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Oii pessoal,Vim compartilhar um estudo que fiz sobre um exemplo real de utilização do Fuzzy Match🔧😊Espero que gostem 💌

Oi, pessoal!Um ponto que achei legal na aula da Luiza foi quando ela mostrou os "bastidores" da modelagem de NLP. Antes de sair criando intenções no Blip, ela mostrou a importância de estruturar tudo em planilhas.Mapear: Frases de treinamento Intenções Entidades (e seus sinônimos) Respostas no Assistente de Conteúdo  Qual o processo de vocês hoje? Vocês também usam planilhas ou outras ferramentas?

Teria alguma forma de criar um campo customizado no contato que possa ser alterado (assim como os campos nome, documento, telefone são editados) para inserir uma breve descrição ao finalizar o atendimento?Eu pensei em colocar a descrição no atendimento no documento e usar esse campo como titulo para enviar para o sistema que faço a requição para guardar meus tickets.mas se alguem souber uma forma melhor

Pessoal, eu gosto muito de assistir a vídeos que agregam aos meus estudos e ao meu conhecimento. Assim como o Caio já comentou nas aulas sobre o Blip AMA, também existe no YouTube o Blip Cast. Vou enviar aqui alguns vídeos dessas playlists para vocês.Contatos Inteligentes: o processo para criar experiências incríveis – Blip AMABlip Cast #04 | Design conversacional: da estrutura à hiperpersonalizaçãoMuito legal ver canais como o da Blip compartilhando esse tipo de conteúdo. Se alguém tiver outros exemplos, comente aqui para a gente conhecer :)

Olá, pessoal! :DFiz um caça-palavras pra compartilhar com vocês e ajudar a fixar todo o conhecimento que estamos adquirindo ao longo desta semana. Acredito que seja uma forma leve e divertida de revisarmos os principais conceitos que aprendemos. Como Participar?Baixe o arquivo do Caça-Palavras (disponível em PDF e PNG) Procure pelos 5 termos-chave da Semana 4 Compartilhe com todos quantos você conseguiu encontrar :D

Bom dia, pessoal! Esse tópico vai ser bem curtinho e resumido, para ajudar quem precisa fazer o direcionamento de usuários no fluxo. Tenho visto dúvidas a respeito desse tema e talvez essa doc possa ajudar. São necessárias duas requisições e exatamente na seguinte ordem: Primeira RequisiçãoVerbo: POSTURL: https://{{id_do_contrato}}.http.msging.net/commandsHeaderContent-Type: application/jsonAuthorization: Key {YOUR_ROUTER_TOKEN} Body{ "id": "{{$guid}}", "to": "[email protected]", "method": "set", "uri": "/contexts/{{contact.identity}}/Master-State", "type": "text/plain", "resource": "{{idDoSubbot}}@msging.net"} Obs: A variável {{$guid}} é gerada automaticamente para uso no Postman A variável {{contact.identity}} é o número de telefone do usuário + o identificador padrão do Whatsapp.Exemplo: [email protected] A variável {{idDoSubbot}} é o id do bot que será direcionado. Essa informação pode ser obtida na página home do seu bot. Em baixo do nome terá uma chave-valo

Estamos entrando na última semana do curso e já estou saudosa. Aos organizadores devo aqui deixar um breve reconhecimento: os materiais de apoio estão incríveis!Pude compreender detalhadamente sobre o dia a dia do DCIA, as principais ferramentas e quando usá-las. Obviamente a prática faz toda a diferença, mas vocês não deixaram a desejar na teória de cada módulo.Parabéns! 👏👏👏👏

Pessoal, vamos simplificar a diferença entre essas três soluções de IA com uma analogia rápida:BLU – O GPS da conversaEntende o que o usuário quer e direciona o fluxo.Use quando: precisa identificar intenções e seguir rotas definidas. STT – O Tradutor de VozTransforma áudio em texto para o bot entender.Use quando: o atendimento envolve voz ou precisa ser mais acessível. AI Agent – O Piloto AutônomoPensa, responde e age sozinho com contexto amplo.Use quando: quer conversas naturais, livres e resolutivas. Resumo rápido:BLU entende → STT ouve → AI Agent resolve.Como vocês estão usando cada um no dia a dia?

 Olá!Estamos com uma situação em que a pesquisa de satisfação fica visível para nossos atendentes. Assim o atendente pode ver a sua própria avaliação.Acreditamos que isso seja prejudicial para o atendimento, gostaria de desabilitar a visualização das notas e comentários de atendimento para nossos atendentes. 

Oi, pessoal! 👋Eu tava procurando conteúdos sobre os tipos específicos de erros que podem ocorrer em chatbots com IA, e achei esse paper que é um pouco grande mas consegue abordar desde os tipos até a "reparação” desses erros, e suas diferentes técnicas para lidar com cada tipo de erro. Dando um pequeno spoiler, o primeiro de erro:Respostas inadequadasRespostas que soam desrespeitosas, frias demais em situação séria, piadas fora de hora ou até tóxicas. Como corrigir? Curadoria dos dados de treino Camadas de segurança (filtros de conteúdo sensível, regras de bloqueio) Humanos revisando logs Regras de estilo / persona (Definir explicitamente tom, formalidade, limites) 👉Leia mais aqui! Abraços, Cauê! 😃

Hoje mergulhei um pouco mais nos componentes cognitivos e fiquei pensando no quanto eles conversam com algo que já faz parte da minha rotina: UX.No fundo, componentes cognitivos são quase como uma camada invisível de UX dentro da IA conversacional. Eles ajudam o bot a entender não só o que o usuário disse, mas o clima daquela interação, o contexto, a intenção, o nível de urgência, o humor e até possíveis frustrações.É como se, por trás da conversa, existisse um “radar” que capta sinais sutis e transforma isso em decisões mais inteligentes.Quando a gente olha para isso com um olhar de UX, tudo muda.Fica claro que componentes cognitivos não servem só para “melhorar o bot”, mas para melhorar a experiência:Eles evitam atritos porque percebem quando o usuário está perdido. Eles deixam a jornada mais leve porque identificam padrões que fazem uma conversa fluir melhor. Eles aumentam a precisão porque entendem o porquê da mensagem. Eles ajudam a personalizar sem forçar, porque respeitam o cont

Terceira semana  do Bootcamp DC-IA e gostaria de destacar o tema: 💡 Documentação técnica = a base invisível que dá vida à IA conversacional.Ela traz sentido, consistência e escalabilidade para chatbots/assistentes virtuais, Luciana Siqueira mencionou pontos muito importantes.Com uma boa documentação, conseguimos:- Evitar que o “conhecimento fique apenas na cabeça de uma pessoa”;- Garantir qualidade e previsibilidade nas respostas da IA;- Facilitar manutenção, evolução e integração — especialmente em projetos que crescem com o tempo.

E aí pessoal, tudo bem?Quero perguntar qual o diferencial do Bootcamp DCIA para vocês? O que mais gostaram ou estão gostando de aprender? Na minha opinião, aprender sobre o ecossistema Blip abriu a mente para entender que, apesar do mercado em ebulição com as IAs Generativas, temos muitas outras opções de configuração para implantar um contato inteligente. Posso listar aqui componentes cognitivos e ferramentas importantes que aprendemos:• Cascata de Validação• Regex• Fuzzy Match• Small Talks• Data Apps (Blip Speech, NLU - Natural Language Understanding, LLMs, AI Agent) • Soluções de IA (Blip Copilot, Blip AI Agent e Audiências Inteligentes)• BLU (NLP nativa, Intenções e Entidades)• Análise de Dados (Blip Analytics e outros)• Integrações• Alinhamento com os objetivos de negócioProvavelmente devo ter esquecido alguns na lista acima. (rsrsrs) Mas pra mim, o diferencial tem sido a didática do Bootcamp, a forma como aprendemos a analisar e indicar a melhor solução para cada caso. Mesmo com

Na primeira parte da primeira aula, as excelentes Vanessa e Amanda mandaram um dado pesado: a maioria esmagadora dos Clientes (contratantes) ficam satisfeitos com a implementação de IA. A questão que sempre me ocorre:Essa satisfação corporativa se traduz em usabilidade e eficiência para o usuário final? Meu ponto é que a IA conversacional (o campo aberto) exige Evocação e maior Carga Cognitiva do usuário, que precisa escrever e formular a pergunta. Um bot regrado de botões (menus) usa apenas Reconhecimento. Pensei na Lei de Hick: mais escolhas (o infinito de opções de como se expressar ao ser atendido por uma IA) pode aumentar o tempo de decisão. https://www.interaction-design.org/literature/article/hick-s-law-making-the-choice-easier-for-users Quando o objetivo é agilizar o atendimento, a IA conversacional não pode, ironicamente, atrasar o fluxo em tarefas simples?Não estamos trocando velocidade de execução pelo “hype” de inovação?O que o usuário médio prefere: digitar um parágrafo no

Pessoal, queria compartilhar uma ferramenta que tem me ajudado bastante durante o Bootcamp: o NotebookLM, a IA do Google que transforma nossos materiais em formatos muito mais fáceis de estudar. Principais recursos que estão me ajudando • Resumos em áudio estilo podcastEle converte PDFs e documentos em um áudio contínuo, como um podcast explicando o conteúdo. Excelente para revisar enquanto faço outras tarefas.• Resumos em vídeoGera vídeos curtos que destacam os pontos mais importantes do material enviado.• Mapas mentais interativosCria automaticamente mapas mentais onde você pode clicar, expandir e explorar os temas de forma visual e dinâmica.• Geração de testes e perguntasPedi para ele criar questões com base nos PDFs das aulas, e isso tem me ajudado muito a revisar antes das provas semanais. O NotebookLM acaba virando um hub de estudos, reunindo áudios, vídeos, perguntas, mapas mentais e PDFs das aulas em um único lugar. Isso tem deixado minha rotina muito mais organizada e facilita

Oie pessoal, estava pensando aqui, em um caso de menu como esse exemplo da foto:Se o usuário não selecionar um item das opções que tem disponível e escrever alguma coisa que não tenha no menu, o Regex vai tentar reconhecer o que ele disse e seguir o fluxo ou terá uma mensagem automática para o usuário escolher uma opção do menu? Como funciona nesse cenário que eu comentei? Fiquei na dúvida...

Pessoal, queria compartilhar uma ferramenta que tem me ajudado bastante durante o Bootcamp: o NotebookLM, a IA do Google que transforma nossos materiais em formatos muito mais fáceis de estudar. Principais recursos que estão me ajudando • Resumos em áudio estilo podcastEle converte PDFs e documentos em um áudio contínuo, como um podcast explicando o conteúdo. Excelente para revisar enquanto faço outras tarefas.• Resumos em vídeoGera vídeos curtos que destacam os pontos mais importantes do material enviado.• Mapas mentais interativosCria automaticamente mapas mentais onde você pode clicar, expandir e explorar os temas de forma visual e dinâmica.• Geração de testes e perguntasPedi para ele criar questões com base nos PDFs, e isso tem me ajudado muito a revisar antes das provas semanais. Deixei anexados dois arquivos:• O primeiro é o mapa mental, para vocês visualizarem como ele fica. No NotebookLM ele é interativo, dá para clicar, expandir os tópicos e navegar pelo conteúdo.• O segundo é

Olá, pessoal! Quero dar as boas-vindas para vocês ao nosso primeiro bootcamp. Vamos usar esse post para centralizar todas as apresentações e conexões aqui no nosso evento. Que tal responder esse post contando:Quem é você?  O que faz? Qual o seu LinkedIn? Instagram? Ou alguma rede? – que você se sinta mais a vontade para compartilhar.  Alguma curiosidade ou tema que você gosta de estudar ou trabalhar mais?Você não precisa responder essas 4 perguntas nessa ordem, sinta-se a vontade para trazer os pontos que achar melhor.Convido vocês também a confirmarem a participação no bootcamp compartilhando nas redes sociais usando a #bootcampdcia2025 Se precisar, usem esse template para card ou story para vocês postarem.DICA: Sigam o tópico do nosso bootcamp, nessa página. Fica logo no canto direito.Serão 5 semanas incríveis! E espero conhecer vocês em breve!

Oi, pessoal! 👋Tudo bem? O bate-papo com o Dalton na última sexta-feira foi muito legal, e pegando o gancho no que ele falou de engenharia de prompt, queria trazer um pouco de cada técnica de forma mais definida, então fiz um artigo no Medium falando das técnicas mais utilizadas atualmente (Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought, Meta Prompting, Self-Consistency e Role Prompting).👉 https://medium.com/@cauraguiar/técnicas-de-engenharia-de-prompt-4761b48ee3e4 Abraços, Cauê (sem negrito kkkkk)

 Essa semana mergulhei na parte que mais está expandindo minha cabeça no Botcamp: Data Apps, NLP e LLMs. Foi como abrir o “cérebro” de um Contato Inteligente e entender como cada decisão ali dentro acontece.Aprendi como intenções, entidades, provedores de NLP e modelos de linguagem trabalham juntos para transformar uma mensagem simples em uma resposta inteligente e contextual. Entender a diferença entre BLU, Dialogflow, Watson e LUIS me fez enxergar que não existe “um melhor”, e sim o mais estratégico para cada caso.Também adorei ver na prática como os Data Apps ampliam a inteligência do CI, conectando dados externos, lógica especializada e insights que deixam o fluxo mais fluido e personalizado. E claro  descobrir que LLM não é magia kkkk, é estatística com esteroides só reforçou como IA é poderosa, mas precisa de propósito e estrutura.Cada aula me deixa mais preparada para construir bots que entendem humanos de verdade. E tô cada vez mais envolvida no projeto, já pensando em como apl

 Nessa semana mergulhei fundo nos conceitos de dados cognitivos, evolução contínua e no poder do ecossistema Blip para construir experiências realmente inteligentes. Entender como cada interação do usuário vira insight, como esses insights viram ação e como tudo isso se conecta à estratégia do negócio foi transformador.O mais interessante é perceber que não estamos só “fazendo bots”: estamos construindo soluções capazes de analisar comportamento, prever necessidades, personalizar jornadas e entregar valor real. A cada aula, me sinto mais preparada para olhar para um problema de negócio, diagnosticar, mapear a tecnologia certa e aplicar IA de forma prática e estratégica.Esse Botcamp está me desafiando e, ao mesmo tempo, abrindo minha cabeça para um novo nível de construção de CIs: muito mais analíticos, integrados e centrados no usuário. Animada com o que ainda vem por aí!

Fala, pessoal! Tudo bem?Criei o Otto, um agente GPT com a persona de um Senior Conversation Designer, treinado com todos os PDFs disponibilizados no Bootcamp DCIA (e vou mantendo atualizado até a 5ª semana).A ideia é ter um apoio prático para quem está estudando: Tirar dúvidas sobre conceitos (UX Writing, Personas, DC-IA, fluxos etc.) Revisar seus textos e sugerir melhorias com boas práticas Validar fluxos e indicar ajustes para uma experiência mais fluida Se quiser usar como sua “segunda tela” de estudo, o link é esse: https://bit.ly/ottodciaTestem e me contem o que acharam! Espero que auxilie na jornada de vocês.E parabéns à Blip pelo conteúdo incrível compartilhado. 💙