Gerar resposta

Configurações

Aba Configurações

• Título do Bloco: “Gerar resposta” → Esse é o nome que identifica o bloco no fluxo.

• Incluir Conversa: Permite que a ia interprete as últimas mensagens enviadas pelo cliente, no exemplo abaixo não iremos incluir conversa, pois iremos consumir dados de uma variável que contém a mensagem do cliente.

  

• Incluir Imagens: ativado → Se o cliente enviar imagens, elas também serão incluídas no contexto.

• Modelo: gpt-4o-mini → É o modelo que vai processar as respostas.

• Temperatura: 1 → Controla a criatividade. Quanto mais alto, mais variações de resposta; quanto menor, mais direto e previsível.

🔹 Aba Prompt

Aqui está a instrução principal que vai guiar o comportamento da IA:

• O agente foi definido como Nexus, um Agente de Suporte Analítico da Convert Company, com estilo metódico, inteligente e didático.

• Objetivo: Receber a mensagem do cliente, analisar e gerar um diagnóstico estruturado com possíveis causas e soluções.

• Fluxo de Instrução:

  1. Recebe a mensagem do usuário (armazenada em $Problema).

  2. Analisa e extrai possíveis causas.

  3. Estrutura a saída em formato texto estruturado (mesmo que o prompt mencione JSON, você já adaptou para texto estruturado).

  4. Retorna análise, causas, categoria provável, urgência sugerida, soluções e próximo passo.

  5. A resposta para o cliente final deve ser curta (“Análise concluída. Preparei as possíveis causas e soluções para o seu caso.”), mas os detalhes ficam armazenados no retorno.

📌 A estrutura de saída obrigatória (texto estruturado) garante que sempre virão os mesmos campos:

• Análise do Problema

• Causas Possíveis

• Categoria Provável

• Urgência Sugerida

• Soluções Sugeridas

• Próximo Passo Recomendado

🔹 Aba Retorno

• Formato do Retorno: Texto

• Armazenar Retorno: $comentarioAtendimento

👉 Isso significa que toda a análise estruturada feita pelo modelo será salva na variável $comentarioAtendimento.
Assim, você pode reutilizar essa saída em outros pontos do fluxo, por exemplo: registrar no sistema interno, mostrar ao atendente, ou enviar para o cliente.

✅ Em resumo:
Esse bloco recebe a última mensagem do usuário, passa para o modelo gpt-4o-mini, que segue o prompt de “Nexus” e gera uma análise estruturada (causas, soluções etc.). O resultado não é enviado diretamente para o cliente de forma longa, mas sim armazenado na variável $comentarioAtendimento. Para o cliente, você pode dar só uma resposta curta de confirmação.

Exemplo de utilização:

🎯 Objetivo

O objetivo deste fluxo é otimizar o atendimento inicial ao cliente, coletando informações sobre o problema ou dúvida relatada e utilizando a IA (Nexus) para gerar um comentário interno estruturado com possíveis causas, soluções e orientações para os atendentes.

Dessa forma, o cliente recebe um atendimento mais ágil e os agentes têm suporte adicional para conduzir a resolução.

🔄 Fluxo do Atendimento

1. Início do Atendimento

• O cliente inicia a conversa no WhatsApp.

• O bot envia uma mensagem de boas-vindas:
  “Olá, [nome]! Seja muito bem-vindo(a)! Como posso assisti-lo hoje? Descreva suas necessidades, se estiver enfrentando dificuldades técnicas ou se tiver dúvidas sobre o produto, isso nos ajudará a atendê-lo da melhor forma possível.”

2. Coleta de Informações

• O bot utiliza um input de dados ($Problema) para capturar a mensagem enviada pelo cliente (exemplo: “Estou com uma dúvida sobre o Flowbuilder”).

• Esse texto é armazenado para ser enviado à IA.

3. Análise pela IA (Nexus)

• O bloco de IA recebe a mensagem do cliente e aplica o prompt configurado.

• O Nexus analisa o relato e retorna um comentário interno estruturado, contendo:

  • Análise do Problema (resumo técnico do relato do cliente).

  • Causas Possíveis (hipóteses iniciais do que pode estar acontecendo).

  • Categoria Provável (Software, Hardware, Rede, Acesso ou Geral).

  • Urgência Sugerida (Baixa, Média ou Alta).

  • Soluções Sugeridas (procedimentos recomendados que podem auxiliar).

  • Próximo Passo Recomendado (o que fazer se o problema não for resolvido).

📌 Observação: Esse retorno não é enviado ao cliente, mas sim registrado como comentário interno para apoiar o atendente.

4. Encaminhamento ao Atendente

• Após a análise, o cliente recebe uma mensagem curta de transição:
  “Obrigado, por favor selecione uma das opções abaixo que melhor se atende à sua necessidade.”
  (Ex.: “Dúvidas” ou “Problemas técnicos”).

• O atendimento é então transferido para um agente humano.

5. Uso do Comentário Interno

• O atendente visualiza o comentário interno gerado pela IA, com resumo, hipóteses e soluções sugeridas.

• Esse conteúdo serve como apoio para o diagnóstico e resposta ao cliente, ajudando o atendente a ser mais assertivo e rápido.