3 motivos para usar o GPT associado ao Persona

Você sabia que o GPT pode ser integrado ao Persona?

Sim! Nossa plataforma de desenvolvimento de robôs de atendimento estabelece conexão com a API do GPT, consumindo os serviços de processamento de linguagem natural (PNL).

As soluções de PLN vêm passando por uma revolução com a adoção de tecnologias de aprendizagem de máquina (machine learning). Prova disso é a relevância que a recente versão do chatGPT (Generative Pre-trained Transformer) da OpenAI conquistou em poucos meses de seu lançamento.

Conheça abaixo algumas das vantagens do uso do Persona associado ao GPT e entre em contato para que possamos auxiliar no uso desta tecnologia disruptiva.

1. Humanize e personalize o atendimento fugindo de respostas óbvias 

A solução Dígitro Persona + OpenAI interpreta os diálogos de gramática aberta e traduz isso dentro das opções possíveis de atendimento, evitando os tradicionais menus e submenus, que por muitas vezes, prejudicam a experiência do usuário no acesso a empresa. Estas características permitem a criação de fluxos de atendimento com diálogos em gramática aberta sem restrições de tipo de resposta, construindo a “atendente perfeita”, que sempre responderá de acordo com as políticas internas, mas reconhecendo que do outro lado há um humano e seus sentimentos.

2. Elimine o retrabalho e agilize o atendimento

O robô de atendimento resultante do Persona + OpenAI funciona como um processador de linguagem natural, analista de sentimento e auxiliar do atendimento humano, evitando o retrabalho e resolvendo um número cada vez maior de demandas. Outro aspecto importante do uso da plataforma Dígitro com OpenAI neste ambiente, cada vez mais automatizado de atendimento, é seu recurso de transferência contextualizada para o operador humano que utiliza uma das plataformas de contact center /SAC multicanal da Dígitro (Interact ou NeoInteract), permitindo que o atendente tenha de forma rápida somente as informações relevantes para continuar o atendimento ao cliente, sem precisar ficar lendo todas as interações já realizadas para “entender o que está acontecendo”, ou ficar “repetindo dados do cadastro”.

3. Avalie o sentimento e realize ajustes na atuação dos robôs de atendimento

Com o uso do Persona + OpenAI (GPT e seus diversos algoritmos) também é possível explorar diversos recursos tecnológicos, que vão desde a análise do atendimento, passando pela satisfação do cliente e até mesmo temperatura do atendimento, de uma forma muito mais natural e amigável. 

No uso corporativo contar com uma tecnologia de processamento de linguagem natural pré-treinada garante a implementação de diálogos mais estruturados com curto espaço de tempo, permitindo automatizar serviços que até pouco eram proibitivas devido a complexidade e custo do projeto do robô, contudo utilizando a tecnologia Dígitro aliada à OpenAI estes projetos são factíveis com um payback de semanas ao invés de anos.

Confira abaixo o vídeo de demonstração:

Saiba mais sobre o Persona

Função para consulta ao GPT:

Alterar os parâmetros:

<token de consulta à API>
<texto consulta GPT>



ChatGPTconsultaAPI = function ()
     
    store ('WS_CHATGPT','https://api.openai.com')
    store('token', 'Bearer '..<token de consulta à API GPT>   
    local consulta = {
    uri = recover('WS_CHATGPT')..'/v1/completions',
    method = 'POST',
    body='{ 'model': 'text-davinci-003', 'prompt': ''.. <texto consulta GPT>  ..'', 'temperature': 0, 'max_tokens': 3000, 'top_p': 1, 'frequency_penalty': 0, 'presence_penalty': 0}'}
    consulta.headers = {}
    consulta.headers['Content-Type'] = 'application/json'
    consulta.headers['Cache-Control'] = 'no-cache'
    consulta.headers['Authorization'] = recover('token')
    trace(consulta)
    local resposta   = utilits.web(consulta)
   
    trace('############## Resposta ####################')
    trace(resposta)
    local statusCode = resposta.statusCode
    local dados = ''
        trace(statusCode)
    if statusCode ~= 200 then
        trace('Status diferente 200')
    else
       dados = utilits.decodeJSON(resposta.body)
        store('erro', 0)
        trace('####### Dados ###############')
        trace(dados.choices[1].text)        --drop()
    end
   
    if dados  ~= '' then
        resposta = dados.choices[1].text
        trace('respostaAPIGPT'..resposta)
        message {text='