Base de Conhecimento
A base de conhecimento permite que o agente responda com informações reais do seu negócio — não apenas com conhecimento genérico de IA. Você faz upload de documentos e o agente passa a consultar esses dados durante as conversas.
O que é
Sem base de conhecimento, o agente responde apenas com o que o modelo de IA já sabe (informações gerais). Isso é útil para conversas abertas, mas insuficiente quando o cliente pergunta algo específico do seu negócio — preços, produtos, regras, horários, cardápios.
Com a base de conhecimento, você carrega seus próprios documentos e o agente passa a buscar informações neles antes de responder. Isso significa respostas fundamentadas em dados reais, não suposições.
Pense na base de conhecimento como a "memória" do agente sobre o seu negócio. Quanto melhor organizada, mais precisas são as respostas.
Formatos suportados
| Formato | Extensão | Melhor para |
|---|---|---|
.pdf | Catálogos, manuais, documentos formatados | |
| Planilha | .csv, .xlsx | Inventários, listas de preços, dados tabulares |
| Documento | .docx, .txt | FAQs, políticas, guias de atendimento |
Como funciona
O processo de upload é simples, mas por trás acontece uma etapa importante:
- Upload: você envia o arquivo pela página de Documentos
- Processamento: o Tyxter extrai o texto, divide em trechos e indexa em um banco vetorial
- Busca: quando um cliente faz uma pergunta, o agente busca os trechos mais relevantes
- Resposta: o agente usa esses trechos como contexto para formular a resposta
Isso é chamado de RAG (Retrieval-Augmented Generation) — o agente recupera informações relevantes antes de gerar a resposta.
Como fazer upload
- Acesse a página Documentos dentro do seu app
- Clique em Upload e selecione o arquivo
- O processamento acontece em segundo plano — o status indica quando o documento está pronto
- Após o processamento, o agente já pode consultar o documento nas conversas
Documentos muito grandes podem levar mais tempo para processar. O status na página de Documentos indica o progresso.
Como o agente usa a base
Quando um usuário envia uma mensagem no WhatsApp:
- O agente analisa a pergunta
- Busca na base de conhecimento por trechos relevantes
- Usa esses trechos como contexto adicional para formular a resposta
- Responde com informações fundamentadas nos seus documentos
O agente não memoriza o documento inteiro — ele busca e recupera apenas as partes relevantes para cada pergunta. Isso permite trabalhar com documentos grandes sem perder precisão.
Exemplos práticos
Imobiliária com inventário de imóveis
Você carrega uma planilha com imóveis disponíveis (endereço, quartos, preço, metragem). O cliente pergunta:
"Quero apartamentos de 3 quartos por menos de R$500 mil"
O agente busca na planilha, filtra os imóveis compatíveis e responde com opções reais do seu portfólio.
Suporte ao cliente com FAQ
Você carrega um documento com perguntas frequentes sobre seu produto. O cliente pergunta:
"Qual o prazo de garantia?"
O agente encontra a resposta no documento oficial e responde com a informação correta — sem inventar.
Nutricionista com plano alimentar
Você carrega PDFs com cardápios e orientações nutricionais. O cliente pergunta:
"O que posso comer no café da manhã?"
O agente consulta os planos carregados e sugere opções baseadas no conteúdo real.
Academia com grade de aulas
Você carrega a planilha de horários de aulas. O cliente pergunta:
"Tem aula de yoga amanhã?"
O agente consulta a grade e responde com horários e disponibilidade.
Boas práticas
- Mantenha documentos focados: um documento por assunto funciona melhor do que um documento gigante com tudo misturado
- Use dados estruturados: planilhas com colunas claras (nome, preço, descrição) geram respostas mais precisas do que textos corridos
- Atualize regularmente: se os preços ou produtos mudam, atualize os documentos — o agente responde com base no que está carregado
- Revise a formatação: documentos com formatação limpa (sem imagens complexas, tabelas quebradas ou texto escaneado) são processados com mais qualidade
- Teste após o upload: use o sandbox para verificar se o agente está encontrando as informações corretas
Documentos bem estruturados fazem toda a diferença. Uma planilha com colunas nomeadas ("Produto", "Preço", "Descrição") gera respostas muito melhores do que um PDF com texto corrido.
Limitações
- Documentos com imagens ou gráficos: o agente não interpreta elementos visuais, apenas texto
- Documentos escaneados (imagem de texto): precisam de OCR prévio para funcionar
- Dados que mudam em tempo real: para informações que mudam constantemente (ex: estoque), considere usar integrações externas com APIs em vez de documentos estáticos