Uma base de conhecimento de IA pode ser um grande diferencial em como sua equipe compartilha e encontra informações. Mas nem todas as soluções são iguais — e escolher a certa é fundamental. Este guia irá guiá-lo por tudo que você precisa saber para fazer uma escolha inteligente e confiante.

O que está neste guia:

• O que é uma base de conhecimento de IA (e como ela funciona)
  
  
• Recursos-chave a serem procurados
  
  
• Um guia passo a passo para construir o seu próprio
  
  
• As principais ferramentas no mercado (e para quem são melhores)

O que é uma Base de Conhecimento de IA?

Uma base de conhecimento de IA é um sistema centralizado que armazena, organiza e gerencia dados e informações da empresa usando algoritmos de inteligência artificial e aprendizado de máquina.

Por ser mais dinâmica do que as bases de conhecimento tradicionais, ela pode responder mais rapidamente às consultas dos clientes fornecendo informações precisas e relevantes ao usuário. 

Como resultado, as bases de conhecimento de IA aumentam a satisfação do cliente, permitindo que os usuários encontrem a resposta sem intervenção humana e utilizando chatbots ou outros assistentes de IA. 

As bases de conhecimento de IA podem assumir muitas formas:

• FAQs (perguntas frequentes)
• PDFs
• Documentos do Word
• Planilhas
• Portais da web
• Centros de ajuda

Mas falaremos mais sobre os tipos de bases de conhecimento na próxima seção...

Que tipo de conteúdo pertence a uma base de conhecimento de IA?

Uma base de conhecimento de IA deve conter qualquer conteúdo que ajude sua equipe ou clientes a encontrar rapidamente respostas, completar tarefas ou tomar decisões informadas — sem precisar pedir ajuda a alguém.

Em geral, as bases de conhecimento de IA se enquadram em uma dessas três categorias: 

1. Estruturada: Esse tipo de base de conhecimento de IA lida com informações que você pode organizar e formatar, como FAQs, manuais do usuário, artigos e guias de resolução de problemas. Uma vez que estrutura as informações de maneira hierárquica, quando as pessoas pesquisam informações, a base de conhecimento fornecerá a peça de dados mais relevante. 
2. Não estruturada: O oposto de estruturada, esse tipo de base de conhecimento não organiza informações em categorias e campos específicos. E os dados não possuem uma estrutura predefinida. Pense em e-mails de clientes, discussões em fóruns, transcrições de chat, interações em redes sociais, etc. No entanto, uma boa base de conhecimento de IA pode extrair insights valiosos desses dados e utilizá-los de maneira eficaz. 
3. Automatizada: Aqui, os algoritmos de IA geram conteúdo específico para o usuário e respostas instantâneas em tempo real via chatbots ou outros modelos de IA. Além disso, ela está sempre aprendendo, o que significa que atualiza e aprimora o conteúdo com base na análise de dados e nas interações do usuário. Além disso, identifica perguntas comuns e revela possíveis lacunas de conhecimento. 

Saber a diferença entre os três ajudará você a escolher o certo. Mas antes de entrarmos nisso, vamos falar sobre como uma base de conhecimento de IA funciona. 

Como Funciona uma Base de Conhecimento de IA?

Uma base de conhecimento de IA funciona usando inteligência artificial para entender, organizar e disponibilizar informações relevantes automaticamente com base no que os usuários estão procurando — sem a necessidade de pesquisas manuais.

Veja como realmente funciona por baixo do capô:

1. Ela usa processamento de linguagem natural (PLN)

O PLN permite que o sistema compreenda a linguagem humana, para que os usuários possam fazer perguntas naturalmente.

• Consultas contextualmente sensíveis: Não apenas corresponde palavras-chave — interpreta intenções.
  
  
• Flexibilidade de linguagem: Seja qual for o tipo de linguagem usada pelo usuário, o PLN ajuda a interpretar o significado com precisão.
  
  
• Suporte multilíngue: Algumas ferramentas, como o Guru, podem traduzir automaticamente conteúdo para mais de 100 idiomas, mantendo a equipe inteira alinhada.
  
  

2. Ela aprende com as interações usando aprendizado de máquina (ML)

Quanto mais o sistema é utilizado, mais inteligente ele se torna.

• Reconhecimento de padrões: O ML ajuda a base de conhecimento a detectar o que as pessoas perguntam com frequência.
  
  
• Capacidades de previsão: Ele sugere artigos ou atualizações proativamente com base em tendências de uso.
  
  
• Ciclos de feedback: As interações do usuário e correções ajudam a refinar a precisão ao longo do tempo.
  
  

3. Centraliza e estrutura seu conteúdo

Ao contrário de bases de conhecimento tradicionais, uma de IA organiza ativamente seu conteúdo para melhorar a acessibilidade.

• Marcação de dados e categorização: O conteúdo é automaticamente marcado e agrupado para mostrar as informações mais relevantes.
  
  
• Detecção de duplicados: Identifica e sinaliza conteúdos repetidos para manter sua base limpa e eficiente.
  
  
• Hierarquia de conteúdo: Layouts estruturados tornam a busca e navegação mais fáceis, especialmente em grande escala.
  
  

4. Conecta-se em toda a sua pilha de tecnologia

As bases de conhecimento de IA funcionam melhor quando estão integradas às ferramentas que sua equipe já usa.

• Integrações de busca: Procure sistemas como Guru que se integram ao Slack, Teams, Chrome, Zendesk e muito mais.
  
  
• Disparadores de conhecimento: Essas ferramentas podem sugerir automaticamente conteúdos úteis com base no que você está trabalhando—em uma plataforma de tickets, thread de e-mail ou chat.
  
  
• Respostas sugeridas: Algumas ferramentas dão respostas automaticamente quando alguém faz uma pergunta repetida no Slack ou em outros canais internos.
  
  

5. Isso melhora o seu conteúdo continuamente

Uma base de conhecimento de IA moderna não apenas fornece informações—ela melhora.

• Analytics e pontuações de confiança: Acompanhe quais conteúdos são usados, confiáveis ou ignorados.
  
  
• Detecção de lacunas de conhecimento: Veja quais perguntas não estão sendo respondidas e preencha essas lacunas rapidamente.
  
  
• Fluxos de trabalho de verificação: Garanta que as informações permaneçam precisas com ciclos de revisão integrados e recomendações de especialistas.

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Quais são os benefícios de usar uma base de conhecimento impulsionada por IA?

Existem muitos benefícios em empregar o poder da IA no comércio. 

Por exemplo, 9 em 10 organizações acreditam que a IA lhes dá uma vantagem competitiva sobre seus rivais. Mas faz mais do que isso. Vamos dar uma olhada nas principais vantagens de usar bases de conhecimento de IA: 

• Capacita o autoatendimento ao cliente: O benefício mais importante de uma base de conhecimento de IA é que ela melhora as interações com o cliente e garante que tenham uma experiência consistente. No entanto, é possível apenas se seus clientes puderem acessar rapidamente informações relevantes por conta própria e obter sugestões pertinentes. 
• Aprimora a descoberta de conhecimento: A IA torna super fácil encontrar a informação certa. Ela entende o que os usuários estão pesquisando e pode fornecer rapidamente o artigo mais relevante, guia, etc. 
• Aumenta a qualidade do conteúdo: A IA pode preencher lacunas de conhecimento, detectando o que está faltando em seu banco de dados e sugerindo a criação de conteúdo, como artigos de base de conhecimento, para um determinado tópico. Além disso, pode detectar conteúdo desatualizado para que você possa criar novos conteúdos com base no feedback do usuário. 
• Reduz custos operacionais: Com uma base de conhecimento de IA, você reduz seus custos, pois seus clientes estão satisfeitos com seu suporte ao cliente sem precisar incomodar um agente de serviços ao cliente. Menos solicitações significam mais agentes disponíveis. 
• Acelera o treinamento e integração: Integrar novos funcionários será mil vezes mais fácil com uma base de conhecimento de IA. Ela armazena todas as informações da empresa em um único local, para que seus novos contratados tenham acesso a todos os recursos sempre que precisarem, o que acelera o processo de treinamento. 

Em geral, as bases de conhecimento potencializadas por IA são importantes porque proporcionam uma vantagem sobre seus concorrentes, ajudam a entender melhor seus usuários e elevam seu suporte ao cliente a níveis mais altos. 

Neste ponto, você pode estar interessado em ver suas opções de base de conhecimento de IA. 

O que é ótimo, porque podemos mostrá-las a você na próxima seção. 

Top 13 Bases de Conhecimento de IA para Considerar

Esta é provavelmente a parte que você mais está animado. Entendemos! 

O sucesso do seu negócio depende de sua escolha. Você tomará a decisão certa? Ou você vai testar algumas opções antes de decidir?

Vamos facilitar indo através de nossas dez melhores opções. 

1. Guru

Guru é três coisas ao mesmo tempo: um wiki, um hub de intranet e uma base de conhecimento. Seu objetivo principal é centralizar suas informações essenciais usando o poder da IA - e otimizar o compartilhamento de arquivos e dados. 

Como o Guru funciona? Ele reúne todo o conhecimento coletivo da sua empresa e cria uma única fonte de verdade. Quando sua equipe precisa de algo, eles podem simplesmente perguntar à IA e ela trará respostas relevantes e pontuais sem que precisem mudar de ferramentas. 

Além disso, o Guru conecta todos os seus fluxos de trabalho e sistemas existentes por meio de integrações robustas, como Slack, Google Drive, Box e GitHub - você nomeia, o Guru tem. 

Mas achamos que este vídeo sob demanda explicará por que o Guru é melhor. 

"O Guru facilita para todos na empresa acessar conhecimento centralizado," é assim que um usuário satisfeito descreve.

2. Slite

Slite é uma base de conhecimento impulsionada por IA que fornece uma única fonte de verdade para todo o conhecimento da sua empresa. E ajuda suas equipes a obter as respostas de que precisam quando precisam.

Fonte: G2

"Ter tudo em um só lugar é um ótimo ponto de partida [para] qualquer sistema de documentação, mas poder pesquisar com o recurso Ask tem sido um sonho. 

Slite também possui um editor flexível com muitas opções de formatação, como vídeo, link, emoji, anexo e citações. Com esta ferramenta, você pode transmitir suas ideias de maneira mais fácil e clara. 

3. Tettra

Tettra é um sistema de base de conhecimento de IA que oferece um repositório organizado de informações para seu conhecimento externo ou interno disperso.

O que as pessoas gostam sobre o Tettra é sua interface de usuário amigável: "As funções e layout não são complicados, permitindo que todos os membros da equipe se familiarizem rapidamente com o Tettra." 

Fonte: G2

Em poucas palavras, o Tettra pode responder às perguntas repetitivas da sua equipe no Slack, Microsoft Teams e muito mais. O que significa que você pode integrar novos funcionários mais rapidamente. Tettra também possui uma funcionalidade de busca avançada que fornece respostas instantâneas em segundos para qualquer consulta de usuário. 

4. Korra

Korra é um mecanismo de busca e plataforma de descoberta impulsionado por IA que usa processamento de linguagem natural para dar respostas diretas aos resultados de pesquisa.

Fonte: Capterra

Korra é uma solução SaaS de ponta a ponta com capacidades avançadas de busca e automação. Você pode pesquisar facilmente seus arquivos em qualquer formato por meio de funcionalidades avançadas de NLP. E obtenha informações relevantes obtidas apenas a partir do seu próprio conteúdo. 

"A facilidade de configuração para criar uma ferramenta de busca ao vivo é fantástica. Em menos de 10 minutos, eu já estava operando com uma série de conteúdos em vídeo, PDF e baseados em documentos."

5. Capacidade

Capacidade oferece uma base de conhecimento de IA segura que automatiza o suporte ao cliente com um portal de autoatendimento. 

Fonte: G2

"Se você procura por um HelpDesk que possa ser intuitivo E fácil de trabalhar , o Capacity é sua melhor opção. [...] A equipe do Capacity também é muito solidária em ajudar quando necessário." 

A capacidade permite uma melhor compartilhamento de conhecimento armazenando todas as suas informações em um repositório centralizado. Esta ferramenta também possui um gerador de consultas automatizado que fornece uma ampla cobertura de perguntas rapidamente, permitindo que sua equipe faça seu trabalho melhor. 

6. Starmind

Starmind fornece um diretório de expertise em tempo real, inteligente e com inteligência artificial para empresas de todos os tamanhos.

O que exatamente ele faz? Ele analisa os milhões de pontos de dados que suas equipes criam diariamente, aprende quem sabe o que sobre qual tópico e quem pode resolver o problema melhor. 

Fonte: G2

"Mas a melhor parte é, é realmente bom quando você é um calouro na empresa ou se está em [uma] nova posição e deseja saber mais informações sobre seu negócio." 

Este sistema de IA também possui o StarGPT, uma IA generativa com verificação de especialistas embutida que permite que as empresas tomem melhores decisões baseadas em dados e otimizem suas operações. 

7. Genesys

Genesys é uma solução de centro de contato confiável adequada para pequenas, médias e grandes empresas.

Fonte: G2

Com esta ferramenta de IA, você pode oferecer experiências personalizadas que encantam seus clientes, não importa onde eles estejam. Ela também simplifica a forma como você se conecta e interage com seus clientes, automatizando suas jornadas e analisando dados para criar os melhores resultados. 

"Tudo funciona perfeitamente e as empresas podem realizar seu trabalho sem se preocupar se as ligações estão funcionando ou não, quedas frequentes de chamadas, etc." 

8. Document360

Document360, uma base de conhecimento nativa de IA, ajuda as organizações a criar bases de conhecimento, documentação de API, manuais do usuário, wikis, etc.

Fonte: G2

“A interface do usuário é intuitiva, simplificando o processo para minha equipe criar e gerenciar conteúdo de forma eficiente. A funcionalidade de pesquisa se destaca por sua capacidade de localizar rapidamente o que estamos procurando, independentemente do volume de nosso conteúdo.” 

Em resumo, esta ferramenta simplifica a colaboração através de um painel visualmente atraente e intuitivo que oferece uma visão completa das informações da sua empresa. Ele também possui análises avançadas que aprofundam-se na essência disso e oferecem insights sobre o comportamento do cliente, padrões de engajamento, etc. 

9. Zendesk

Zendesk é uma plataforma de atendimento ao cliente por essência. Mas também oferece software de base de conhecimento que ajuda os agentes de suporte a gerenciar conteúdo diretamente de um lugar centralizado. 

Fonte: G2

“Gosto de como ele integra email, chat, telefone, mídias sociais e opções de autoatendimento em um ambiente de trabalho unificado para agentes. Ele também possui recursos poderosos como automação, relatórios e análises que me ajudam a otimizar meus fluxos de trabalho.” 

Com o Zendesk, você pode construir, revisar, aprovar e publicar fluxos de trabalho com blocos de conteúdo (texto, imagens e vídeos). Eles se atualizam automaticamente, então qualquer alteração que você fizer aparecerá instantaneamente. 

10. Bloomfire

Bloomfire é um software de gestão do conhecimento baseado em IA que é facilmente personalizável e capaz de atender às necessidades de cada negócio. 

Este hub seguro e pesquisável ajuda as equipes a encontrar informações relevantes melhor e mais rápido e remove perguntas repetitivas, intermináveis trocas de e-mail e interrupções constantes. 

Fonte: G2

“Gosto muito de suas capacidades de pesquisa muito boas que permitem aos usuários pesquisar palavras-chave específicas dentro de artigos sem ter que entrar completamente na página.” 

Independentemente da localização ou função, cada funcionário pode encontrar e acessar rapidamente o conteúdo, capacitando suas equipes e departamentos a colaborar melhor e sempre ficar informados. 

11. Knowmax

Knowmax é uma plataforma intuitiva de gestão de conhecimento alimentada por IA projetada para simplificar o acesso ao conhecimento estruturado e não estruturado.

“A plataforma é super fácil de usar — layout muito limpo e a pesquisa de IA funciona muito bem,” escreveu um usuário em uma revisão do G2.

As equipes de suporte podem fornecer respostas consistentes em todos os canais, embora alguns usuários relatem lentidão com conjuntos de dados grandes.

Melhor para: Equipes de atendimento ao cliente e suporte que precisam de entrega de conteúdo centralizada e fácil de navegar.

12. Nuclino

Nuclino traz velocidade e simplicidade para o compartilhamento de conhecimento da equipe, atuando como um wiki colaborativo em tempo real que mantém tudo limpo e organizado.

Um revisor da G2 disse: “Achamos o Nuclino uma ótima maneira de manter nossa documentação de equipe centralizada e organizada.”

É ideal para equipes em movimento rápido que desejam edição em tempo real e uma experiência livre de bagunça.

Melhor para: Equipes que valorizam a simplicidade e precisam de uma ferramenta colaborativa rápida e amigável ao markdown.

13. Notion

Notion é um espaço de trabalho flexível e completo que se adapta a qualquer fluxo de trabalho, desde anotações até rastreamento de tarefas e compartilhamento de conhecimento.

“Um espaço de trabalho flexível e completo que se adapta a qualquer fluxo de trabalho.” diz um revisor da G2.

Embora não seja uma base de conhecimento tradicional, é personalizável e poderoso para organizar o conhecimento interno.

Melhor para: Equipes que desejam uma ferramenta completa para documentos, projetos, bancos de dados e conhecimento interno.

Como escolher software de base de conhecimento de IA

Como você escolhe o software de base de conhecimento AI certo? Siga este guia passo a passo para aprender o que procurar.

1. Considere suas características

É fácil assumir que enquanto uma ferramenta tem "IA", ela está fazendo seu trabalho. Mas há mais do que isso.

As melhores bases de conhecimento de IA combinam inteligência artificial com outras tecnologias críticas como aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural (NLP). Esses elementos trabalham juntos para entender as consultas do usuário, preencher lacunas de conteúdo e fornecer respostas rápidas e precisas.

Também é importante que o software ajude você a organizar informações de forma lógica e hierárquica. Essa estrutura torna mais fácil para os usuários encontrar o que precisam—rapidamente.

2. Considere suas integrações

Integrações podem impulsionar ou arruinar o fluxo de trabalho de sua equipe.

Procure uma base de conhecimento que se encaixe em sua pilha de tecnologia existente sem atritos. As integrações certas podem aumentar a produtividade, simplificar a colaboração e reduzir a necessidade de alternar constantemente entre ferramentas.

O Guru, por exemplo, se conecta às ferramentas que sua equipe já usa—do Slack e Teams ao Salesforce, Asana e Dropbox. Ele até se sincroniza com sistemas de RH como BambooHR, HiBob e Sage para manter tudo atualizado e conectado.

3. Procure segurança e privacidade

Como as bases de conhecimento de IA frequentemente armazenam dados sensíveis da empresa, a segurança não é opcional—é essencial.

Sua ferramenta escolhida deve suportar criptografia de dados, controles de permissões e gerenciamento de acesso. Pontos extras se estiver em conformidade com padrões do setor como GDPR ou HIPAA.

Ao avaliar as opções, não assuma simplesmente que são seguras. Pergunte diretamente aos fornecedores como eles lidam com seus dados e que salvaguardas estão em vigor. Se eles não puderem lhe dar uma resposta clara, provavelmente é hora de procurar em outro lugar.

4. Considere a usabilidade da solução

Uma ferramenta poderosa não ajuda muito se sua equipe achar confusa ou difícil de usar.

Pense na curva de aprendizado. A interface é intuitiva? Os usuários podem começar rapidamente? Uma experiência simples e bem projetada ajudará a garantir a adoção a longo prazo—e evitará tempo desperdiçado durante a integração.

O objetivo é simplificar o trabalho das pessoas, não adicionar mais complexidade. Portanto, escolha um sistema fácil de navegar e usar no dia a dia.

5. Certifique-se de que a solução seja escalável

Seu negócio não é estático, e sua base de conhecimento também não deve ser.

Escolha uma solução que possa lidar com mais dados, mais usuários e necessidades mais complexas à medida que sua empresa cresce. Escalabilidade é manter o desempenho rápido e perfeito, não importa o quanto sua empresa evolua.

Procure uma ferramenta que cresça com você, sem fazer você comprometer velocidade ou experiência.

Quais Características-Chave Você Deve Procurar em um Software de Conhecimento de IA?

Há algumas características que o software de conhecimento de IA deve incluir, como: 

• Capacidades de PNL: Sua base de conhecimento de IA deve ser capaz de interpretar e entender consultas de usuário. Isso significa que precisa extrair significado do texto facilmente e suportar tarefas de linguagem avançadas, como análise de sentimentos e busca semântica.
• Pesquisa avançada: Procure ferramentas que possuam um mecanismo de busca eficiente que recupere informações facilmente e compreenda as consultas do usuário. Por exemplo, deve ter funcionalidades como busca ciente do contexto, correspondência de palavras-chave e classificação de relevância. 
• Algoritmos de aprendizado de máquina: Ao usar ML, seu software de base de conhecimento de IA pode identificar padrões e gerar recomendações que melhoram a precisão e relevância geral do modelo de IA. 
• Feedback do usuário: Para ajudar a IA a melhorar suas sugestões, a ferramenta deve ter um modo de coletar impressões dos usuários e rastrear interações. Como resultado, você aprimora o desempenho da base de conhecimento de IA e a mantém atualizada.
• Estruturação de dados: Tente encontrar soluções que tenham maneiras de estruturar, marcar e categorizar seus dados, preferencialmente de forma lógica e hierárquica. Isso facilita a busca por informações relevantes. 

Como Construir uma Base de Conhecimento de IA para sua Empresa

Criar uma base de conhecimento alimentada por IA pode parecer uma grande empreitada, mas com o plano certo, é completamente gerenciável - e seriamente recompensador. Aqui está um guia passo a passo para ajudá-lo a construir um que sua equipe (e clientes) realmente queira usar.

1. Identifique seus objetivos e necessidades de conhecimento

Comece descobrindo o que você deseja que sua base de conhecimento de IA alcance. Está tentando reduzir tickets de suporte? Agilizar o onboarding? Centralizar o conhecimento tribal? Identifique seus casos de uso e pontos problemáticos primeiro, para que você saiba exatamente que tipo de conteúdo e capacidades precisará.

2. Audite seu conhecimento existente

Chances são de que você já tenha muito conhecimento flutuando por aí - em documentos, PDFs, conversas no Slack e nas mentes das pessoas. Antes de construir algo novo, audite o que você já possui. Identifique o que ainda é relevante, o que está desatualizado e onde estão as maiores lacunas.

3. Escolha seu software sabiamente

Este é onde as partes anteriores do guia se tornam úteis. Procure uma ferramenta que combine IA com facilidade de uso, integrações robustas e controles de permissões fortes. Pontos extras se ela oferecer NLP, aprendizado de máquina e capacidades de busca inteligente.

Ferramentas como Guru, por exemplo, não apenas ajudam a consolidar conteúdo de várias fontes, mas também o aprimoram ao longo do tempo por meio de fluxos de trabalho de verificação, sugestões alimentadas por IA e análises de uso.

4. Organize a estrutura do seu conteúdo

Decida como seu conhecimento deve ser estruturado. Seguirá uma hierarquia de tópicos? Será agrupado por equipe ou função? Consistência é fundamental - seu modelo de IA precisa de estrutura para disponibilizar efetivamente o conteúdo certo no momento certo.

Use modelos para manter tudo consistente e intuitivo. Muitas ferramentas oferecem modelos incorporados para ajudá-lo a organizar FAQs, guias de onboarding, documentos de processo e muito mais.

5. Treine sua IA

Sua IA não sabe magicamente de tudo - ela aprende com seu conteúdo e interações. Use dados e consultas iniciais para treinar a IA sobre como responder. Com o tempo, ela aprenderá com o comportamento do usuário, feedback e padrões de busca para se tornar ainda mais inteligente.

6. Promover adoção

Mesmo a base de conhecimento mais inteligente não ajudará se ninguém a usar. Lançar com pompa. Mostre à sua equipe como funciona, como economiza tempo e como resolve as dores de cabeça diárias deles. Integre-o às ferramentas que eles já usam (Slack, Teams, extensões do Chrome, etc.) para mantê-lo no fluxo de trabalho deles.

7. Mantenha-o atualizado e preciso

Uma base de conhecimento de IA é um sistema vivo. Estabeleça fluxos de trabalho de verificação para revisar e atualizar o conteúdo regularmente. Monitore as perguntas que as pessoas estão fazendo e se sua base de conhecimento realmente as está respondendo. Ferramentas com análises e pontuações de confiança (como a do Guru) podem mostrar o que está funcionando—e o que não está.

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Como treinar um chatbot de IA com uma base de conhecimento personalizada

Treinar um chatbot de IA com sua base de conhecimento personalizada garante que ele forneça respostas úteis e precisas com base no seu conteúdo específico—não em dados genéricos da internet. Veja como começar:

1. Centralize seu conhecimento

Antes de treinar qualquer coisa, consolide suas informações. Isso inclui FAQs, documentos de ajuda, guias do produto, políticas e instruções internas. Use um formato estruturado (como artigos categorizados ou cartões marcados) para tornar seu conteúdo fácil para a IA interpretar.

2. Escolha a plataforma de IA certa

Alguns chatbots de IA vêm com integrações embutidas para software de base de conhecimento. Procure por um que suporte:

• Compreensão de linguagem natural (NLU)
• Conteúdo de conhecimento estruturado e pesquisável
• Sincronização fácil ou importação de seus documentos

Por exemplo, o Guru permite que chatbots obtenham respostas diretamente de cartões de conhecimento verificados, para que a informação permaneça confiável e atualizada.

3. Alimente o chatbot com seu conteúdo

Depois de organizar seu conteúdo, faça o upload ou sincronize-o com sua plataforma de chatbot. Algumas plataformas usam APIs ou integrações diretas para buscar conhecimento automaticamente. Outras podem exigir importações manuais.

Certifique-se de incluir:

• Respostas claras e concisas
• Variações na forma de se expressar (para treinar o bot em diferentes maneiras as pessoas podem fazer perguntas)
• Metadados ou tags para contexto

4. Configure respostas alternativas

Mesmo os melhores chatbots de IA não sabem de tudo. Configure respostas alternativas que direcionam os usuários para um artigo de ajuda, formulário de contato ou suporte humano quando o bot fica sem resposta.

5. Melhore continuamente com base no uso

Use análises para monitorar o que os usuários estão perguntando e como o bot está respondendo. Rastreie:

• Perguntas não respondidas
• Respostas confusas
• Problemas repetidos

Em seguida, refine o conteúdo da sua base de conhecimento e treine regularmente seu bot para que ele fique mais inteligente com o tempo.

Procurando ir além do chatbot básico? Confira nossos Agentes de Conhecimento personalizados, que proporcionam a cada equipe uma experiência de pesquisa personalizada.

Conclusão

Escolher a base de conhecimento de IA correta pode transformar como sua equipe trabalha: otimizando fluxos de trabalho, reduzindo perguntas repetitivas e garantindo que as respostas certas estejam sempre a um clique de distância. Se você está escalando rapidamente ou simplesmente cansado de informações dispersas, as ferramentas deste guia podem ajudar.

Ainda decidindo? Veja o Guru em ação e descubra como ele centraliza o conhecimento, se integra perfeitamente aos seus fluxos de trabalho e fornece respostas com inteligência artificial exatamente quando você precisa delas.

 Assista a demonstração para ver o que torna o Guru diferente.

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