Ligamos as fontes
Documentos, páginas, catálogo e regras aprovadas pela equipa.
Produtos aichat
Conversas e suporte Platformă
Todas as perguntas. O contexto certo.
Um assistente ligado às informações do seu negócio, nos canais onde os seus clientes escrevem. Responde sobre produtos e serviços, recolhe detalhes e transmite à equipa uma conversa fácil de continuar.
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Escreva ao assistente
O mesmo assistente que responde no site. Pergunte-lhe o que quiser sobre produtos, preços ou integrações.
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aichat
Da informação ao trabalho feito.
Preparamos a conversa
Perguntas reais, tom da marca, respostas permitidas e situações que exigem a intervenção de uma pessoa.
Ligamos as operações
CRM, encomendas ou marcações, onde o sistema permite a integração.
Onde se torna útil.
Lojas online
Recomendações consoante a necessidade e compatibilidade, informações do catálogo e detalhes para a encomenda.
Serviços e receções
Explicação dos serviços e recolha de dados antes da passagem para a equipa.
Organizații
Uma base de conhecimentos acessível por conversa, com encaminhamento para o responsável adequado.
Os canais e integrações disponíveis são verificados antes da apresentação de proposta. Um catálogo ligado e atualizado é diferente de uma lista carregada manualmente.
aichat em detalhe
O que você pode fazer com este projeto.
aichat é o lugar onde as conversas com os clientes entram todas no mesmo sítio e recebem resposta, independentemente do canal em que começaram. As mensagens do Facebook Messenger, dos DM do Instagram, do Telegram, do 999.md, do widget do site e do WhatsApp Business chegam ao mesmo dashboard, com o mesmo histórico e as mesmas regras de resposta.
A resposta não é uma adivinhação elegante. O assistente tem uma base de conhecimentos indexada — documentos, páginas, catálogos de produtos — sobre a qual corre uma pesquisa híbrida: por defeito cinco fragmentos por pergunta, limiar de semelhança 0,70, 30% de peso na correspondência de palavras, o resto semântico, com embeddings `text-embedding-3-small`. Quando não encontra, o caminho correto é a passagem para um humano, e a passagem é algo modelado na base de dados, não uma promessa: o fio tem estado `bot` ou `human`, e o registo de tomada de controlo conhece três ações — tomada de controlo por humano, regresso ao bot e reativação automática.
O agente pode fazer, e não apenas dizer. As suas ferramentas são de três tipos: um webhook para o sistema do cliente, um trecho de código JavaScript executado pela plataforma, ou uma ferramenta incorporada na plataforma. Cada uma tem um tempo máximo de execução, por defeito 15 segundos. Os modelos não estão ligados a um único fornecedor: as chamadas passam por um gateway LiteLLM próprio, em `api.megapromoting.com/v1`, que fala o formato OpenAI para todos os fornecedores por trás.
Canais efetivamente ligados
Facebook Messenger, Instagram Direct, Telegram, 999.md, widget web e WhatsApp Business Cloud API. Cada um tem o seu próprio código na plataforma, não uma caixa assinalada: para a Meta existe o fluxo de ligação via Embedded Signup no Graph API v22.0, para o Telegram um serviço separado com bot próprio, e para o 999.md uma integração que utiliza a sessão da sua conta.
Pesquisa híbrida sobre os seus conhecimentos
Os documentos são divididos em fragmentos com hash de conteúdo e embeddings `text-embedding-3-small`. Por defeito usam-se 5 fragmentos por pergunta, com limiar de semelhança 0,70, tipo de pesquisa `hybrid` e peso 0,30 na correspondência de palavras. A atribuição da fonte está ativada por defeito, e cada consulta pode ser registada com os fragmentos devolvidos, as pontuações e os tempos de resposta.
Catálogo de produtos extraído de páginas
Além de documentos, uma fonte de conhecimento pode conter produtos estruturados — título, descrição, preço com moeda, imagem, link, código, disponibilidade. Cada produto sabe como foi obtido: `heuristic` (a partir da estrutura da página) ou `ai`, e tem uma pontuação de confiança com três casas decimais. A diferença conta, porque um preço extraído heuristicamente de uma página mal formatada aparece como tal.
Ferramentas que executam, e não apenas descrevem
Um agente pode ter ferramentas do tipo `webhook` (método e cabeçalhos configuráveis), código JavaScript executado pela plataforma, ou ferramentas incorporadas. Por defeito, cada ferramenta tem 15 segundos à disposição; depois disso, pára, para que uma integração lenta não bloqueie a conversa.
Passagem entre bot e humano, com retorno automático
O tópico da conversa tem um estado explícito — `bot` ou `human`. O registo de assunção distingue a assunção por uma pessoa, o retorno ao bot e a reativação automática. Os tópicos também têm estado de SLA: `ok`, `warning`, `breached`.
Voz na conversa escrita
As notas de voz recebidas são transcritas com `whisper-1`, e a resposta pode ser enviada de volta como voz, através de `tts-1` da OpenAI ou através de ElevenLabs com definições de estabilidade e semelhança por voz.
Dados e funcionamento
O que entra no sistema. O que deve ser verificado.
- Onde ficam as conversas
- MySQL, no próprio servidor na Azure. O esquema tem mais de 80 tabelas modeladas em Prisma, com tabelas separadas para os tópicos Meta, os tópicos Telegram, os tópicos 999.md, comentários, etiquetas, notas internas e registo de auditoria.
- Os tokens de canal são guardados encriptados
- O token do WhatsApp é armazenado encriptado com Fernet, com retorno para texto simples apenas para os registos antigos. Existe monitorização de tokens e notificação quando expiram — porque um token de página expirado para o canal em silêncio, não com erro visível.
- O que o widget vê e de onde
- O widget tem uma lista de origens permitidas por assistente. Atenção ao comportamento predefinido: se a lista estiver vazia, a verificação passa — é uma escolha de compatibilidade com instalações antigas, não uma omissão, mas significa que a restrição por domínio tem de ser configurada explicitamente em cada implementação que a exija.
- Duplicados e mensagens partidas em blocos
- O webhook da Meta pode entregar a mesma mensagem várias vezes: a deduplicação é feita pelo identificador da mensagem, com 120 segundos de memória. E quando alguém escreve três linhas seguidas, elas são reunidas num tampão de 15 segundos e responde-se uma vez, a tudo, e não três vezes.
Da exploração à implementação
Como preparamos um projeto com aichat.
Escolhemos o canal e quem responde quando o bot para
Um canal, um público, um resultado monitorizado. Na mesma conversa define-se a pessoa que assume os tópicos marcados `human` e em quanto tempo — porque o estado de SLA é medido desde o primeiro dia, não é adicionado mais tarde.
Ligamos as fontes e verificamos o que sai delas
Os documentos e as páginas entram como fontes de conhecimento. Nos catálogos, os produtos extraídos são verificados explicitamente: o método (heurístico ou IA) e a pontuação de confiança indicam onde é necessária correção manual antes de o agente dar preços.
Ligamos as ferramentas aos sistemas reais
Webhook para CRM ou ERP, código para transformações próprias, ferramenta incorporada para o que já existe na plataforma. Testa-se o caso lento e o caso de erro, não apenas o caso feliz, porque o limite de 15 segundos é o que decide.
Perguntas que vale a pena esclarecer.
Em que canais funciona, de facto, hoje?
Facebook Messenger, Instagram Direct, Telegram, 999.md, widget web e WhatsApp Business. Cada um tem código próprio na plataforma: ligação Meta por Embedded Signup no Graph API v22.0, serviço Telegram separado, e para 999.md uma integração feita na sessão da sua conta. Não suponha que um canal que surgiu entretanto esteja ligado — verifica-se por implementação.
Pode ele escrever primeiro no WhatsApp, a um cliente que não escreveu há uma semana?
Não, e o motivo é da Meta, não nosso. Fora da janela de 24 horas desde a última mensagem do cliente, a Meta rejeita o texto livre com o erro 131047, e a plataforma marca a mensagem agendada como falhada e apresenta o erro, em vez de fingir que foi enviada. O que se pode fazer em vez disso: responder dentro da janela de 24 horas, ou iniciar a conversa noutro canal. O envio fora da janela exige modelos aprovados pela Meta — esses não estão implementados.
A integração com 999.md é oficial?
Não é uma integração de parceiro com API pública. Funciona com a sessão da sua conta de 999.md: a plataforma pede o valor do cookie `simpalsid.sessionKey` no seu browser e usa-o para ler e responder a mensagens. A consequência prática, dita antes, não depois: se a 999.md alterar o mecanismo de sessão, a integração para e tem de ser reconectada.
De onde sabe o agente a resposta e o que faz quando não a sabe?
Procura nas suas fontes com uma pesquisa híbrida — por defeito, cinco fragmentos, limiar de semelhança 0,70, 30% de peso nas palavras e o resto semântico — e pode anexar a fonte à resposta. Quando não encontra, o caminho desenhado é a transferência para um humano: o fio passa para o estado `human`, e o registo indica quem assumiu. Existe também retorno automático ao bot, igualmente como ação registada.
Pode fazer algo no nosso sistema, e não apenas responder?
Sim. Uma ferramenta pode ser um webhook para o vosso sistema, com método e cabeçalhos à escolha, uma parte de código JavaScript executada pela plataforma, ou uma ferramenta incorporada. Cada uma tem um tempo máximo, por defeito 15 segundos — portanto, uma integração que responde em 40 segundos tem de ser feita de forma assíncrona, não forçada na conversa.
Com que modelo de IA responde?
Não está ligado a um fornecedor. As chamadas passam por um gateway LiteLLM próprio em `api.megapromoting.com/v1`, que aceita o formato OpenAI para todos os fornecedores por detrás; o modelo é escolhido por assistente, e para os modelos de tipo raciocínio a plataforma altera automaticamente a forma do pedido. Para embeddings usa `text-embedding-3-small`.
O que acontece se um cliente enviar a mesma mensagem duas vezes, ou escrever em rajada?
Os duplicados são filtrados pelo identificador da mensagem, com 120 segundos de memória — o webhook da Meta até reenvia. As mensagens escritas uma a seguir à outra são agregadas num tampão de 15 segundos e recebem uma única resposta, a tudo o que a pessoa escreveu, e não uma por uma.
Exemplo ilustrativo
Uma pergunta de preço que começa no Instagram e termina com uma pessoa
Um cenário de utilização, sem dados de cliente nem resultados comerciais atribuídos.
Situação inicial
Alguém escreve no DM do Instagram três mensagens seguidas: „olá”, „têm o modelo X?”, „quanto custa?”.
Como funciona
O webhook entra, os duplicados são filtrados pelo identificador da mensagem, e as três linhas são reunidas no buffer de 15 segundos e tornam-se uma única pergunta. O assistente pesquisa nas fontes ligadas: se o produto estiver no catálogo extraído, responde com o preço e pode anexar a fonte. Se o produto faltar ou tiver uma pontuação de confiança baixa, não improvisa.
Rezultatul
Ou uma resposta com preço e fonte, ou o fio passa para o estado `human` e o responsável recebe a conversa com todo o contexto. O estado de SLA do fio mostra se a transferência foi feita a tempo.
Ce este necesar:Pagina de Instagram conectată cu token valid și monitorizat, sursele de cunoștințe încărcate, catalogul verificat pe metoda de extragere, și o persoană desemnată pentru firele predate.
Possibilidades de colaboração
aichat, no contexto da sua organização.
Acesso a informações aprovadas
Assistentes para perguntas recorrentes, com fontes controladas, limites explícitos e transferência de situações sensíveis para um responsável.
Empresas privadas
Definimos um piloto em torno de um processo real: utilizadores, dados, integrações, custos e critérios de aceitação. A expansão segue após a avaliação do resultado.
Instituições e empresas públicas
Estabelecemos os requisitos de acessibilidade, alojamento, proteção de dados e interoperabilidade. Qualquer ligação a serviços AGE ou STISC requer a validação da elegibilidade, do acesso e das aprovações.
Estes são cenários de adaptação, não declarações sobre contratos ou parcerias existentes. As funções propostas confirmam-se no âmbito de trabalho do projeto.
Fale sobre um pilotoParte de um ecossistema.
Agentes de voz com IA
Kallina
Construímos agentes que atendem e fazem chamadas, usam a informação do negócio e trabalham com os seus sistemas.
PlatformăAPI para modelos de IA
LongDay
Acesso API a modelos de IA através de uma interface comum.
PlatformăFormulários conversacionais
Megaforms
O Megaforms explora a recolha de respostas por formulários conversacionais, incluindo respostas por voz e transcrição.
Desenvolvimento e demonstraçõesO que gostaria que funcionasse melhor?
Conte-nos o seu processo. Em conjunto decidimos o que vale a pena construir, o que podemos ligar e como verificamos o resultado.