Como conectar o OpenAI ao seu chatbot

Com a SendPulse, você pode conectar o OpenAI ao seu chatbot para fornecer aos seus usuários respostas automatizadas ainda mais proficientes e ajudá-los a resolver tarefas adicionais.

Vamos aprender como criar uma conta OpenAI e conectá-la ao seu chatbot e descobrir quais modelos de IA você pode usar e como treinar seu bot para resolver suas tarefas de negócios.

Introdução

O GPT-3 (Transformador pré-treinado generativo) é um modelo de IA de terceira geração desenvolvido pela empresa OpenAI É uma rede neural de grande escala que você pode usar para gerar texto e código.

Existem quatro modelos principais que podem executar tarefas diferentes: analisar materiais de texto de vários níveis de dificuldade, fornecer respostas a perguntas, otimizar texto para tarefas de SEO e SMM, categorizar texto em tabelas, ajudar no brainstorming, editar e traduzir texto, trabalhar com código e tarefas matemáticas e conversas de suporte sobre qualquer tópico específico.

Para configurar o GPT-3 e executar suas tarefas de negócios usando um chatbot, você precisa escolher um modelo e prompts – por exemplo, você pode adicionar respostas que transmitam sentimentos, limitar sua lista de perguntas ou tópicos e adicionar informações adicionais sobre sua empresa ou um exemplo do que você deseja receber em resposta.

Crie uma conta

Vá para OpenAI e crie uma conta. Clique em Inscrever-se, insira seu endereço de e-mail e clique em Continuar ou prossiga com sua conta do Google ou da Microsoft.

Se você digitou seu endereço de e-mail, digite uma senha na próxima janela. Você receberá um e-mail de confirmação em sua caixa de entrada. Clique em Verificar no e-mail e digite seu nome e o nome da sua organização.

Digite seu número de telefone e um código de confirmação será enviado a ele via SMS. Digite o código e faça login na sua conta.

Antes de escolher um número de telefone para usar, verifique a lista de países e territórios suportados.

Copie sua chave de API

No canto superior direito, clique em seu avatar e selecione “Gerenciar conta”.

Vá para a guia "Chaves de API", clique em Criar nova chave secreta e copie sua chave.

Você precisa salvar uma chave em seu dispositivo porque não pode copiar a mesma chave nesta página uma segunda vez. Se você perder a chave, precisará gerar uma nova.

Configure a integração

Insira sua chave de API

Escolha um bot e vá para “Configurações do bot” > “Integrações”. Ao lado de “OpenAI”, clique em Ativar.

Digite sua chave.

Escolha um modelo

Escolha qual modelo de IA usar para gerar respostas de bot.

Modelo Descrição Casos de uso recomendados
Davinci O modelo mais abrangente, porém caro e mais lento, pois trabalha com uma grande quantidade de dados. Ele pode executar as mesmas tarefas que outros modelos, mas requer menos prompts no campo “Instruções do bot”.

Use-o para executar tarefas em que seja necessário analisar o contexto mais profundamente e gerar textos ou códigos mais complexos. Além disso, você pode usá-lo para resolver problemas lógicos envolvendo causa e efeito.

Analisar problemas complexos de intenção e causa e efeito, resumir e explicar e gerar código
Curie O modelo pode analisar texto, responder a perguntas diretas e fornecer pontos-chave.

Use-o para perguntas e respostas em chatbots. Por exemplo, no campo “Instrução para bot”, você pode inserir suas perguntas e respostas que o bot usará.

Tradução, classificação complexa, análise de sentimento de texto e resumo
Babbage O modelo é bom em captar padrões de texto óbvios e usá-los como referências para gerar um novo texto.

Use-o para classificar informações e atribuir categorias. Para aplicações criativas, Babbage é capaz de entender a estrutura apenas o suficiente para criar enredos e títulos simples.

Classificação moderada e classificação de pesquisa semântica
Ada O modelo mais rápido e mais barato. Use-o quando precisar analisar o texto mais rapidamente sem muitas nuances. Análise de texto, classificação simples, correção de endereço e palavras-chave

Você pode ver como usar esses modelos em “Exemplos” e “OpenAI Cookbook” e experimentar modelos em “Playground”.

Adicionar um prompt ao bot

Os modelos GPT-3 podem executar várias tarefas, desde a análise de texto complexa até a geração de respostas sobre vários tópicos. Para limitar determinados tópicos que você não deseja que seu bot discuta e adicionar sentimentos de texto ou informações sobre sua empresa, você precisa adicionar prompts.

Ao criar um prompt, tenha em mente as seguintes recomendações do OpenAI:

  1. Mostre o que você deseja receber usando exemplos: Por exemplo, se você deseja que seu modelo classifique uma lista de itens em ordem alfabética ou classifique parágrafos por sentimento, mostre um exemplo de solicitação e o formato de resultado esperado. Se você precisar que o bot responda de uma determinada maneira, forneça exemplos de perguntas e respostas;
  2. Forneça dados precisos e de alta qualidade: Verifique seus exemplos — seu modelo geralmente é inteligente o suficiente para identificar erros ortográficos básicos e responder, mas também pode assumir que isso é intencional e pode afetar a resposta. Se você deseja que seu modelo responda em um determinado idioma, especifique-o. Além disso, tente usar palavras em vez de figuras. Lembre-se de que a IA interpreta literalmente suas solicitações.

Leia mais: Confira as seções "Design de prompt” and “Otimização de Prompt”. Observe que o OpenAI possui regras de moderação — leia mais sobre elas nas seções “Políticas de Uso” e “Moderação”.

Você pode testar modelos com diferentes prompts de bot na páginaComparar Prompt.

No campo “Instruções do bot”, forneça seus prompts de formato livre, seguindo as recomendações.

A AI analisa o texto em todos os idiomas e pode responder em um idioma que você especificar, mas interage melhor em inglês. Se você não especificar um idioma, o bot responderá em inglês por padrão.

ISe você tiver alguma dúvida sobre como criar prompts de bot ou cenários possíveis, verifique as discussões existentes ou inicie uma nova na comunidade OpenAI.

Adicionar um número de token

Token é uma parte de uma palavra usada para processamento de linguagem natural. Para texto em inglês, 1 token equivale a aproximadamente 4 caracteres ou 0,75 palavras.

Para cada requisição, a contagem do token leva em consideração o número de palavras nos seguintes locais:

  • No campo “bot prompt”;
  • Nas últimas mensagens em um chat com um bot;
  • Na pergunta atual que um usuário faz a um bot;
  • Na resposta atual que um bot fornece ao usuário.

Leia mais: O que são tokens e como contá-los

Durante o primeiro registro, OpenAI dá $18 dólares por 3 meses. Esse dinheiro será retirado quando você usar tokens. As taxas de token variam de acordo com o modelo usado. Por exemplo, o modelo Davinci em um ambiente ativo custa US$ 0,1200 por mil tokens, enquanto o modelo Ada em um ambiente de teste custa US$ 0,0004.

No campo “Número máximo de tokens em resposta”, especifique um número. Para o modelo Davinci, você pode inserir até 2.048 tokens e, para todos os outros modelos, até 1.024 tokens.

Clique em Salvar, e você pode testar seu bot.

Para ver quantos tokens você ainda tem, faça login na sua conta OpenAI e vá para a guia "Uso".

Para verificar seu histórico de uso de token, role a página para baixo até a seção “Detalhamento de uso diário (UTC)”. Você pode ver todo o histórico ou filtrá-lo por data específica ou membro da equipe.

Recursos de Uso

Quando você se integra ao OpenAI, seu fluxo padrão será desativado para seu chatbot. Portanto, você precisa garantir que os usuários saibam que seu bot pode respondê-los. Por exemplo, adicione as diretrizes de comunicação do bot a um fluxo explicativo ou de boas-vindas que você adiciona ao seu menu.

Ao usar o OpenAI com chatbots, observe que o AI usa uma biblioteca de informações interna — ela processa as solicitações dos usuários e fornece os resultados diretamente no chat com um cliente.

AI não tem uma memória longa. Ao processar uma solicitação, apenas as últimas mensagens do usuário são consideradas. Recomendamos que você monitore as conversas do seu bot com os clientes para corrigir seus prompts.

AI não se integra a aplicativos adicionais e não processa dados de clientes no público. Para esses recursos, adicione um menu ou crie comandos para executar fluxos nos quais você pode adicionar os elementos "Solicitação de API", "Entrada do usuário" e "Ação".

Casos de Uso

Vejamos vários exemplos de como você pode usar um chatbot com uma integração OpenAI. Você pode ver mais exemplos na guia Exemplos.

Perguntas e respostas de negócios

Se você tiver um bot para um serviço carregado de recursos e tiver coletado um banco de dados de perguntas frequentes, poderá ensinar seu bot a fornecer respostas quando solicitado.

Por exemplo, o modelo Davinci usou 2.048 tokens. No campo “Instruções do bot”, adicionamos perguntas e respostas básicas a eles. Os usuários não precisam fazer essas perguntas literalmente, e a IA saberá o suficiente sobre o seu negócio para poder responder com naturalidade.

Para o segundo exemplo, o modelo Davinci usou 700 tokens. No campo “Instruções do bot”, adicionamos perguntas e respostas básicas a eles. Os usuários não precisam fazer essas perguntas literalmente, e a IA saberá o suficiente sobre o seu negócio para poder responder com naturalidade.

Enciclopédia de perguntas e respostas

Digamos que seu bot seja de natureza divertida e informativa. Ele não precisa responder a perguntas específicas, mas simplesmente fornecer fatos sobre, por exemplo, história ou qualquer outro tópico da Internet.

Por exemplo, o modelo Davinci usou ... tokens. Especificamos apenas o idioma em que queremos que o bot responda e o nome do bot. Se você não escolher tópicos específicos, o bot fornecerá respostas para perguntas sobre qualquer tópico sem limites.

Resolvendo problemas de vida

Se você tiver um bot auxiliar, os usuários podem descrever sua situação de vida e pedir conselhos sobre o que fazer.

Por exemplo, o modelo Davinci usou ... tokens. No campo “Instruções do bot”, adicionamos prompts específicos apenas para perguntas vitais. Se uma determinada situação acontecer, o bot informará aos usuários com quem entrar em contato.

Resolvendo tarefas de matemática

Se você tiver um bot auxiliar do aluno, os usuários podem adicionar sua tarefa e indicar o que precisa ser resolvido.

Por exemplo, o modelo Davinci usou ... tokens. No campo “Instruções do bot” , adicionamos prompts que não permitem que o bot responda a perguntas não relacionadas à matemática.

Otimização de texto

Se você tiver uma ferramenta SMM ou SEO, seu bot pode ajudar os usuários a escolher palavras-chave ou revisar e otimizar o texto inserido para SEO.

Por exemplo, o modelo Ada usou ... tokens. No campo “Instruções do bot”, adicionamos prompts que permitem que o bot otimize o texto para SEO e pesquise palavras-chave. Se os usuários não executarem um comando, o bot os lembrará de como trabalhar com ele.

Descriptografia de código

Se você ensina programação, seu bot pode ajudar os usuários a decodificar partes do código ou erros e informar como funciona um determinado elemento ou função. Além disso, os usuários podem pedir ao seu bot para gerar código usando linguagem natural.

Por exemplo, o modelo Davinci usou ... tokens. No campo “Instruções do bot”, adicionamos prompts que permitem ao bot descriptografar e explicar o código ou partes do código. Também adicionamos um tom para que o bot responda de maneira sarcástica usando palavras simples.

Geração de texto

Se você tiver uma agência de marketing criativo, seu bot pode se oferecer para gerar texto para uma campanha publicitária ou criar um nome de marca e assim por diante.

Por exemplo, o modelo Davinci usou ... tokens. No campo “Instruções do bot”, adicionamos o nome do bot e escrevemos que ele trabalha em uma agência de marketing e ajuda os clientes a criar slogans publicitários e planos.

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