Assistente de suporte com IA para seu site

Definição

O que é um assistente de suporte ao cliente com IA?

Um assistente de suporte ao cliente com IA é um agente de chat que fica no seu site e responde às perguntas que os visitantes, de outra forma, mandariam para uma pessoa. Os que realmente servem não respondem a partir do conhecimento geral do mundo. Eles respondem a partir de uma base de conhecimento que é sua, então o que dizem sobre os seus preços, as suas políticas e o seu produto é aquilo que você de fato publicou.

O FlagUp roda um assistente por projeto, dentro do mesmo widget de feedback que os seus visitantes já usam. Isso importa mais do que parece. Um chatbot de suporte e uma ferramenta de feedback costumam ser dois produtos separados, com dois scripts separados, e as perguntas que o chatbot não consegue responder morrem em um histórico de conversa. Aqui elas chegam ao mesmo lugar que as suas solicitações de funcionalidades.

Ele foi feito para equipes, startups, pequenas empresas, agências, freelancers, escolas e ONGs: qualquer um que tenha um site, um conjunto de perguntas que as pessoas repetem sempre e nenhuma vontade de manter uma central de atendimento completa.

Como funciona

Do seu site a um assistente no ar em quatro passos

Nada vai ao ar antes de você ler. A varredura propõe, você aprova, e o assistente fica desligado até existir algo real de onde responder.

Ele lê o seu site

Aponte o FlagUp para o domínio que você registrou e ele lê as suas páginas públicas, usando o seu robots.txt e o seu sitemap para encontrá-las. É um leitor delimitado, não um rastreador geral: um domínio, um número limitado de páginas, e os caminhos transacionais e editoriais deixados em paz.
Você aprova o plano

A varredura para e mostra a você o que pretende escrever antes de escrever qualquer coisa. Você escolhe quais tópicos viram documentos de resposta. Nada é gerado até você pedir.
Você entra no ar quando estiver pronto

O assistente não pode ser ligado enquanto o projeto não tiver um domínio registrado e pelo menos um documento indexado. Antes disso, um ambiente de testes no painel responde exatamente como o assistente ao vivo responderia, e mostra de quais trechos de quais documentos veio cada resposta.
As lacunas voltam para você

Toda pergunta que a base de conhecimento não conseguiu responder fica registrada. As que se repetem são agrupadas por significado, e não pela forma como foram escritas, então você vê o tema que falta no seu conteúdo em vez de quarenta versões da mesma frase.

Fundamentação

Respostas da sua base de conhecimento, não da internet aberta

A busca acontece antes de o modelo entrar em cena, e o que não passa do limite nunca chega até ele.

Um projeto, uma base de conhecimento

A busca é filtrada por um único projeto. Um assistente só consegue ler os documentos do projeto em que roda, então dois produtos, dois clientes ou duas escolas na mesma conta nunca veem o conteúdo um do outro.

Um limite de relevância, não o melhor palpite

Cada trecho candidato é pontuado em relação à pergunta, e tudo o que fica abaixo do limite é descartado em vez de ser repassado como a correspondência mais próxima disponível. Só um pequeno número dos trechos mais fortes chega a ser enviado.

O texto recuperado é dado, nunca instrução

O conteúdo trazido da sua base de conhecimento, e qualquer coisa devolvida por uma ferramenta de API, é entregue ao modelo como dado identificado como tal. Instruções que apareçam dentro do texto recuperado não são tratadas como instruções.

O que o FlagUp não pode prometer é que um modelo de linguagem nunca invente nada. Nada inspeciona a resposta depois que ela é gerada. O que o FlagUp faz é reter as correspondências fracas e instruir o assistente a dizer que a informação não está disponível, o que é uma decisão de projeto que você pode inspecionar, e não uma garantia em que você precisa acreditar de olhos fechados.

Respostas honestas

Ele avisa ao cliente quando não sabe

Essa é a parte que a maioria das demonstrações pula, e é a parte que decide se um assistente pode ficar na frente dos seus clientes. Quando nada no projeto passa do limite de relevância, o FlagUp não entrega ao modelo o parágrafo mais próximo que conseguiu encontrar, na esperança de dar certo. Ele não entrega nada, e manda dizer que a informação não está disponível em vez de preencher a lacuna com conhecimento geral.

Quando o seu conteúdo não cobre um preço, uma política ou uma data de disponibilidade, o assistente é instruído a dizer isso em vez de preencher a lacuna.
Uma pergunta fora do escopo do projeto é recusada, e não respondida a partir da internet aberta.
O visitante é avisado de que a resposta não está disponível, o que é um desfecho melhor do que uma resposta errada dita com confiança.
A pergunta sem resposta fica registrada como uma lacuna de conhecimento, então a falha vira algo que você pode corrigir.

Desvio de suporte, nos dois sentidos

As conversas certas viram feedback de produto

Desviar uma pergunta repetitiva vale alguma coisa. Desviá-la e não aprender nada vale menos do que parece. Um chatbot de IA genérico reduz os chamados de suporte e deixa você com um arquivo de históricos de conversa; o pedido enterrado naquela conversa nunca chega a quem decide o que será construído.

O FlagUp fecha essa lacuna. Quando a pergunta de um visitante pontua contra uma das categorias de feedback do próprio projeto, ou quando ele marca uma resposta como pouco útil, o assistente se oferece para transformar a conversa em feedback. Ele redige um título, uma descrição e uma categoria a partir do que foi realmente dito.

O visitante edita esse rascunho e envia por conta própria. Nada é criado até que ele faça isso, e o item resultante fica vinculado à conversa que o originou, para você poder ler a troca que o produziu.

Veja como funciona o widget de feedback

Controles

Feito para o controle, não para a improvisação

Um agente de IA no seu próprio site deve se comportar do jeito que você decidir, e cada um destes pontos é definido pelo proprietário do projeto.

Nome, avatar e tom

Defina como ele se chama, qual é a aparência dele, quão formal ele soa e o tamanho das respostas. Por padrão, ele responde no idioma do visitante, ou em um que você escolher.

Regras de comportamento escritas por você

Regras em linguagem simples entram no prompt, ordenadas por prioridade. Todo projeto começa com um conjunto padrão sensato, e você edita, desativa ou apaga qualquer uma delas.

Ferramentas de API somente de leitura

Deixe o assistente responder com dados ao vivo dos seus próprios endpoints. Só requisições GET são executadas, e o modelo vê apenas os campos de resposta que você escolher.

Um botão de desligar de verdade

Rascunho, ativado ou desativado, aplicado no servidor e não escondido no widget. Ele também se recusa a responder em qualquer domínio que não seja o que você registrou.

Análises sobre as quais dá para agir

Conversas, visitantes únicos, taxa de resolução, taxa de respostas não cobertas, avaliações das respostas, confiabilidade de cada ferramenta e a lista agrupada das perguntas que o seu conteúdo não cobre.

Sua própria chave de provedor de IA

Conecte uma conta com o seu próprio provedor em vez de usar a do FlagUp. As chaves são criptografadas em repouso e nunca aparecem em um prompt, em uma exportação ou em uma resposta de API.

Privacidade e retenção

Guardar as conversas é uma configuração, não um padrão que você não pode mudar

O assistente é um canal com o qual os seus clientes conversam. O que ele guarda é decisão sua, e a regra é aplicada por uma rotina agendada, não sob demanda.

Um armazenamento que você pode desligar

Desligue os históricos por completo e o assistente continua respondendo, ele simplesmente não guarda nada: sem histórico, sem identidade do visitante, sem conversa que possa ser retomada.

Um prazo de retenção aplicado por uma tarefa

Escolha por quantos dias as conversas são mantidas. Uma tarefa diária agendada apaga o que passou do prazo, então a configuração é aplicada de verdade, e não apenas exibida.

IPs de visitantes truncados

A anonimização de IP vem ligada por padrão e é aplicada no servidor a partir das configurações do seu projeto, não a partir de algo que o navegador envie.

Exportar e apagar

Exporte uma conversa como um registro portátil, apague uma delas, ou apague todas.

Onde ele se encaixa

Assistente de suporte com IA vs. chatbot genérico vs. central de atendimento

O FlagUp não é uma central de atendimento, e uma página que fingisse o contrário faria você perder tempo. Este é o formato honesto da coisa.

Assistente de suporte com IA vs. chatbot genérico vs. central de atendimento
	Chatbot de IA genérico	Assistente do FlagUp	Central de atendimento completa
Responde a partir do seu próprio conteúdo	Varia	Sim	Varia
Avisa quando não tem resposta	Varia	Sim	Sim
As perguntas sem resposta chegam ao seu backlog	Não	Sim	Não
Informa quais temas faltam no seu conteúdo	Não	Sim	Varia
Tickets, caixa de entrada compartilhada e SLAs	Não	Não	Sim
Transferência ao vivo para um atendente humano	Varia	Não	Sim

O FlagUp não tem fila de tickets, não tem caixa de entrada compartilhada, não tem acordos de nível de serviço e não tem transferência para um atendente ao vivo. Se você precisa disso, você precisa de uma central de atendimento, e o FlagUp fica ao lado dela em vez de substituí-la.

Compare o FlagUp com outras ferramentas

Planos

Limites de tokens de IA e uso da sua própria chave

O assistente é um recurso pago. Cada plano pago inclui um limite mensal de tokens de IA por projeto, e o painel avisa você conforme se aproxima dele, em vez de cortar em silêncio. O consumo é detalhado pelo que o gerou, então um mês pesado tem explicação.

Você também pode conectar a sua própria chave de provedor de IA. Um projeto que roda com a própria chave nunca é bloqueado pelo limite do FlagUp, e o consumo dele é contabilizado à parte. Os provedores suportados incluem as principais APIs hospedadas, endpoints compatíveis com OpenAI e modelos auto-hospedados.

Ver planos e limites de tokens de IA

FAQ

Perguntas sobre o assistente de suporte com IA

De onde vem o conhecimento do assistente de IA?

De uma base de conhecimento que pertence a um único projeto. O FlagUp a constrói de duas formas: uma varredura automática que lê as páginas públicas do domínio que você registrou e propõe documentos de resposta para você aprovar, e as entradas que você mesmo escreve no painel. Ele não é treinado com os seus dados e não lê a internet aberta na hora de responder; ele busca nos documentos daquele projeto quando chega uma pergunta.

Consigo ver de qual documento veio uma resposta?

Sim. O ambiente de testes do painel responde exatamente como o assistente ao vivo responderia e lista os trechos de documento com que cada resposta foi construída, com a pontuação de relevância de cada um. O widget também mostra aos visitantes os documentos de origem por trás de uma resposta. É assim que você confere o assistente antes dos seus clientes.

O que impede o assistente de responder sobre outros assuntos?

Três coisas. A busca é filtrada por um único projeto, então ele não consegue alcançar os documentos de outro projeto. Os trechos que não são relevantes o bastante são descartados antes de o modelo ser chamado, então uma pergunta sem relação costuma chegar sem nada anexado. E o endpoint público de chat só responde no domínio que você registrou, então o assistente não pode ser incorporado e usado em algum lugar que você não autorizou.

O assistente de IA substitui uma central de atendimento?

Não, e nem tenta substituir. Não existe fila de tickets, caixa de entrada compartilhada, acordo de nível de serviço nem transferência para um atendente ao vivo em lugar nenhum do FlagUp. Ele responde às perguntas repetitivas que o seu conteúdo publicado já cobre e encaminha o resto para o seu backlog de produto. As equipes que precisam de uma central de atendimento mantêm uma ao lado dele.

Para onde vão as perguntas que ficaram sem resposta?

Elas ficam registradas como lacunas de conhecimento e são agrupadas por significado, e não pela redação exata, então vinte formas diferentes de perguntar sobre o mesmo tema ausente chegam como um único tema, com uma contagem e exemplos. Essa lista é o resultado prático: ela diz o que escrever a seguir, e escrever isso elimina a lacuna.

Posso usar meu próprio provedor de IA em vez do provedor do FlagUp?

Sim, nos planos pagos. Conecte uma chave de um grande provedor hospedado, de qualquer endpoint compatível com OpenAI ou de um modelo que você mesmo hospeda. As chaves são criptografadas em repouso, ficam de fora das exportações e das respostas de API, e nunca aparecem em um prompt. Um projeto que roda com a própria chave não esbarra no limite de tokens do FlagUp.

Os visitantes precisam criar uma conta para falar com o assistente?

Não. O assistente responde a visitantes anônimos dentro do widget, e a coleta de e-mail vem desativada por padrão. Se uma conversa virar feedback, o visitante ainda revisa e envia o rascunho por conta própria, e consegue fazer isso sem ter conta.

Ainda tem uma pergunta? Escreva para nós em [email protected]

Coloque no seu site um assistente de IA que só diz o que você publicou

Comece grátis, adicione o assistente quando estiver pronto e guarde cada pergunta que ele não conseguiu responder.

Comece gratuitamente Ver preços

Assistente de suporte ao cliente com IA que responde a partir do seu próprio conteúdo