Funcionário de IA - Tabelas da Base de Conhecimento
Dê aos seus agentes de IA acesso instantâneo às tabelas! A Pesquisa em Tabelas na Base de Conhecimento permite carregar arquivos CSV e consultá-los com perguntas em linguagem natural.
Dê aos seus agentes de IA acesso instantâneo às tabelas! A Pesquisa em Tabelas na Base de Conhecimento do sistema permite que você carregue arquivos CSV e os consulte com perguntas em linguagem natural, transformando linhas de dados estáticas em conhecimento dinâmico que seus bots podem usar durante as conversas.
O que é a Pesquisa em Tabela na Base de Conhecimento?
A Busca por Tabela adiciona um novo tipo de "Fonte de Tabela" à Base de Conhecimento. Ao importar arquivos CSV (até 50.000 linhas, 500 colunas e selecionar as 20 colunas mais relevantes), a plataforma indexa semanticamente cada registro para que seus bots de IA possam responder a perguntas sobre clientes, estoque, transações ou quaisquer outros dados estruturados que você fornecer. Diferentemente da busca por palavras-chave, o sistema aplica correspondência por similaridade semântica, permitindo que os usuários façam perguntas em linguagem natural e recebam resultados contextuais.
Principais benefícios da pesquisa em tabelas na base de conhecimento
- Consultas em linguagem natural: Faça perguntas em linguagem natural sobre os dados da tabela, sem fórmulas ou filtros.
- Inteligência de busca semântica: retorna respostas precisas e contextualizadas a partir de linhas e colunas relevantes.
- Suporte para arquivos CSV grandes: Suporta até 50.000 linhas e 500 colunas; selecione as 20 mais relevantes para indexação.
- Além da web/documentos: Expõe dados estruturados que páginas da web e documentos não capturam bem.
- Habilitação de bots: Permite que funcionários com IA lidem com registros de clientes, catálogos de produtos, KPIs e casos de uso tabulares semelhantes.
Como configurar a pesquisa em tabelas na Base de Conhecimento
- Agentes de IA aberta → Base de conhecimento.
- Edite uma Base de Conhecimento existente ou clique em Criar Base de Conhecimento e dê um nome e uma descrição a ela.
- Clique em Adicionar Fonte e, em seguida, escolha Tabelas.
- Faça o upload do seu arquivo CSV usando o recurso de arrastar e soltar ou o seletor de arquivos. (Máximo de 50 MB).
- Analise as colunas detectadas; ajuste os tipos de dados, se necessário.
- Clique em Concluído para indexar a tabela. O progresso mostra o status do agrupamento.
- Anexe a Base de Conhecimento ao seu Agente de IA (Chat, Voz ou IA de Fluxo de Trabalho) como de costume.
- Faça um teste com uma pergunta de exemplo, como "Quais clientes têm faturas em atraso?", para confirmar os resultados.
Requisitos do arquivo CSV
Compreender as especificações do arquivo garante um upload perfeito.
- Formato: somente .csv (UTF-8 recomendado)
- Limites de tamanho: 50.000 linhas e 500 colunas por local (selecione as 20 colunas mais relevantes), carregue arquivos de até 50 MB.
- Linha de cabeçalho: A primeira linha deve conter os nomes das colunas.
- Tipos de dados: Detecção automática de esquema com limite de confiança de 80%.
- Limpar dados: Remover valores nulos, fórmulas ocultas, células mescladas, etc.
O arquivo CSV pode ser rejeitado em vários pontos. Por exemplo, mesmo que o formato do CSV seja aceito, os dados em si ainda podem conter erros. Nesse caso, você pode inspecionar o arquivo CSV manualmente em um programa de planilha ou até mesmo em um editor de texto.
Inteligência de Busca Semântica
O sistema converte cada linha da tabela em vetores de incorporação para que o bot possa "entender" os significados em vez de palavras exatas. Isso possibilita consultas como "Mostre-me os clientes que reclamaram da cobrança" ou "Quais pedidos foram enviados durante a noite na semana passada?". O mecanismo compara a pergunta do usuário com cada bloco de linha e retorna as correspondências semanticamente mais semelhantes — sem necessidade de SQL.
Processamento de tabelas inteligentes
Nos bastidores:
- Detecta tipos de coluna (texto, número, data, etc.) com 80% de precisão.
- Agrupa linhas em blocos de cinco (máximo de 2.000 caracteres) para indexação eficiente.
- Armazena metadados de blocos para que as respostas possam referenciar os registros corretos.