Neste artigo, vamos explorar em detalhes como funciona a limitação de ensinamentos na ferramenta Ensinar Robô, uma solução inovadora que permite que os hoteleiros ensinem ao seu assistente virtual novos conhecimentos para aprimorar a experiência do viajante. No entanto, o aumento excessivo de ensinamentos pode impactar o tempo de treinamento do robô, levando a problemas no registro das respostas e desempenho do robô.

Explicaremos então o conceito de limitação de ensinamentos e como ela otimiza o treinamento dos robôs, garantindo que eles permaneçam eficientes e capazes de atender às necessidades dos hoteleiros e viajantes.

Como Funciona a Limitação?

A limitação de ensinamentos é uma estratégia adotada para garantir que o processo de treinamento dos assistentes virtuais seja eficiente e não resulte em tempos de espera prolongados, conhecidos como timeouts.

O que é Timeout?

Timeout é um termo utilizado para descrever o tempo limite máximo que um sistema tem para executar uma determinada tarefa. No contexto da nossa ferramenta Ensinar Robô, quando um robô possui uma grande quantidade de ensinamentos, o tempo necessário para processar todas as informações pode exceder o tempo limite estabelecido para o treinamento, resultando em um timeout automaticamente interrompendo o processo que estava em andamento.

A importância do treinamento

Antes de explicarmos a limitação de ensinamentos, é crucial entender a importância do treinamento dos assistentes virtuais. O treinamento é o processo pelo qual o robô adquire conhecimento e habilidades para interagir de forma eficiente com os viajantes. Quanto mais ensinamentos um robô tem, maior é o seu conhecimento sobre as necessidades e perguntas dos viajantes, o que contribui para uma experiência personalizada e aprimorada.

A relação entre ensinamentos e treinamentos

Os ensinamentos adicionados pelos hoteleiros são compostos por uma palavra-chave, seus sinônimos e as variações de frases relacionadas a essa palavra-chave. Essas informações são essenciais para que o robô compreenda as perguntas e necessidades dos viajantes e forneça respostas adequadas.

No entanto, a relação entre ensinamentos e tempo de treinamento não é linear. Quanto mais ensinamentos um robô possui, mais complexa se torna a tarefa de processar todas essas informações para que o robô esteja preparado para interações futuras. O treinamento envolve a análise, processamento e adaptação contínua dos ensinamentos, tornando-se uma operação computacionalmente intensiva.

A limitação de ensinamentos

Para garantir a eficiência do treinamento dos robôs, implementamos uma limitação no número de ensinamentos que um robô pode ter. Essa limitação foi estabelecida em 500 ensinamentos.

A contagem dos ensinamentos é realizada somando-se os seguintes componentes:

• Palavra-chave: Cada palavra-chave adicionada ao robô conta como 1;
• Sinônimos: Cada sinônimo relacionado à palavra-chave é incluído na somatória;
• Variações de frases: Cada variação de frase relacionada à palavra-chave contribui também na somatória para compor o ensinamento.

Dessa forma, podemos representar a somatória da seguinte maneira:

Ensinamento = ((Palavra-chave = 1) + Quantidade de sinônimos) x Quantidade de variações de frases

Boas Práticas

Agora que compreendemos como funciona a limitação de ensinamentos na ferramenta Ensinar Robô, vamos destacar algumas boas práticas que os hoteleiros podem adotar para otimizar o uso da ferramenta:

• Priorize ensinamentos relevantes: Ao adicionar ensinamentos ao robô, priorize informações relevantes e frequentemente solicitadas pelos viajantes. Focar em questões comuns aumentará a eficiência do robô e melhorará a experiência do usuário.
• Evite repetições: Evite criar ensinamentos muito semelhantes entre si, pois isso pode levar a uma contagem desnecessária de ensinamentos e dificultar o treinamento do robô.
• Evite criar ensinamentos que o robô já compreende: Antes de criar novos ensinamentos, verifique todas as respostas já cadastradas no questionário do seu robô. Elas compreendem informações padrões e essenciais para a hotelaria. Caso deseje complementar a resposta, basta fazer diretamente no questionário. Caso o robô não responda alguma informação que já está cadastrada no questionário, é só entrar em contato com nosso departamento de suporte. Para saber mais sobre o questionário de ativação do robô, clique aqui.
• Monitore o desempenho: Acompanhe regularmente o desempenho do robô para identificar possíveis áreas de melhoria e ajustar os ensinamentos conforme necessário.
• Atualize ensinamentos obsoletos: À medida que as necessidades dos viajantes mudam ao longo do tempo, certifique-se de atualizar ou remover ensinamentos obsoletos para manter o robô atualizado e eficiente.

Conclusão

A limitação de ensinamentos na ferramenta Ensinar Robô é uma medida essencial para garantir que o treinamento dos assistentes virtuais seja eficiente e não resulte em tempos de espera prolongados. Ao entender como essa limitação funciona e seguir as boas práticas sugeridas, os hoteleiros podem otimizar o uso da ferramenta, oferecendo uma experiência aprimorada para os viajantes e impulsionando o sucesso de seus negócios na hotelaria.

Lembre-se de que nossa equipe de suporte está à disposição para auxiliar em qualquer dúvida ou necessidade relacionada à ferramenta Ensinar Robô e outras soluções incríveis que oferecemos para transformar o futuro da hotelaria.