Introdução ao Einstein Language

Objetivos de aprendizagem

Após concluir esta unidade, você estará apto a:
  • Descrever o processamento de linguagem natural (PLN) e como ele se relaciona com IA.
  • Explicar o que são as APIs do Einstein Language.
  • Explicar os diferentes cenários para usar as APIs do Einstein Language.

Introdução

Você é um desenvolvedor que trabalha para a Cloud Kicks, uma empresa de varejo que cria pares de tênis personalizados. A Cloud Kicks usa o Salesforce em todos os seus processos comerciais, do gerenciamento do ciclo de vendas à criação de pedidos e atendimento ao cliente.

A Cloud Kicks está crescendo rapidamente. Por isso, ela está procurando uma forma de dimensionar seus processos comerciais e continuar a fornecer o excelente atendimento ao cliente que fez a sua fama.

Atualmente, no site da Cloud Kicks, existe uma solicitação de serviço que os clientes atuais ou potenciais podem preencher para fazer perguntas ou pedir ajuda. As informações no formulário são enviadas para um único endereço de email da Cloud Kicks; um dos representantes do atendimento ao cliente é responsável por direcionar os emails ao departamento correto.

Como a Cloud Kicks lida com solicitações de serviço atualmente

Quando ela implantou o formulário de solicitação de serviço, uma pessoa podia passar algumas horas por semana fazendo a triagem e direcionando os emails. Mas o negócio está se expandindo e, agora, três representantes do atendimento ao cliente passam algumas horas por dia fazendo essas tarefas. A Cloud Kicks deseja automatizar o direcionamento desses emails para que eles possam lidar com ainda mais solicitações. E, assim, seus representantes do atendimento ao cliente podem se concentrar em tarefas que se beneficiem mais das suas habilidades.

O desenvolvedor da Web da Cloud Kicks trata do código do formulário de solicitação de serviço. Mas a equipe quer que você crie algo que identifique o tipo de solicitação de serviço com base no texto que o cliente inserir no formulário. Dependendo do tipo de ajuda que o usuário procura, o site direciona a solicitação de serviço para o endereço de email do departamento pertinente. Isso significa que o site envia a solicitação de serviço para o departamento correto e os representantes do atendimento ao cliente podem voltar a atender aos clientes.

Como a Cloud Kicks deseja usar o Einstein Intent para lidar com solicitações de serviço

Esse não é um desafio de desenvolvimento de software típico. Como um bom desenvolvedor, você decide não entrar em pânico e começar imediatamente a pesquisar soluções na Internet. Você descobre que inteligência artificial, especialmente o processamento de linguagem natural, é o ideal.

Resumo de PLN

Processamento de linguagem natural, PLN, é um termo que se refere à interação entre computadores e a linguagem humana. A parte de “linguagem” do PLN significa especificamente a linguagem que os seres humanos usam para se comunicar uns com os outros, tanto oral quanto escrita. O PLN é um aspecto da inteligência artificial (IA) no qual os computadores analisam e compreendem linguagem.

O PLN já existe há algum tempo. Por exemplo, a filtragem de emails de spam é um caso prático de implantação de PLN que já existe há algum tempo. Um filtro de spam analisa componentes de um email, como o assunto e o conteúdo do email, e procura ocorrência de determinadas palavras, frases e pontuação. Com base nessa análise, o filtro classifica o email como spam ou não spam.

Houve um renascimento do PLN porque os avanços na aprendizagem profunda deram mais poder e utilidade ao PLN para solucionar problemas do dia a dia. Apresentamos um novo termo aqui, aprendizagem profunda; por isso, vamos parar um instante para falar um pouco sobre isso.

Aprendizagem profunda é um subcampo da aprendizagem de máquina. Na aprendizagem profunda, o foco está na criação de sistemas que imitam o funcionamento do cérebro humano, funções como raciocínio ou tomada de decisões. Na aprendizagem profunda, algoritmos sofisticados são executados em vários dados para criar redes neurais. Essas redes neurais aprendem com os dados fornecidos e podem retornar previsões sobre novos dados. Por exemplo, com dados suficientes, as redes neurais podem analisar textos e tomar decisões sobre o que eles significam.

A confluência de dois fatores colocou a aprendizagem profunda na vanguarda da IA: a disponibilidade de grandes volumes de dados necessários para criar redes neurais úteis e computadores com capacidade e velocidade de processamento suficientes para trabalhar com esses dados. Os dados são importantes porque quanto mais dados você usa para criar uma rede neural artificial, melhor ou mais inteligente é essa rede. E a capacidade de processamento é importante porque é necessário muito esforço operacional para trabalhar com esses dados e criar uma rede neural.

A aprendizagem profunda significa que o PLN pode agora analisar textos e entender palavras, frases, orações e parágrafos para compreender significados. O PLN é uma área complexa para computadores porque a linguagem é, muitas vezes, ambígua e sem precisão. Expressões idiomáticas, palavras com vários significados, gíria, sarcasmo; tudo isso é representa construções que nossos cérebros humanos entendem imediatamente. Agora, o PLN está ficando sofisticado o suficiente para entender linguagem ambígua de forma a tornar a análise de texto útil para resolver problemas.

Veja essa frase, por exemplo: Colher verde. Isso pode significar um utensílio de cor verde ou colher (verbo) antes do tempo. Um humano pode ler a frase em um contexto e entender seu significado. A aprendizagem profunda aplicada ao PLN significa que, agora, os computadores podem entender sutilezas de linguagem que não conseguiam antigamente. Dado o contexto da frase, os computadores podem agora interpretar ambiguidades corretamente.

Apresentamos o Einstein Language

Você identificou o problema a ser solucionado e tem uma ideia de como solucioná-lo. E agora? Para sua sorte, a Salesforce Platform inclui o Einstein Language. Você pode usar as APIs do Einstein Language para incorporar processamento de linguagem natural aos seus aplicativos e desbloquear insights avançados encontrados no texto. O Einstein Language contém dois serviços de PLN: o Einstein Intent e o Einstein Sentiment.

Einstein Intent: a API do Einstein Intent categoriza texto não estruturado em rótulos definidos pelo usuário para entender melhor o que os usuários estão buscando. Use essa API para analisar texto de emails, bate-papos ou formulários da web para:
  • Determinar quais produtos interessam a clientes potenciais e enviar consultas de clientes ao agente de vendas pertinente.
  • Direcionar casos de serviço para os devidos agentes ou departamentos ou oferecer opções de autoatendimento.
  • Entender as publicações dos clientes a fim de fornecer autoatendimento personalizado em suas comunidades.
Einstein Sentiment: a API do Einstein Sentiment classifica o texto em positivo, negativo e neutro para entender o que as palavras usadas pelas pessoas podem nos dizer sobre como elas estão se sentindo. Use essa API para analisar emails, mídias sociais e texto de bate-papos a fim de:
  • Identifique o sentimento ou a emoção expressa nos emails de um cliente potencial para aumentar ou diminuir a tendência de um lead ou de uma oportunidade.
  • Ofereça serviço proativo ajudando clientes insatisfeitos com prioridade ou estendendo ofertas promocionais a clientes satisfeitos.
  • Monitore como as pessoas percebem a sua marca entre os canais de mídias sociais, identifique fomentadores da marca e observe a satisfação do cliente.

A boa notícia é que as APIs do Einstein Language permitem incorporar PLN aos seus aplicativos e você não precisa ter um doutorado em ciência da computação para fazer isso. Você não precisa ter conhecimento sobre algoritmos e estatísticas; o Einstein Language trata disso para que você possa se concentrar em resolver seu problema específico.

Até que enfim, as peças do quebra-cabeças estão se encaixando. Você pode usar a API do Einstein Intent para analisar o texto que o usuário insere no formulário de solicitação de serviço. Com base na análise da API, a solicitação de serviço pode ser direcionada ao departamento correto.

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