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Resumindo a AVA: escopo da P&D

A assistente de compra virtual fornecida pela AVA conduzirá conversas naturais e improvisadas — usando uma linguagem natural, com todo coloquialismo e significado compreensível apenas por humanos — com clientes de lojas online.

Andre Floriano
Andre Floriano

A AVA é uma assistente por voz autônoma 100% dedicada às empresas de comércio eletrônico, especialmente, a toda comunicação mantida por seus departamentos de atendimento ao cliente — ou seja, produtos (características, preços, especificações, etc.). Perguntas simples, como "disponibilidade do produto", ou termos como "devoluções", também são importantes; no entanto, lidar com essas consultas é relativamente fácil e não é um desafio em si. A assistente deve lidar com o conhecimento do produto como um ser humano faria para garantir uma experiência de compra semelhante à que podemos encontrar nas lojas físicas.

Organizar todo esse conhecimento é uma coisa. No entanto, as pessoas perguntam principalmente sobre coisas que não estão listadas na descrição do produto; extraí-lo das descrições, bem como de conversas passadas, é o "x" da questão.

Escopo, Desafios e Marcos de P&D

Além de falar sobre descrição ou conversa com os clientes, a AVA foi criada para ser um produto comercial. O que é ainda mais importante: será um produto vendido no modelo B2B para lojas online de qualquer porte.

Administrar um negócio de comércio eletrônico requer muitas especializações diferentes e experiência prática. É crucial fornecer soluções fáceis de introduzir e manter. Portanto, precisamos automatizar o processo de "construção" da assistente, tanto quanto possível, tendo em mente a qualidade do produto final — uma assistente por voz especializada e dedicada a uma determinada loja. Sendo assim, a AVA será "máquinas de desenvolvimento de máquinas".

Começaremos desenvolvendo um algoritmo responsável pela criação de um modelo de linguagem adaptado ao e-commerce, trabalhando em corpus textuais consistindo em descrições de produtos retiradas de diversas empresas de e-commerce em diversos setores. É a base para a próxima etapa: algoritmos de PNL, dos quais dois são particularmente interessantes — eles serão o núcleo da plataforma AVA.

gMAP e MAP

O aspecto mais crucial do projeto é adaptar a plataforma às várias lojas e estruturas de dados que podemos encontrar entre elas. Por exemplo, algumas empresas de comércio eletrônico trabalham com dados altamente estruturados (consistindo em uma hierarquia de categorias de produtos); outras não. Além disso, precisamos que as características do produto também sejam estruturadas. Chamamos esta peça de "MAP": Mapa de Atributos que descreve produtos.

O MAP é o centro da nossa assistente. É um espaço vetorial multidimensional, organizando o conhecimento do assistente sobre os produtos. Cada produto é automaticamente colocado neste espaço, criando um modelo único para cada loja separadamente.

A criação de objetos complexos como o MAP é demorada e requer conhecimento técnico. Simultaneamente, como mencionamos acima, quem trabalha com e-commerce precisa de soluções fáceis de usar, rápidas e confiáveis. Para isso, iremos disponibilizar o "gMAP": gerador de MAPs.

Ele fornece a simplificação máxima possível do trabalho necessário para criar o MAP, aplicando algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning) e interface gráfica para modificações manuais do MAP (aprendizado ativo).

Combustível para a AVA

O gMAP usa dados de três fontes diferentes:

  • O plugin da edrone, que rastreia o comportamento dos clientes e passa para a plataforma da edrone;
  • A API da plataforma de e-commerce, que é útil para buscar dados do produto, mas nem todas as plataformas fornecem sua API; e
  • O feed de produtos, que é amplamente usado no comércio eletrônico como uma lista universal de produtos, usada para diversos fins, especialmente marketing, publicidade e monitoramento de estoque.

O feed de produtos é a fonte mais abrangente de conhecimento do produto. Ele contém o nome do produto, descrição, fotos, nome da categoria, produtor, preço, disponibilidade, envio e outras informações valiosas. A AVA extrairá das conversas todas as informações não incluídas nas descrições dos produtos — disponíveis por meio do plugin da edrone (API).

Arquitetura da AVA

Próximos desafios

No roadmap da AVA, existem marcos não incluídos na descrição acima, também dignos de menção:

  • Recomendador de pesquisa — consiste em algoritmos responsáveis por combinar produtos com os requisitos dos clientes e fazer perguntas adicionais, se necessário, para recomendação eficaz de produto (também suportado por filtragem colaborativa e análise de afinidade).
  • Protótipo de algoritmo para lidar com atributos universais de produtos específicos de comércio eletrônico — em vários setores de comércio eletrônico, os produtos têm algumas características universais com as quais são descritos; ou seja, o "tamanho" na indústria da moda é um excelente exemplo de tal característica.
  • Módulo NLU — capaz de extrair os principais requisitos dos clientes de comércio eletrônico.

Você está interessado em se juntar a nós neste desafio?

O Centro Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento — uma agência polonesa de implementação com a missão de apoiar empresas e unidades científicas polonesas no desenvolvimento de suas habilidades para criar e fazer uso de soluções baseadas em resultados de pesquisa —  já nos concedeu 2,5 milhões de dólares para investirmos no projeto da AVA.

Junte-se à nossa equipe de especialistas; no momento, estamos procurando:

  • Engenheiros de Processamento de Linguagem Natural
  • Engenheiros Sênior de Processamento de Linguagem Natural

Sinta-se à vontade para entrar em contato conosco por meio do canal de sua preferência:

AVADeep learningMachine learningArtificial intelligenceNLP

Andre Floriano

Brazilian living in Poland. Lived for 10 years in the U.S. With experience in International Business and Management. Currently, edrone's Head of Education. Has four children.