Gerenciando Conteúdo
Datasets
Conjuntos de conteúdo usados para treinar e personalizar os avatares do Tolky.
Os Datasets são a base do treinamento da IA conversacional do Tolky. São conjuntos de blocos de conteúdo selecionados para ensinar a IA a compreender, responder e interagir de forma coerente e relevante.
Definição e Importância
Um Dataset é uma coleção de dados estruturados que a IA utiliza para:
- Aprender padrões de linguagem.
- Entender contextos específicos.
- Adquirir conhecimento sobre temas variados.
Os Datasets podem ser:
- Específicos → exclusivos de um avatar ou subavatar.
- Compartilhados → usados por múltiplos avatares ou subavatares.
Aplicação Transversal e Específica

No exemplo acima:
- Dataset geral — acessível a todos os subavatares.
- Dataset sucesu — exclusivo do subavatar
/eventos.
Datasets Compartilhados
- Utilizados em múltiplos contextos ou avatares.
- Garantem consistência na comunicação.
- Exemplo: informações institucionais (história, missão, visão, valores).
Datasets Específicos
- Criados para necessidades únicas de um avatar ou subavatar.
- Permitem personalização profunda das respostas.
- Exemplo: subavatar de suporte técnico com FAQs e procedimentos específicos.
Estratégias de Implementação
Para gerenciar datasets de forma eficaz:
-
Identificar Necessidades de Conteúdo
- Mapear informações essenciais para cada avatar.
- Separar o que pode ser compartilhado do que precisa ser exclusivo.
-
Curadoria e Atualização
- Revisar periodicamente para manter informações corretas e atualizadas.
- Adaptar conteúdos a mudanças de política, produto ou serviço.
-
Segmentação e Personalização
- Organizar datasets por tema ou função.
- Garantir que cada avatar tenha conteúdo alinhado aos seus objetivos.
Uma gestão eficiente de datasets garante comunicação consistente e, ao mesmo tempo, experiências personalizadas para cada usuário.