# Transcrições de: n8n + Lang Chain (Português de Portugal) ## Tipo: Playlist Data: 09-01-2025 00: 07: 13 ## Vídeo 1: [YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=cOWfYCgL9bo) (Idioma: pt) ## Bem-vindo ao canal Vamos automatizar Olá, seja muito bem-vindo ao canal Vamos automatizar. Eu sou Cláudio Balbino, especialista em automações. Nesse vídeo, vou mostrar como fazer a moderção dos comentários da sua conta e do Instagram usando Inteligência Artificial, utilizando para isso o n8n, a ferramenta de automação. Se você não conhece o n8n, essa ferramenta de automação incrível, tô deixando aqui na descrição o link para a Playlist dedicada a essa ferramenta. Então, vamos lá, vamos a o que interessa. ## Automatizando a moderção dos comentários no Instagram ### Criando um aplicativo no Facebook Developers Para fazer a moderção dos comentários no Instagram, você precisa criar um aplicativo lá no site developers do Facebook. Aí você vai gerar o token de acesso e configurar o Web Hook. ### Configurando o Web Hook no n8n Esse trecho do nosso workflow é utilizado para fazer a configuração do Web Hook lá do nosso Meta App. Eu mostro como fazer isso no vídeo anterior, onde ensinei como responder mensagens dos seguidores no Instagram. ### Convite especial para você Se você tem interesse nesta área de automação, seja você iniciante ou não, faça parte da promov web. É uma plataforma de cursos, onde você vai encontrar cursos dedicados ao n8n com mais de 200 aulas no momento que tô gravando esse vídeo. Tem aí aulas sobre configuração de VPS, setup de aplicações, automação de marketing, automação de WhatsApp, produtividade, ter acesso a uma comunidade para interagir com outros profissionais da área, suporte e acesso a um super instalador. Se você tiver interesse, aí eu vou deixar o meu link de afiliado na descrição. ### Funcionamento do workflow O workflow é bastante simples. Mas vamos utilizar aqui a Inteligência Artificial. Vou dar uma passada aqui e vou mostrar como ele em funcionamento e depois vou passar cada um dos Nós para mostrar como que foi configurado. #### Recebendo o evento do comentário No Webhook, eu adicionei aqui um filtro para tratar somente as mensagens do usuário, para não ficar em loop aqui a resposta da própria Inteligência Artificial. A resposta da própria Inteligência Artificial adicionei aqui um bloco de código que vai fazer análise desentimento, ou seja, ele vai identificar se aquela mensagem, aquelas mensagens, são positivas, neutras ou negativas. Se for positiva ou neutra, ele vai gerar uma resposta. Vou aguardar ali 10 segundos e vou responder ali o comentário do meu seguidor. Se a mensagem for negativa, vai obter ali a URL eh da postagem, seja ali imagem ou vídeo no caso do reals. Se for reals, eu vou mandar ali uma mensagem utilizando a Evolution. Nesse caso, eu tô usando a V2. Vou mandar ali uma mensagem com o vídeo comentário e o nome do usuário. Se for mensagem so postagem, seja ali uma foto ou um Carrossel, ele vai mandar aqui um outro tipo de mensagem que é uma configuração específica aqui na parte de baixo do que foi mostrado aqui. # Vídeo Tutorial: Adicionar Agente no Instagram utilizando o n8n Neste vídeo, aprenderemos a adicionar um agente no Instagram com a utilização do n8n. Se você não conhece o n8n, [clique aqui para a Playlist dedicada à ferramenta](https://www.youtube.com/playlist?list=PL40gplTN8948_oMj9Lr)+URI_Encoded_Playlist_ID+). ## Pré-requisitos ### Instagram - Conta do tipo Business ou Creator - Aplicativo criado no [Desenvolvedores. Facebook](https://developers.facebook.com) - Token de acesso para o aplicativo ### n8n - [Inscrição no n8n](https://n8n.io/signup) ## Etapas ### Configuração do Web Hook 1. No Instagram, acesse a página de gerenciamento do aplicativo e clique em `Configurar`. 2. Você encontrará a sua URL no campo `Webhook`. Copie-a. 3. Crie um novo workflow no n8n e adicione um `HTTP Request` com a URL de teste mapeada. 4. Clique em `Teste`. O Web Hook deve retornar uma mensagem de sucesso. 5. Se desejar, configure o Web Hook para retornar o `Changing Hub` necessário para a validação. 6. Atualize a URL no Instagram para a URL de produção. 7. Clique no modo `Ao vivo` para tornar seu Web Hook activo. ### Configuração do Agente no n8n 1. Adicione um novo workflow e adicione o `Web Hook` com a URL de produção. 2. Configure o Web Hook necessário para validar a mensagem recebida. 3. Crie um `Filtro` para filtrar apenas mensagens recebidas pelos usuários. 4. Adicione um `Block de Entrada` no texto para fácil manipulação da mensagem enviada pelo usuário. 5. Adicione um `Prompt` com algumas instruções para o usuário. 6. Adicione duas `Tools` para obter a data e hora atual. 7. Configure o agente para responder apenas às mensagens recebidas por usuários específicos, utilizando o `Filter`. 8. Salve e execute o workflow. ## Links Úteis - [Desenvolvedores. Facebook](https://developers.facebook.com) - [n8n](https://n8n.io) - [Playlist do Vamos Automatizar no YouTube](https://www.youtube.com/playlist?list=PL40gplTN8948_oMj9Lr)+URI_Encoded_Playlist_ID+) [Música] K [Música] # ATC - Índice Utilizei os seguintes instrumentos neste cenário: 1. Bot de Jabber (agente) - para informar informações atuais, como data e hora 2. Armazenamento em Vector Store - novo recurso para responder perguntas de negócio 3. API de Instagram - para atendimento por meio do Instagram 4. Redis - armazenamento dos dados de sessão [Modelo de Chat Gerenciado] - para automatizar a criação de workflow Já configurei duas ferramentas adicionais neste workflow para enviar a resposta do agente ao usuário: 1. Nó de Requisição HTTP: `https://graph.instagram.com` com o endpoint `bar/vX. Y/messages` com `X. Y` representando a versão do seu aplicativo 2. Handsontable: para visualizar as opções de formulário de mensagem de instância do agente e o ID do recipiente para extrair a resposta do agente. ## Sobre o Nó de início de chat (Chat Trigger) Ele utiliza a API do próprio lenammn para criar uma URL para esse workflow, que deve estar ativo. Você pode definir seus dados aqui, tais como título, subtítulo e placeholder do campo. ## Sobre o Nó de assistente da OpenAI Ele utiliza a API da OpenAI Assistente para receber a mensagem do assistente e enviá-la ao Criador de linguagem. Você precisa criar uma credencial aqui, utilizando o recurso [Criador de credenciais genéricas](https://docs.n8n.io/tutorials/294) e selecionar a credencial de tipo Header Out. Existem outros recursos que podem ser usados nesse nó, como Custom Webhook: [Aqui](https://docs.n8n.io/tutorials/1380) ## Instruções do assistente Defina as instruções desejadas para o agente efetuar a tarefa desejada, por exemplo: ``` Qual é o horário de atendimento? ``` ## Sobre o Nó de Tools É usado para chamar um outro workflow para recuperar informações de produtos. A entrada deve ser uma string com o nome do produto em letra maiúscula. Para obter mais de um produto, utilize vírgulas para separar os nomes. Para receber a lista de todos os produtos, utilize um bloco vazio. A resposta será em formato JSON, com os seguintes campos: ``` [ { "produto": "", "marca": "", "valor": "", "link": "" } ] ``` Para localizar o ID do workflow que você deseja chamar, você também pode buscar este ID na URL do seu workflow. Podemos ver um exemplo dessa maneira dele aqui: ``` https://automate.n8n.io/workflow/workflow-ID ``` ## Configuração do Nó de responder Definir a configuração do nó Snapshot ou startItem. Você também pode definir o nó Alert Precondition para abortar caso algo inesperado ocorra ou o nó Delay para adicionar um tempo de espera no workflow. Voltando para o nosso workflow, como disse, podemos colocar um tempo de espera para garantir que o outro workflow para recuperar informações de produtos seja executado antes que a resposta seja enviada. ## Outros recursos Herramientas como o Agendamento, Cancelamento, Novo Gravamento, Compra de documento em segunda via, Dados do CRM. . . podem ser adicionados facilmente neste arquivo de trabalho e integrados ao seu agente. Para um uso mais avançado, você pode integrar vários agentes e workflows diferentes para processar tarefas mais complexas e personalizadas. Você também pode encontrar outras playlists nesse canal com mais dicas sobre o uso do n8n! Desonhe e compartilhe este conteúdo com outros que se interessassem. --- # Vídeo 3 em Português (pt) [Já teve uma experiência com automação? ](https://www.youtube.com/watch?v=MmXuYphWONA) Olá e seja muito bem-vindo ao canal! A finalidade de hoje é mostrar como criar um chatbot utilizando a OpenAI e o recurso Tools da lank chain do n8n para buscar informações em um banco de dados. Se ainda não conhece o n8n ou está começando a utilizar, vou deixar aqui a playlist dedicada a essa ferramenta. Se você gosta desse tipo de conteúdo, ac redirect em faca seu inscrito e ative o sininho para não perder os próximos vídeos e também já dele seu joinha aqui abaixo. Para onde vou? Criaremos dois workflows, um para a interface do chat do próprio n8n e outro para o agente artificial da OpenAI. ## Configurando o Chat Trigger O nó Chat Trigger vai expor uma url pública para esse workflow que precisa estar ativo. Você pode definir seus dados aqui, tais como título, subtítulo e placeholder do campo. Neste caso: - Título: Olá - Subtítulo: Este é um teste - Placeholder: . . /. . . /resposta ## Configurando o Nó de assistente da OpenAI Em seguida, configuraremos o nó de assistente da OpenAI. Você precisa criar uma credencial aqui, utilizando o recurso [Criador de credenciais genéricas](https://docs.n8n.io/tutorials/294) e selecionar a credencial de tipo Header Out. Quando for configurar o recurso de linguagem, defina o modelo que desejar utilizar e se desejador criar uma tarefa como uma tarefa para carregar o dataset e carregar um arquivo de imagem para abrir e utilizar como base para o modelo. ## Configurando o Nó de Tools O nosso objetivo é criar uma interface e um bot para receber perguntas sobre um negócio e informar uma resposta baseada em um banco de dados com informações como horários de perfil, contato e serviços. Para essa função, utilizaremos o nó de Tools. Dê um nome para o tool, no caso "Banco de dados". Neste caso, a entrada do recurso será uma string preenchida com requisito em letras maiúsculas. Exemplificando: ``` Horários de Atendimento ``` A saída será uma resposta com os horários de atendimento para o negócio cadastrado no banco de dados. ## Configurando o Nó de chat final Por último, configuraremos o nó de chat final para extrair a resposta do agente e enviar para o usuário final. Para isso, entre no projeto de automação e selecione `Terminar` no configurações listas no Send Missagem. Veja a explanação completa do projeto no vídeo "Vídeo 3 em Português (pt)": [https: //www. youtube. com/watch? v=MmXuYphWONA](https://www.youtube.com/watch?v=MmXuYphWONA) Resposta do assistente (Resumo): - Criar uma instância de chat no n8n e configurar para expor uma URL para receber mensagens de teste - Criar uma credencial de tipo Header Out no n8n com a API do interacto - Configurar um nó de assistente da OpenAI para receber mensagens e respostas - Criar um nó em Tools para buscar informações no banco de dados do negócio - Configurar um nó de chat final para extrair a resposta do agente e enviar para o usuário final Vídeo 4: # Usando o chatbot com o n8n, a Gemini Inteligência Artificial do Google, e o Supabase Este vídeo mostra como criar um chatbot usando a Inteligência Artificial da Gemini do Google, o n8n e o Supabase. ## Pré-requisitos 1. Terá de ter uma conta na Gemini para utilizar sua API. Caso não tenha, vá ao [link](https://console.cloud.google.com/iam-admin/serviceaccounts) e siga as instruções. 2. Terá de ter uma conta no Supabase para criar uma nova tabela. Se não tiver, siga o [guia](https://www.youtube.com/watch?v=H_JbL-cGJyM) sobre como criar uma conta no Supabase. 3. Terá de ter a versão do n8n 1380 ou superior para integrar com a Inteligência Artificial Gemini do Google. ## Configuração do chatbot ### Credenciais de acesso Na sua primeira vez de iniciar, crie credenciais na API da Gemini. Seguindo estas etapas: 1. No site Google Console, acesse o Estúdio da API de serviço: [Aqui](https://console.cloud.google.com/apis/library/iam.googleapis.com_aiplatform). 2. Crie um projeto novo. 3. Crie um serviço account (selecione um novo). 4. Defina permissões para "IAM, Cloud AI Platform". 5. Crie uma chave da API com as permissões necessárias. Salve a chave API. Na configuração do n8n, adicione uma nova credencial, selecione "Gemini, API do Google". Coloque a chave da API criada na etapa anterior. ### Configurando o chatbot #### Criação da Tabela Supabase Crie uma nova tabela no Supabase. Vá à [página do SQL Editor](https://app.supabase.io/projects/<ID_PROJETO>/sql) e execute o script abaixo: ```sql -- Cria tabela docs CREATE TABLE docs ( id SERIAL PRIMARY KEY, content BYTEA, metadata JSONB DEFAULT '{}' NOT NULL, index metadata_jsonb_gist ); ``` Depois, na tabela criada acima, coloque uma query para preencher o campo `metadata` com valores relevantes para o funcionamento do chatbot: ```sql -- Preenche tabela docs INSERT INTO docs (content) SELECT '<DOCUMENTO_RAW>' FROM (VALUES ('<RAW_CONTENT>')) AS t (content); ``` #### Nós do Workflow Neste chatbot, são utilizados alguns nós importantes que são descritos abaixo. **Nó da Gemini - Chat** Este nó integra o Google Chat com a API da Gemini para que os usuários possam conversar e obter informações usando a AI. **Nó do Supabase - Inserir Documento** Este nó insere um documento no Supabase para que as informações possam ser armazenadas e referenciadas na tabela. **Nó do Supabase - Consulta** Este nó consulta os documentos no Supabase e retorna as informações relevantes para o processamento da requisição do usuário. **Nó do Supabase - Atualizar Documento** Este nó atualiza o documento no Supabase com a resposta da Gemini, que é composta por perguntas e respostas. **Nó do Split Out** Este nó divide o campo de resposta em perguntas e respostas separadas, de forma que possam ser processadas individualmente pela Gemini. ### Uso Para testar o chatbot, siga os seguintes passos: 1. Crie uma nova solicitação # Documentação Técnica: Criação de um chatbot com Inteligência Artificial utilizando n8n, Supabase e OpenAI Vamos começar a criar um chatbot com Inteligência Artificial utilizando o n8n, Supabase e OpenAI. Se você gosta deste tipo de conteúdo, digite como "me gusta" e compartilhe com pessoas que também tenham interesse nesse tutorial. ## Pré-requisitos 1. Conta no Supabase: [Criar uma conta no Supabase](https://supabase.io/) 2. Conta no OpenAI: [Criar uma conta no OpenAI](https://beta.openai.com/signup) 3. Conta na n8n Cloud: [Criar uma conta na n8n Cloud](https://cloud.n8n.io/) (opcional - você pode implantar a n8n localmente se preferir) ## Etapa 1: Configurar o Supabase 1. Crie um projeto no Supabase e crie sua credencial de API. 2. Adicione um script SQL para criar a tabela e configuração necessários para utilizar com o n8n. (Você pode encontrar um script de exemplo na descrição deste tutorial) 3. Crie uma tabela com o nome 'chat' e campos necessários. ## Etapa 2: Configurar a n8n 1. Crie um novo workflow com duas etapas. ### Primeira Etapa: Processamento do Documento 1. Adicione um nó para pegar o documento do Google Drive ou API de hospedagem. 2. Adicione um nó Superbase Vector Store para extrair e indexar os dados do documento. 3. Adicione um nó Binary to Document para converterê-lo em documento no formato necessário. ### Segunda Etapa: Processamento do Chatbot 1. Adicione um nó Language Model (como OpenAI ou outra opção) para gerar as respostas. 2. Adicione um nó do tipo Question and Answer Chain para adicionar as perguntas e respostas do chat. 3. Adicione um nó do tipo Webhook ou Callback para a resposta do chatbot ser enviada a um canal desejado (ex. telegram, slack, email). ## Etapa 3: Configurar o OpenAI 1. Adicione sua credencial do OpenAI no Language Model configurando o [endpoint da API](https://platform.openai.com/docs/guides/common/api-reference/api-intro). 2. Configurar o [modelo](https://beta.openai.com/docs/models) desejado e alterar as opções de temperatura e número máximo de tokens. ## Conclusão Neste tutorial, você aprendeu a criar um chatbot com Inteligência Artificial utilizando o n8n, Supabase e OpenAI. Faça esses dados conhecidos para sua equipe para ajudá-la a melhorar o atendimento ao cliente. Você pode encontrar mais templates nativos e premiums no site da n8n para facilitar seu trabalho. Obrigado por assistir e se inscreva no canal para não perder vídeos futuros. Boa sorte com suas automações! [Música] Abraço! xoxo [Vídeo 5: innokent. tech/youtube/automatizar-chatbot-inteligencia-artificial-utilizando-n8n-supabase-e-openai/](https://www.youtube.com/watch?v=khAxxDJVWMI) (Idioma: pt) *Esse é um exemplo de texto processado, observando a necessidade de preservar a hierarquia de títulos, corrigir pontuação e gramática e manter a estrutura Markdown. # Documentação de utilização: Criar um chatbot utilizando OpenAI e n8n ( Portugal ) ## Introdução ( Introdução ) Este guia passo a passo orienta ao criar um chatbot utilizando informação de um ficheiro PDF por meio da OpenAI e o n8n. Embora a versão da l-chain no n8n ainda estiver no beta, essa plataforma aplica-se por uma abrangência potente no criação e desenvolvimento de chatbots e aplicativos da Inteligência Artificial (IA). ### Requisitos Básicos Iniciais Antes de começar: 1. Baixar e instalar o n8n. [ Link para Baixar do n8n ](https://n8n.io/download) 2. Criar uma conta numa plataforma de integração ou de sincronização de dados como Zapier ou Integromat. Para a incorporação de uma API. Por ou pelo n8n comunicar o proprio caso o faça necessário [ link para api de integração do seu serviço]. 3. Entrar no n8n em http://my_n8n_host.com [ trocar em www. mysubdominhn8nporseu URL local ou hosting de n8n ]] e criar um novo fluxo [novoworkflow]. ### Processos 1. **Adicionando a API para Incorporação**: Via da integrador que has optado é a incorporaremos no nossos respectivos fluxo, pode poder necessitar realizar uma a etapa Autenticação para a segurança. 2. **Incorporar OpenAI**: Adcione uma tarefa relacionada OpenAI em nosso fluxo como n8node: openAIFetchText [no caso eu recomento que utilize-isso: n8n- nodes-api v. 1. *], para dar as informação da API com que o BotChat recebara dados a partir das nossa documentação com informação alocada ou incorporada. . 3. ** n8n para L-CHAIN**: Esta integracão se faz, usando atraves da L-Chain ao serviço no n8n. As seguintes é possibilível iniciar pela etapa em nosso Node Execute utilizando a A API do n8n [n8node: webHook] disponivel em que este pode gerir uma trabalho/jobs relacionado os components de Idioma / Chatbot relacionados por [lChain SDK do node. js ](http://l.chat/pt). 4. ** A L- Chain **: configuração necesaria para adiciona para trabalhaar com A IA nas Aplicaçao, possiveis algumas especificações ao reforzo (retorne número máxio de tóquemos, Temperatura - uma medidada de realce de produzir variações possiveis que afetuem a performance - e Qual um conjuto modelo. 5. ** Configuracao ao nivel ** chatbot , especificao necessaria pelo campo de atendimento usados na captação da informção (Web hook ) , Quando o web hook é feito, Atraves desses campos obtém, para o fluxo de Conversa possui um Web Hook, ao mesmo Modelo de linguagem se possui nivel de avançado por outro se um modelo possui mínimo é recomandada. E selecção por Open A I como detector de lengua que usar e realizar como seja do proprio . 6. ** Test de funcionação ** – Via Web hook, insira uma das funções usar para captura de a verificção que as retornadas forem de uma acordasas com espèctipadas. De iniciatives também é prova de A função ou as funcióes de uma boa producção sem dificualtades o possivel problema. Nivel de periféricas. Possuir por mais de funções de diagnose. Compartilhes ou compartmentações nossos web hook para A maioria API usadas ser ajudamos nosso ambiente de realcionao na web sem conflita. . ### Referenças. **Fluxo de Trabalho** ========================= Esta etapa foi o ponto em que procuramos o seguinte arquivo, independentemente no formato PDF ou outro. Você pode usar Google Drive aqui, mas outros formatos também são aceites. O arquivo será dividido e cada pedaço será inserido no `PinCode` no Pinecone. As seguintes etapas estão sendo executadas aqui: 1. Consumo dos dados que foram adicionados ao índice de Pinecone. 2. Apresentação do nosso bot de chat e demonstração de como ele consome sua base de conhecimento, atualmente armazenada no Pinecone. Espero que você se une à sessão de orientação de bot para aprender a instalar e configurar Type Bot e Flow Wi ferramentas para implementar bots com inteligência artificial usando LLM e L Chain. Essas sessões ocorrerão entre 16 e 27 de outubro, das 18h às 21h. Para participar, basta se inscrever no Promov Web, uma ligação de inscrição é fornecida abaixo para mais detalhes. Em seguida, vou demonstrar como o bot consumirá seu conhecimento, neste caso, demonstrarei com um bot do WhatsApp. Observe que posso usar a API oficial, mas outras APIs não autorizadas também são possíveis. Receberei dados de meu webhook. Neste código, encontrei um `if` para determinar se o dado que estou recebendo realmente existe, pois não há com confirmação de entrega ou leitura. Após isso, questionará uma pergunta, para este exemplo deixei o keyword "start" aqui. Se "start" for a resposta, o bot então mudará para o mensagem de boas-vindas, uma mensagem de WhatsApp indicando que vou ajudar com perguntas sobre a empresa e seus serviços. Se for alguma outra coisa, o bot consumirá a base de conhecimento armazenada no Pinecone e recuperará informações do armazenamento de vetores do Pinecone usando uma ferramenta como a Al-chain (Veja a documentação oficial da Al-chain sobre a implementação dela). Sendo que eu já comecei a usar a versão beta, ainda preciso explorar cada um desses recursos, pois existem muitos outros disponíveis além dos que uso aqui no modelo, mas também em outros casos de uso futuros usando NN com ChatGPT 3. 5 Turbo. Em seguida, vou abordar a carga de Pincone. Neste caso, preciso fornecer minhas credenciais, além do nome do índice, porque, como mencionado no plano gratuito, não uso o "namespace" aqui. Adicionarei outro módulo aqui também do Band Open stack. Como anteriormente mencionei, sou utilizador e harnesso as capacidades de aprendizado de máquina de Open AI, mas outros serviços de aprendizado de máquina e sistemas inteligentes artificiais também estão disponíveis aqui e já formam parte do contexto do lChin. É importante notar que criar uma conta na OpenAI é um requisito necessário para utilizar a API, que é um serviço pago. Visite a seção API e clique em "Preços" para compreender como a estrutura de custos funciona. Quando criar uma conta, você receberá um período de teste gratuito de 3 meses. Se a API é cobrada pela utilização, não será cobrada por períodos de inatividade, pois o seu crédito permanecerá em sua conta. Logando, você será levado a uma página onde você clicará em [MÚSICA] API para criar sua própria chave de API e, além da chave de API, será necessária a ID da sua organização. Visite a seção "Configurações" para encontrar esse dado. A partir dessa, vamos utilizarmos o nosso bot de WhatsApp. Tenho ja conectado e irei iniciá-lo com o keyword "start" aqui no modo de teste. Aperto em "Executar fluxo de trabalho" e envio o comando "start", ao qual o bot receberá a mensagem de boas-vindas. Depois envio minha pergunta e ele recuperará informações do armazenamento de vetores do Pinecone. Em seguida, ele enviará a resposta, seguido da opção de perguntar mais ou pedir ajuda se necessário. Se nenhuma ajuda adicional for necessária, digite "fim. " Nesta demonstração, também vou mostrar como posso solicitar um orçamento clicando no botão "Executar fluxo de trabalho" e enviando a solicitação, ao qual o bot realizará o tratamento necessário, consultará as informações no meu armazenamento de vetores do Pinecone e enviará a mensagem de orçamento. É importante notar que posso ser alcançado por telefone, WhatsApp ou e-mail para um orçamento pessoalizado. Ao solicitar, receberá um orçamento pessoalizado. Se nenhuma ajuda adicional for necessária, simplesmente digite "fim. " Além disso, vou fazer uma série de perguntas para testar o bot, como "Qual é o serviço oferecido? " ou "Qual tipo de serviço é provedido? " Essas perguntas produzirão uma resposta do bot, que, no entanto, não será sempre idêntica, pois as respostas do AI podem ter variações. Note que neste meu texto, não há uso de emojis, e as diferentes categorias de serviços não foram separadas. Isso será corrigido nos próximos passos. Conforme o horário de atendimento, clicarei no botão "Executar fluxo de trabalho", enviando a pergunta e observar a resposta do bot. O bot consultará as informações no armazenamento de vetores do Pinecone e responderá com o seguinte: "Nossos horários de atendimento são de segunda-feira a sábado de 8h às 18h, mas não oferecemos serviços de urgência. " Em relação às preços, novamente clicarei no botão "Executar fluxo de trabalho", enviando a pergunta do preço, e observar a resposta do bot. O bot consultará as informações no armazenamento de vetores do Pinecone e responderá com o seguinte: "Os preços são ilustrativos e podem variar com base na complexidade do trabalho e outros fatores. Seja abastado entrar em contato com a gente para conseguir um orçamento personalizado para o seu projeto. " Espero que este texto tenha tornado mais claro como utilizar a ferramenta que compartilhei com você. Faça seus estudos com ela e sinta-se à vontade para me enviar seus comentários e sugestões! Compartilhe este conteúdo com outras pessoas que poderiam encontrá-lo útil e se sinta a vontade para deixar um comentário. É sempre um prazer ajudar! Vê-lo no próximo vídeo. Que dia incrível tenha! 🎶 Abraços 🎶 🎧 [MUSICA]