Make: automatizando respostas de clientes

Construindo uma automação no Make - Apresentação

Introduzindo a automação de tarefas com o Make

Você, como gestor ou gestora, ou mesmo colaborador em uma organização, já considerou automatizar tarefas repetitivas relacionadas a aplicativos digitais no seu trabalho para acelerar processos? O Make é uma ferramenta projetada para executar exatamente isso: automatizar tarefas repetitivas por meio de aplicativos digitais, operando de forma autônoma, com a possibilidade de especificar a duração e a quantidade de repetições desejadas. Interessado em entender mais sobre isso? Vamos aprender juntos.

Apresentando a instrutora

Antes de começarmos, permita-me apresentar. Meu nome é Mirla, sou instrutora na Alura.

Audiodescrição: Mirla é uma mulher de pele clara, com cabelos pretos, cacheados e de tamanho médio. Ela está usando uma blusa preta e óculos de grau com armação redonda. Mirla será a instrutora que acompanhará durante todo este curso.

Explorando o caso de uso no Bytebank

Na situação apresentada, trabalharemos em um banco, o Bytebank, onde recebemos diversos e-mails com diferentes conteúdos. Um desses conteúdos consiste em várias perguntas dos clientes, que poderiam ser respondidas a partir do FAQ, a cartilha de Perguntas e Respostas dos Clientes. Para facilitar a velocidade com que esses e-mails são respondidos, podemos criar um fluxo no Make. Esse fluxo, que está na tela, permite receber um e-mail, processá-lo, verificar se pode ser respondido pelo FAQ e, caso positivo, gerar e enviar a resposta automaticamente. Caso contrário, o fluxo ajuda a organizar as pastas dos e-mails para identificar a categoria do e-mail.

Iniciando o aprendizado sem pré-requisitos

Gostaria de saber como podemos implementar isso? Este curso não possui pré-requisitos. Não será necessário estruturar nenhum código, pois o Make é muito simples de utilizar. Vamos estudar juntos?

Construindo uma automação no Make - Realizando nossa primeira conexão

Introduzindo o contexto e objetivo da automação

Atuamos no setor de comunicação do Banco ByteBank, e nossa tarefa é esclarecer dúvidas dos clientes, auxiliá-los em caso de problemas e melhorar a qualidade da experiência dos clientes com o banco. Para manter esse contato com a clientela, utilizamos telefonemas, mensagens e e-mails. No caso dos e-mails, notamos que recebemos algumas dúvidas que poderiam ser respondidas com uma rápida leitura na nossa cartilha de perguntas e respostas frequentes, o famoso FAQ.

Para otimizar o processo de curadoria das dúvidas e respostas, decidimos construir uma automação capaz de receber os e-mails e identificar se as dúvidas estão relacionadas ao FAQ. Pensamos em um fluxo de construção de automação. Vamos conhecê-lo?

Descrevendo o fluxo de automação

O fluxo começa com a recepção de e-mails, pois precisamos de uma forma dentro da automação para recebê-los. Em seguida, identificamos se o e-mail é uma dúvida ou outra questão que não envolve o FAQ. Se for uma dúvida, verificamos se pode ser respondida pelo FAQ, pois algumas não podem ser respondidas pelas perguntas e respostas frequentes.

Se a dúvida puder ser respondida pelo FAQ, geramos uma resposta de acordo com a cartilha e enviamos um e-mail de resposta aos clientes. Caso o e-mail não seja uma dúvida ou não possa ser respondido pelo FAQ, movemos o e-mail para um suporte mais adequado, normalmente mais humano.

Utilizando a plataforma MAKE e ferramentas necessárias

Para construir esse fluxo, utilizaremos o MAKE como ferramenta-chave, pois é especializada na construção de fluxos de trabalho e permite otimizar processos padronizados e manuais. Além disso, usaremos inteligências artificiais para identificar se o e-mail é uma dúvida e se pode ser respondido pelo FAQ.

Para construirmos esse projeto juntos, é importante ter uma conta no MAKE, na Microsoft e no Grok. Além das contas, é necessário seguir alguns passos relacionados a essas ferramentas, que estão descritos em um tutorial na atividade anterior a este vídeo. Se ainda não conferiu, por favor, faça os passos e depois retorne para construirmos o projeto.

Preparando o ambiente de teste

Já estamos com a conta do Outlook aberta, pois temos um e-mail de um cliente que servirá como teste durante a construção do fluxo de trabalho. O e-mail diz: "Olá, tenho uma dúvida para o banco. Recebi meu bytecard e preciso saber como posso desbloquear o cartão. Aguardo o retorno."

Com o e-mail na caixa de entrada, vamos utilizá-lo na construção do MAKE. Já estamos logados na sessão "My Team", que é a sessão padrão ao entrar no MAKE, onde criaremos nosso cenário. O cenário é um espaço em branco onde podemos adicionar módulos e construir o fluxo.

Criando o cenário no MAKE

Para isso, clicamos no botão roxo no canto superior direito do MAKE, "Create a New Scenario". Ao clicar, começamos a gerar o novo cenário e, na bola central do MAKE, podemos adicionar o primeiro módulo.

O primeiro passo da nossa aplicação é receber e-mails. Para isso, vamos adicionar um módulo que permite receber e-mails lidos. Como nesta aplicação utilizaremos o Outlook, vamos utilizar o módulo do próprio Outlook. Vamos clicar no ícone de adição que aparece no centro da tela. Em seguida, na caixa de pesquisa localizada na parte inferior da nova aba que se abriu, digitamos "Outlook". A primeira opção que aparece é "Microsoft 365 e-mail (Outlook)", que é o módulo que utilizaremos. O módulo é uma forma de se conectar com o processo desejado dentro do nosso fluxo. Dentro desse módulo, há diversas funções disponíveis. Como nosso objetivo é apenas verificar e ler o e-mail que chegou, utilizaremos a função Search Message, que busca por mensagens dentro do Outlook. Vamos clicar nessa função.

Configurando a conexão e coleta de e-mails

Neste ponto, aparece a solicitação para criar uma conexão, que basicamente consiste em fazer o login na conta do Outlook. Vamos criar essa conexão clicando no botão Create Connection. Ele solicita um nome para a conexão, que pode ser alterado, mas deixaremos o padrão. Ao clicar em Save, uma aba para realizar a conexão será exibida. Vamos seguir as instruções fornecidas pelo Make para realizar as conexões e permissões necessárias.

Já temos uma aba para especificar várias informações sobre as mensagens que queremos coletar. A primeira coisa a informar é qual é a pasta principal dos e-mails que desejamos coletar. Vamos clicar no botão Click Here to Choose a Folder e selecionar a caixa de entrada. Assim, faremos uma seleção das primeiras mensagens a serem coletadas, montando uma ordenação de e-mails. Dentro da ordem, selecionaremos a primeira leitura, que é do último e-mail recebido. Para isso, selecionamos Order By, Create, Receive as Dates Time e escolhemos Descending. Dessa forma, o último e-mail recebido será o lido. Definimos o limite de um e-mail, ou seja, faremos a leitura de apenas um.

Limit: 1

Executando o módulo de recepção de e-mails

Vamos salvar e rodar esse módulo para verificar se está funcionando. Clicamos com o botão direito no módulo e selecionamos a opção Run This Module Only, que executará apenas esse módulo.

O módulo traz várias informações sobre o e-mail coletado, mas todas estão contidas dentro de coleções, que são categorias e conjuntos de informações. O que mais nos interessa é o conteúdo da mensagem. Ele fornece uma pré-visualização da mensagem, mas isso pode não ser suficiente dependendo do tamanho do e-mail. Precisamos de todo o corpo da mensagem. Para isso, acessamos Body e depois selecionamos Content, onde temos todo o corpo da mensagem.

1. Body: Content

Convertendo HTML para texto

Observamos que está em HTML. Precisamos enviar esses e-mails para uma IA, que precisa ler o e-mail para verificar se é uma dúvida, um FAQ, etc. Estar em HTML não facilita nosso trabalho, então é importante converter para texto.

Vamos adicionar um novo módulo para converter o HTML em texto. Para isso, clicamos no ícone de adição ao lado do módulo da Microsoft. Selecionamos o TextParser e procuramos a função HTML to Text. Selecionamos essa opção e, dentro do conversor, enviamos o corpo da mensagem em HTML. Já conseguimos ver algumas variáveis relacionadas ao módulo da Microsoft. Buscamos o body, onde encontramos o body, e em seguida a variável content. Deixamos essa configuração e salvamos.

Agora, podemos rodar toda a aplicação clicando em Run Once. Um aviso aparecerá indicando que não é interessante deixar o TextParser como último, mas como é apenas um teste, clicamos em Run Anyway. O resultado é que a saída é apenas o texto da mensagem. Terminamos a primeira etapa do nosso projeto, mas ainda faltam várias outras etapas para concluirmos. Daremos continuidade nos próximos vídeos.

Construindo uma automação no Make - Identificando dúvidas

Construindo o fluxo de automação para responder e-mails

Vamos seguir com a construção de todo o nosso fluxo de automação para responder e-mails que podem ser respondidos através da cartilha do FAC. Agora, entramos na etapa em que precisamos identificar se o e-mail recebido é ou não uma dúvida. Isso facilitará muito quando chegarmos na etapa de identificação se essa dúvida pode ser respondida pelo FAC. Portanto, precisamos criar esse "filtro" inicialmente.

Nessa etapa, também precisaremos do suporte de inteligências artificiais. Para isso, utilizaremos o Grok, que é um módulo dentro do Make que podemos utilizar, e que disponibiliza as IAs que a API do Grok também oferece. Além disso, precisamos adicionar alguns filtros e dividir o fluxo de trabalho, pois não é interessante que um e-mail que não seja uma dúvida receba toda a automação e todos os processos que um e-mail de dúvida receberia.

Adicionando o módulo Grok no Make

Vamos ao Make para continuar este projeto. Começaremos adicionando o nosso módulo Grok. Para fazer isso, podemos clicar no botão de mais ao lado do módulo TextFacer. Clicando aqui, abrimos opções para buscar novos módulos, e dentro da barra de pesquisa, selecionaremos Grok. Vamos clicar no módulo e selecionar a função Create a JSON Chart Completion, pois essa função permitirá que a saída do Grok seja um JSON. Isso facilita muito quando selecionamos as variáveis de saída do modelo.

Para definir a estrutura do JSON, utilizamos o seguinte formato:

{ "categoria": "dúvida ou não dúvida" }

Selecionaremos essa opção, e aqui, da mesma forma que na Microsoft, é solicitada uma conexão. Essa conexão não precisará de e-mail, mas precisará da chave API do Grok, que já ensinamos como coletá-la nas atividades desta aula. Vamos clicar no botão Create a Connection. Será necessário um nome, que pode ser alterado. Em API Key, podemos enviar a chave API. Vamos colar a chave, pois ela já está salva na área de transferência, e clicar em Save. Assim, a conexão será criada.

Configurando o modelo e o prompt do sistema

Com a conexão feita, podemos selecionar o modelo que utilizaremos, clicando na barra do modelo, e selecionaremos o Llama 3.3 70B Versátil. Este é o mais adequado para nossa aplicação. Em seguida, precisamos criar um prompt de sistema, que basicamente indicará qual é o formato JSON da saída deste módulo. Já temos um prompt pronto, que vamos copiar e colar, e ler juntos.

O prompt que utilizaremos é o seguinte:

Você é um assistente de classificação de mensagens do Banco Bytebank. Sua tarefa é ler o conteúdo abaixo e determinar se a mensagem expressa uma dúvida de um cliente ou não. Responda apenas com uma das opções: "dúvida" - se a mensagem contiver uma pergunta de um cliente ou estiver buscando esclarecimento sobre algo do banco. "não dúvida" - se a mensagem for apenas uma afirmação, informação, solicitação direta ou outro tipo de conteúdo.

Nessa parte, vamos inserir o resultado daquele conversor de HTML para texto, que fizemos no último vídeo, para podermos enviar o texto. O Make já traz a sugestão da variável que podemos inserir. Dentre várias variáveis, selecionaremos o texto do TextFazer. Feito isso, temos todos os prompts prontos e podemos também limitar o máximo de tokens utilizados nessa resposta.

Executando o módulo Grok e criando filtros

Vamos definir o valor 50 para deixar a resposta mais direta e objetiva. Em seguida, clicamos em "Save". Observamos que o módulo do Grok não possui uma saída, ou seja, ele não apresenta os balões que temos no Outlook ou no TextFazer, pois ainda não executamos o Grok. Portanto, ele está sem saída e não temos uma variável associada a ele. Para pensarmos nos filtros ou no fluxo após o Grok, e decidir se é uma dúvida ou não, precisamos executar o módulo para gerar uma saída.

Primeiro, abrimos o TextFazer e copiamos todo o texto. Vamos fazer isso juntos, pois o texto de saída será utilizado. Executamos somente o módulo do Grok clicando com o botão direito e selecionando "Run This Module Only". Ao rodar, ele solicita um texto de entrada, que seria a variável texto. Como estamos rodando apenas este módulo, ele não possui essa variável. Colamos o texto copiado e clicamos em "OK". Assim, ele executa a entrada e, ao clicar em "Mais" ao lado de "Result", vemos o resultado: a categoria foi identificada como dúvida.

Criando rotas e filtros para e-mails

Com isso, podemos criar um fluxo que separa os casos em que o e-mail é uma dúvida ou não. Para isso, criamos uma rota que divide o fluxo dentro do nosso sistema. Na rota, podemos clicar no botão de "Flow Control" na barra inferior ou adicionar outro elemento clicando em "Mais". Selecionamos a função "Router" para dividir a rota. Conectamos a linha do Grok à rota e clicamos na rota para gerar duas opções.

Na primeira opção, montamos o caso em que o resultado do Grok não é uma dúvida. Adicionamos um filtro nesse caminho, clicando na ligação e criando uma condição. A condição é: se o resultado do Grok na categoria for igual a "não dúvida", salvamos. Com o primeiro filtro, podemos mover o e-mail para outra categoria no Outlook, facilitando a busca e entendimento dos e-mails recebidos. Para isso, clicamos em "Mais" no módulo do primeiro caminho, selecionamos o Microsoft Outlook e escolhemos a opção "Move a Message". Podemos mover uma mensagem para qualquer pasta desejada, utilizando o ID de mensagem coletado ao executar o módulo da Microsoft. Definimos a mensagem e a movemos para a pasta "Outras mensagens". Salvamos e concluímos essa parte.

Finalizando a configuração dos filtros

Criamos um novo filtro para o caso de uma dúvida. A condição será que a categoria, resultado dado pelo Grok, seja igual a "dúvida". Salvamos e temos todos os filtros de rota, incluindo o primeiro caminho dentro do fluxo. Com isso, construímos a segunda etapa, que é a identificação de uma dúvida. Adicionamos um anexo para que, caso não seja uma dúvida, o e-mail seja colocado em uma pasta relacionada a outras mensagens. Ainda falta identificar se o e-mail pode ser respondido pelo FAQ, o que faremos no próximo vídeo.

Sobre o curso Make: automatizando respostas de clientes

O curso Make: automatizando respostas de clientes possui 52 minutos de vídeos, em um total de 14 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de IA para Dados em Inteligência Artificial, ou leia nossos artigos de Inteligência Artificial.

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