Busca Semântica

Motor de Embeddings

O motor de embeddings é responsável por transformar textos em vetores numéricos para permitir comparação semântica entre mensagens, documentos e conteúdos cadastrados.

Atualmente apenas o Gemini (Google) é suportado como motor de embeddings.

Chave de API do Gemini

A chave Gemini é utilizada para:

• Vetorizar os itens da Base de Conhecimento.

• Vetorizar documentos e arquivos processados pela Recepção Inteligente.

• Comparar semanticamente mensagens dos clientes com conteúdos cadastrados.

Como Funciona Sem a Chave Gemini

Quando a chave Gemini não está configurada, o sistema realiza apenas busca por palavras-chave exatas.

Exemplo:

Se o conteúdo possuir a palavra-chave "segunda via" e o cliente escrever "boleto atualizado", o sistema pode não encontrar correspondência.

Nesse modo, a busca ocorre somente pelos termos cadastrados manualmente.

Como Funciona Com a Chave Gemini

Quando a chave Gemini está configurada, o sistema utiliza busca semântica.

Isso significa que a IA compara o significado da mensagem do cliente com o conteúdo cadastrado.

Exemplo:

Cliente: "Preciso atualizar meu boleto"

Base de conhecimento: "Como emitir segunda via"

Mesmo utilizando palavras diferentes, o sistema consegue identificar que os assuntos possuem o mesmo contexto e localizar a resposta correta.

Análise de Arquivos

A chave Gemini também permite analisar semanticamente:

• PDFs

• Documentos

• Arquivos enviados pelos clientes

• Conteúdo extraído de imagens

Sem a chave Gemini, a busca considera apenas nomes de arquivos e palavras-chave cadastradas.

Com a chave Gemini, o sistema compara o conteúdo real dos documentos e arquivos para encontrar a melhor correspondência.

Recomendação

Configure a chave Gemini para ativar a busca semântica na Base de Conhecimento e na Recepção Inteligente.

Sem ela, o sistema funciona apenas com correspondência exata de palavras-chave.