Módulo 8: Sistema de Respostas Automatizadas - Escalando Ajuda

✅ FAQ Bot inteligente com IA ✅ Sistema de respostas por email automático ✅ Chatbot de Slack/Discord integrado ✅ Knowledge base autoatualizada ✅ Triagem automática de perguntas

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Arquitetura

Pergunta → RAG busca em docs → LLM responde → Envia resposta

Fontes: - Seus posts de blog - READMEs do GitHub - Respostas anteriores (salvas) - Documentação oficial `

Implementação Rápida

Opção 1: CustomGPT (No-Code, $20/mês)

1. customgpt.ai → Create Project
2. Upload sources:
   - PDFs dos seus posts
   - Links dos seus repositórios
   - FAQs manuais

1. Configure:
2. - Tone: Professional but friendly
3. - Language: Portuguese
4. - Behavior: Always cite sources

1. Get embed code
2. Adicionar no site/Notion

Pronto! FAQ bot em 30 min `

Opção 2: Chatbase (Mais Barato, $19/mês)

Similar ao CustomGPT, interface ainda mais simples.

Opção 3: DIY com LangChain (Grátis se usar OpenAI API)

Código completo no Módulo 3 (RAG).

Integração Multi-Canal

app = App(token="xoxb-...")

@app.event("app_mention") def handle_mention(event, say): question = event['text'] # RAG query answer = query_knowledge_base(question) say(f"<@{event['user']}> {answer}") `

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Problema

Emails técnicos pedindo ajuda: - 20-30/mês - 80% são perguntas comuns - 15 min cada para responder bem

Solução: Gmail + Zapier + ChatGPT

Setup:

1. Zapier: Email trigger
   - When: New email with label "tech-question"
   
2. OpenAI Action:
   - Prompt: "Você é assistente técnico. 
     Responda baseado nestes docs: [links]
     
     Email: {email_body}
     
     Resposta (profissional, cite fontes):"
   
3. Gmail Action:
   - Send reply
   - Add label "auto-answered"

Fluxo:

1. Email chega
2. Você adiciona label "tech-question"
3. Zapier triggerou
4. ChatGPT gera resposta
5. Email enviado automaticamente
6. Você revisa (opcional)

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Text Expander / Alfred Snippets

Setup:

:deploy → [expande para]

"Para fazer deploy:

1. git push origin main
2. GitHub Actions roda testes
3. Se passar, deploy automático

Mais detalhes: [link do tutorial]" `

Atalhos úteis:

:k8s → Template de troubleshooting Kubernetes
:docker → Guia de otimização Docker
:ci → Guia de CI/CD
:onboard → Checklist de onboarding

Ferramentas:

• Mac: Alfred (Snippets feature)
• Windows: AutoHotkey / Espanso
• Cross-platform: Espanso (grátis, open source)

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Noção como Hub Central

Estrutura:

Knowledge Base/
├── FAQ Geral
│   ├── Como fazer deploy?
│   ├── Como configurar ambiente?
│   └── Troubleshooting comum
│
├── Por Tecnologia
│   ├── Docker
│   ├── Kubernetes
│   └── CI/CD
│
└── Respostas Salvas
    └── [respostas que você deu e funcionaram]

Auto-Update com IA:

# Script semanal
from notion_client import Client

notion = Client(auth="secret_...")

# Pega posts novos do blog new_posts = get_blog_posts_this_week()

# Para cada post for post in new_posts: # Extrai FAQs com ChatGPT faqs = extract_faqs(post.content) # Adiciona no Notion for faq in faqs: notion.pages.create( parent={"database_id": "faq_db_id"}, properties={ "Question": faq.question, "Answer": faq.answer, "Source": post.url } ) `

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Classificar Perguntas

Categorias:

1. Auto-respondível: Bot responde
2. Semi-complexa: Template + personalização
3. Única: Você responde manualmente

IA Classifier:

def classify_question(question):
    prompt = f"""
    Classifique esta pergunta técnica:
    
    "{question}"
    
    Categorias:
    - AUTO: Pergunta comum, tem resposta pronta
    - TEMPLATE: Precisa personalização leve
    - MANUAL: Problema único, precisa expertise
    
    Responda só a categoria.
    """
    
    category = chatgpt(prompt)
    return category

# Uso q = "Como fazer deploy em Kubernetes?" cat = classify_question(q) # → "AUTO"

if cat == "AUTO": send_automatic_answer(q) elif cat == "TEMPLATE": suggest_template(q) else: notify_manual_review(q) `

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1. Comece Manual

Primeiros 20 respostas: faça manualmente.

Benefícios: - Entende padrões - Identifica perguntas comuns - Melhora suas respostas

Depois: Automatiza só o que se repete.

2. Sempre Peça Feedback

Após resposta automática:

"Isso respondeu sua pergunta? 👍 👎"

Se não → Marca para review manual

3. Humano no Loop

IA responde, mas: - Você revisa antes de enviar (primeiros 2 meses) - Ajusta se necessário - Aprende com erros

4. Documenta Problemas Únicos

Pergunta manual que resolver bem → - Vira post de blog - Adiciona na knowledge base - Próxima vez é AUTO

5. Celebre Economia de Tempo

Antes: 10h/mês respondendo
Depois: 2h/mês (80% redução)

8h economizadas = 2 dias de trabalho Use para criar mais soluções! `

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Sistema de 3 camadas:

1. Tier 1: Auto (70%)
2. - FAQ bot
3. - Email auto-responder
4. - Text snippets

1. Tier 2: Semi-Auto (20%)
2. - Templates + personalização
3. - IA sugere, você ajusta

1. Tier 3: Manual (10%)
2. - Problemas únicos
3. - Alto valor
4. - Vira conteúdo depois

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