação de mercado em um determinado segmento.
O Aprendizado por Reforço (RL) é um subconjunto do aprendizado de máquina focado em treinar agentes para tomar sequências de decisões em um ambiente, aprendendo comportamentos ótimos através de feedback na forma de recompensas ou penalidades. Explore conceitos-chave, algoritmos, aplicações e desafios do RL.
A Automação do Atendimento ao Cliente utiliza IA, chatbots, portais de autoatendimento e sistemas automatizados para gerenciar solicitações e tarefas de atendimento com mínima intervenção humana—otimizando interações, reduzindo custos e aumentando a eficiência, mantendo o equilíbrio com o suporte humano.
Saiba mais sobre o Botpress, uma plataforma de IA para criação de chatbots. Descubra seus principais recursos, prós e contras, opções de preços e alternativas para ajudá-lo a escolher a melhor solução de IA conversacional.
A Busca Aprimorada de Documentos com PLN integra técnicas avançadas de Processamento de Linguagem Natural aos sistemas de recuperação de documentos, melhorando a precisão, relevância e eficiência ao pesquisar grandes volumes de dados textuais usando consultas em linguagem natural.
A Busca por IA é uma metodologia de busca semântica ou baseada em vetores que utiliza modelos de aprendizado de máquina para compreender a intenção e o significado contextual por trás das consultas de busca, entregando resultados mais relevantes e precisos do que a busca tradicional baseada em palavras-chave.
Os chatbots são uma forma de dar vida aos seus fluxos e torná-los acessíveis publicamente. Desde bots de atendimento ao cliente oferecendo suporte 24/7 até ferramentas de automação de nicho, você pode facilmente implantar seu Flow incorporando-o ao seu site como um chatbot.
Explore as principais diferenças entre chatbots roteirizados e chatbots de IA, seus usos práticos e como estão transformando as interações com clientes em diversos setores.
Descubra como a Lei Europeia de IA impacta os chatbots, detalhando classificações de risco, exigências de conformidade, prazos e penalidades por não conformidade para garantir interações éticas, transparentes e seguras com IA.
A classificação de texto, também conhecida como categorização ou marcação de texto, é uma tarefa central de PLN que atribui categorias predefinidas a documentos de texto. Ela organiza e estrutura dados não estruturados para análise, utilizando modelos de aprendizado de máquina para automatizar processos como análise de sentimento, detecção de spam e categorização de tópicos.
Aprenda a usar agentes de IA com o FlowHunt para extrair pontos-chave e resumos de vídeos do YouTube. Descubra instruções passo a passo para automatizar a extração de conteúdo, economizar tempo e aprimorar seu aprendizado ou pesquisa.
Aprenda como agentes de IA e vibe coding permitem que você construa e mantenha sites com esforço mínimo, desde a criação até a manutenção.
O componente de Histórico de Conversa no FlowHunt permite que chatbots se lembrem de mensagens anteriores, garantindo conversas coerentes e melhor experiência do cliente, otimizando o uso de memória e tokens.
Saiba como o componente Prompt do FlowHunt permite definir o papel e o comportamento do seu bot de IA, garantindo respostas relevantes e personalizadas. Personalize prompts e modelos para fluxos de chatbot eficazes e sensíveis ao contexto.
Aprenda os fundamentos da classificação de intenções em IA, suas técnicas, aplicações no mundo real, desafios e tendências futuras no aprimoramento das interações homem-máquina.
Descubra a importância e as aplicações do Human in the Loop (HITL) em chatbots de IA, onde a expertise humana aprimora sistemas de IA para maior precisão, padrões éticos e satisfação do usuário em diversos setores.
A Compreensão de Linguagem Natural (NLU) é um subcampo da IA focado em capacitar máquinas a compreender e interpretar a linguagem humana de forma contextual, indo além do processamento básico de texto para reconhecer intenção, semântica e nuances para aplicações como chatbots, análise de sentimento e tradução automática.
Os misteriosos tokens de IA são convertidos em Créditos FlowHunt fáceis de entender. Aprenda como acompanhar seus gastos, otimizar custos para chatbots, automações e geração de conteúdo, e gerenciar sua assinatura de forma eficiente.
A Criação de Conteúdo com IA utiliza inteligência artificial para automatizar e aprimorar a geração, curadoria e personalização de conteúdo digital em texto, imagens e áudio. Explore ferramentas, benefícios e guias passo a passo para fluxos de trabalho de conteúdo otimizados e escaláveis.
O Enriquecimento de Conteúdo com IA aprimora conteúdos brutos e não estruturados aplicando técnicas de inteligência artificial para extrair informações relevantes, estrutura e insights—tornando o conteúdo mais acessível, pesquisável e valioso para aplicações como análise de dados, recuperação de informações e tomada de decisão.
Expansão de Consulta é o processo de aprimorar a consulta original do usuário adicionando termos ou contexto, melhorando a recuperação de documentos para respostas mais precisas e contextualmente relevantes, especialmente em sistemas RAG (Geração Aumentada por Recuperação).
Graças à Ferramenta de Notificação por E-mail, seus chatbots irão gerar leads e notificar imediatamente sua equipe.
A nova versão do FlowHunt traz nove novos modelos de imagem do Flux, novos componentes de dados e velocidades de desempenho aprimoradas.
Os Fluxos são o cérebro por trás de tudo no FlowHunt. Aprenda a criá-los com um construtor visual sem código, desde a colocação do primeiro componente até a integração em sites, implantação de chatbots e aproveitamento de templates prontos.
As Fontes de Conhecimento tornam o ensino da IA de acordo com suas necessidades muito fácil. Descubra todas as formas de vincular conhecimento com o FlowHunt. Conecte facilmente sites, documentos e vídeos para aprimorar o desempenho do seu chatbot de IA.
Descubra as principais diferenças entre Geração com Recuperação (RAG) e Geração com Cache (CAG) em IA. Saiba como o RAG recupera informações em tempo real para respostas adaptáveis e precisas, enquanto o CAG utiliza dados pré-cacheados para respostas rápidas e consistentes. Veja qual abordagem atende melhor às necessidades do seu projeto e explore casos de uso práticos, pontos fortes e limitações.
Geração de Linguagem Natural (NLG) é um subcampo da IA focado em converter dados estruturados em texto semelhante ao humano. A NLG impulsiona aplicações como chatbots, assistentes de voz, criação de conteúdo e muito mais, gerando narrativas coerentes, contextualmente relevantes e gramaticalmente corretas.
A Geração de Texto com Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) refere-se ao uso avançado de modelos de aprendizado de máquina para produzir textos semelhantes aos humanos a partir de prompts. Explore como os LLMs, impulsionados por arquiteturas de transformadores, estão revolucionando a criação de conteúdo, chatbots, tradução e muito mais.
IA Conversacional refere-se a tecnologias que permitem que computadores simulem conversas humanas usando PLN, aprendizado de máquina e outras tecnologias de linguagem. Ela impulsiona chatbots, assistentes virtuais e de voz em setores como atendimento ao cliente, saúde, varejo e mais, melhorando a eficiência e a personalização.
Descubra o papel essencial da Classificação de Intenções em IA para aprimorar as interações dos usuários com a tecnologia, melhorar o suporte ao cliente e otimizar operações empresariais por meio de técnicas avançadas de PLN e aprendizado de máquina.
Janela de processamento em inteligência artificial refere-se ao processamento de dados em segmentos ou “janelas” para analisar informações sequenciais de forma eficiente. Essencial em PLN e LLMs, a técnica otimiza o manejo de contexto, o uso de recursos e o desempenho do modelo em tarefas como tradução, chatbots e análise de séries temporais.
Large Language Model Meta AI (LLaMA) é um modelo de processamento de linguagem natural de ponta desenvolvido pela Meta. Com até 65 bilhões de parâmetros, o LLaMA se destaca na compreensão e geração de texto semelhante ao humano para tarefas como tradução, sumarização e chatbots.
O FlowHunt suporta dezenas de modelos de IA, incluindo o Google Gemini. Saiba como usar o Gemini em suas ferramentas e chatbots de IA, alternar entre modelos e controlar configurações avançadas como tokens e temperatura.
O marketing impulsionado por IA utiliza tecnologias de inteligência artificial como machine learning, PLN e análises preditivas para automatizar tarefas, obter insights sobre clientes, oferecer experiências personalizadas e otimizar campanhas para melhores resultados.
A memória associativa na inteligência artificial (IA) permite que os sistemas recuperem informações com base em padrões e associações, imitando a memória humana. Esse modelo de memória aprimora o reconhecimento de padrões, a recuperação de dados e o aprendizado em aplicações de IA, como chatbots e ferramentas de automação.
Um metaprompt em inteligência artificial é uma instrução de alto nível projetada para gerar ou aprimorar outros prompts para grandes modelos de linguagem (LLMs), melhorando as saídas da IA, automatizando tarefas e aprimorando o raciocínio em múltiplas etapas em chatbots e fluxos de automação.
Saiba mais sobre a Mistral AI e os modelos LLM que ela oferece. Descubra como esses modelos são utilizados e o que os diferencia.
Saiba mais sobre Modelos de IA Discriminativos—modelos de aprendizado de máquina focados em classificação e regressão por meio da modelagem das fronteiras de decisão entre classes. Entenda como funcionam, suas vantagens, desafios e aplicações em PLN, visão computacional e automação em IA.
Descubra o que é um pipeline de recuperação para chatbots, seus componentes, casos de uso e como a Recuperação Aumentada por Geração (RAG) e fontes de dados externas possibilitam respostas precisas, contextuais e em tempo real.
Descubra a importância da precisão e estabilidade de modelos de IA em machine learning. Saiba como esses indicadores impactam aplicações como detecção de fraudes, diagnósticos médicos e chatbots, e explore técnicas para aprimorar o desempenho confiável da IA.
O Processamento de Linguagem Natural (PLN) permite que computadores compreendam, interpretem e gerem linguagem humana utilizando linguística computacional, aprendizado de máquina e aprendizado profundo. O PLN impulsiona aplicações como tradução, chatbots, análise de sentimento e muito mais, transformando indústrias e aprimorando a interação entre humanos e computadores.
O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é um subcampo da inteligência artificial (IA) que permite aos computadores compreenderem, interpretarem e gerarem linguagem humana. Descubra os principais aspectos, como funciona e suas aplicações em diversos setores.
Prompting recursivo é uma técnica de IA utilizada com grandes modelos de linguagem como o GPT-4, permitindo que os usuários refinam iterativamente as saídas por meio de um diálogo de ida e volta para obter resultados de maior qualidade e mais precisos.
O raciocínio multi-hop é um processo de IA, especialmente em PLN e grafos de conhecimento, no qual sistemas conectam múltiplas informações para responder perguntas complexas ou tomar decisões. Ele permite conexões lógicas entre fontes de dados, apoiando respostas avançadas, preenchimento de grafos de conhecimento e chatbots mais inteligentes.
A reclassificação de documentos é o processo de reordenar documentos recuperados com base em sua relevância para a consulta do usuário, refinando os resultados da busca para priorizar as informações mais pertinentes. É uma etapa fundamental em sistemas de Geração com Recuperação Aumentada (RAG), frequentemente combinada com expansão de consulta para aprimorar tanto o recall quanto a precisão em buscas e chatbots com IA.
Os regulamentos de proteção de dados são estruturas legais, políticas e normas que protegem dados pessoais, gerenciam seu processamento e salvaguardam os direitos de privacidade dos indivíduos em todo o mundo. Eles garantem a conformidade, evitam acessos não autorizados e defendem os direitos dos titulares de dados na era digital.
A resolução de correferência é uma tarefa fundamental de PLN que identifica e vincula expressões em um texto que se referem à mesma entidade, sendo crucial para a compreensão de máquina em aplicações como sumarização, tradução e resposta a perguntas.
Descubra técnicas comuns de prompt engineering para o seu chatbot de Ecommerce responder às perguntas dos seus clientes de forma mais eficaz.
O Teste de Turing é um conceito fundamental em inteligência artificial, projetado para avaliar se uma máquina pode exibir um comportamento inteligente indistinguível do de um humano. Estabelecido por Alan Turing em 1950, o teste envolve um juiz humano que conversa tanto com um humano quanto com uma máquina para determinar se a máquina pode simular respostas humanas de forma convincente.
Um Transformador Generativo Pré-Treinado (GPT) é um modelo de IA que utiliza técnicas de aprendizado profundo para produzir textos que imitam de perto a escrita humana. Baseado na arquitetura transformer, o GPT emprega mecanismos de autoatenção para processar e gerar texto de forma eficiente, revolucionando aplicações de PLN como criação de conteúdo e chatbots.
Descubra como o 'Você Quis Dizer' (DYM) em PLN identifica e corrige erros na entrada do usuário, como erros de digitação ou ortografia, e sugere alternativas para melhorar a experiência do usuário em mecanismos de busca, chatbots e muito mais.
OpenAI Whisper é um avançado sistema de reconhecimento automático de fala (ASR) que transcreve linguagem falada em texto, suportando 99 idiomas, robusto a sotaques e ruídos, e de código aberto para aplicações versáteis de IA.
