Desenvolver um prompt eficaz em GEN AI pode fazer a diferença entre obter resultados precisos e claros, ou enfrentar respostas confusas e pouco úteis. Aqui, apresentamos algumas dicas importantes para garantir que seu prompt esteja bem estruturado e otimizado para obter os melhores resultados:1. Qualidade da Informação:A base de qualquer prompt eficaz é a qualidade da informação fornecida. Garanta que os dados estejam bem redigidos, sem erros de ortografia e estruturados de maneira clara. Utilize subtítulos e listas para organizar a informação de maneira eficaz.2. Organização:Organize seu prompt em seções claras e concisas. Divida a informação em subtítulos e listas que delimitem os dados a serem treinados. Isso ajudará o bot a processar a informação de maneira mais eficaz.3. Formato Apropriado:Utilize formatos de arquivo que sejam compatíveis com a plataforma, como texto plano em formato PDF ou o requerido pela plataforma. Evite utilizar tabelas ou outros tipos de documentos que possam dificultar a leitura dos dados para o bot.4. Estrutura Detalhada:Proporcione ao bot um contexto claro para que ele compreenda como deve atuar. Divida o prompt em seções que incluam informações como tarefas especiais, formatos, limitações, etc. As principais que recomendamos são:

Isso ajudará o bot a compreender melhor suas funções e a processar a informação de maneira mais eficaz.6. Q&A Relevante:Considere as perguntas que são frequentes para seus clientes e aquelas que devem ser respondidas de certa forma. Treine o bot incluindo estas perguntas e respostas na seção de 'Perguntas e respostas'. Isso ajudará a reduzir respostas incoerentes e melhorar a experiência do usuário.7. Manuseio de Imagens:Se você precisar incluir imagens, carregue-as na nuvem e gere um link com a terminação adequada (.png, jpg). Em seguida, inclua estes links na seção de perguntas e respostas para que o bot possa acessá-los quando necessário. Os documentos são carregados na seção de 'arquivos' e são enviados do computador, estes não devem estar carregados na internet.Seguindo estas dicas, você poderá desenvolver um prompt eficaz em GEN AI que maximize a precisão e a utilidade de seus resultados.

Quando um bot utiliza uma base de conhecimento estruturada para responder a consultas como preços, descrições ou disponibilidade de produtos, é fundamental garantir que todos os campos estejam corretamente atualizados.

Um pequeno desajuste (por exemplo, atualizar só a descrição, mas não o preço) pode causar respostas errôneas em produção.

Antes de salvar ou publicar mudanças, revise:

Você atualizou todas as colunas relevantes? (📝 Ex.: nome, descrição, preço, estoque, URL, etc.)

Os dados foram modificados na versão correta do mês do bot?

Foi feita uma revisão do dataset completo (linhas e colunas) antes de salvar?

Você testou o comportamento no bot mediante simulação da intenção ou palavra-chave?

| Erro frequente |

| Por que ocorre? |

| Como evitá-lo |

| Só a descrição do produto é atualizada |

| Uma célula é editada na linha sem revisar outras colunas relacionadas |

| Utilize filtros para ver o conteúdo completo por produto antes de salvar |

| O documento correto é editado, mas não é publicado |

| A base de conhecimento fica como rascunho ou não é vinculada ao bot correto |

| Confirme no menu do bot que a Knowledge Base ativa seja a adequada |

| Duplicação sem limpeza |

| Um dataset é duplicado sem apagar valores prévios |

| Revise e limpe as colunas antes de duplicar ou copiar |

Um cliente reportou que o preço do "artigo1" era incorreto. A descrição havia sido atualizada, mas a coluna de preço mantinha o valor anterior.

👉 Solução: o campo de preço foi atualizado na base de março e foi verificado no fluxo. Resultado: o bot agora responde corretamente com $500000.

Se você trabalha com múltiplas versões mensais ou por campanha de seus datasets, implemente uma nomenclatura clara e uma tabela de controle que indique:

Data da última edição

Versão publicada

Usuário responsável

Que campos foram modificados