O Markdown é uma sintaxe de formatação leve que adiciona estrutura ao texto simples. Ao fornecer dados de treino com Markdown, a IA consegue compreender melhor as secções, hierarquias e referências no seu conteúdo - e pode utilizar essa estrutura ao responder aos utilizadores. Primeiro, crie um chatbot e reveja as noções básicas de treino.
Como funciona o Markdown no ChatLab
O Markdown é utilizado de duas formas, dependendo da fonte de treino:
- Fontes de websites - O ChatLab extrai conteúdo legível e preserva as ligações no texto guardado. Não assuma que a análise preserva todos os cabeçalhos, tabelas ou outras partes da formatação original da página; inspecione a pré-visualização da fonte.
- Fontes de Texto e P&R - O utilizador escreve o Markdown manualmente. Os campos de texto aceitam sintaxe Markdown em bruto, que é guardada exatamente como está e utilizada durante o treino.
Em ambos os casos, os dados estruturados ajudam a IA a reconhecer secções, distinguir informações essenciais e incluir ligações relevantes nas suas respostas.
Markdown em fontes de websites
Ao treinar a partir de websites (Training > Links [Treino > Ligações]), o ChatLab converte automaticamente o conteúdo da página num formato de texto que preserva as ligações. As ligações externas são guardadas utilizando a sintaxe de ligações de Markdown, para que a IA possa referenciá-las nas respostas.
Para ver como uma página analisada é guardada, clique no botão View (Ver) junto a qualquer ligação treinada. A pré-visualização mostra o conteúdo guardado, incluindo quaisquer ligações formatadas em Markdown.
No exemplo acima, o endereço de e-mail é guardado como [info@yoursite.com](mailto:info@yoursite.com) - uma ligação Markdown que a IA pode incluir como uma ligação clicável nas suas respostas.
Markdown em fontes de Texto
Selecione o seu chatbot, navegue até Training > Text (Treino > Texto) e clique em Add New Training: Text (Adicionar novo treino: Texto). No campo de texto, pode escrever diretamente a sintaxe Markdown.
O exemplo acima mostra uma política de devoluções escrita com cabeçalhos de Markdown (#, ##), texto a negrito (**30 days**), listas com marcadores (-) e ligações ([Returns Portal](https://example.com/returns)).
Markdown em fontes de P&R
Navegue até Training > Questions & Answers (Treino > Perguntas e Respostas) e clique em Add New Training: QA (Adicionar novo treino: P&R). O campo de resposta suporta a sintaxe Markdown, permitindo estruturar as respostas com listas, texto a negrito e ligações.
Sintaxe Markdown suportada
Aqui tem uma referência dos elementos Markdown que pode utilizar em fontes de treino de Texto e de P&R:
Cabeçalhos - Utilize # para um cabeçalho principal, ## para um subtítulo, até ###### para o nível de cabeçalho mais pequeno.
# Main heading
## Subheading
### Smaller heading
Negrito e itálico - Envolva o texto em **asteriscos duplos** para negrito ou *asteriscos simples* para itálico.
**bold text**
*italic text*
Listas não ordenadas - Inicie cada linha com - ou * seguido de um espaço.
- First item
- Second item
- Third item
Listas ordenadas - Inicie cada linha com um número seguido de um ponto e um espaço.
1. First step
2. Second step
3. Third step
Ligações - Utilize o formato [link text](URL) para criar referências clicáveis.
Visit our [Help Center](https://example.com/help)
Email us at [support@example.com](mailto:support@example.com)
Imagens - Utilize  para referenciar imagens. A IA pode descrever ou incluir uma ligação para estas nas respostas.
Como o Markdown aparece nas respostas do chat
O widget de chat pode apresentar respostas formatadas, incluindo listas com marcadores, texto a negrito, passos numerados e ligações clicáveis. O Markdown nos dados de treino não garante que o chatbot utilizará a mesma formatação na sua resposta.
O widget de chat suporta a apresentação de cabeçalhos, texto a negrito, texto em itálico, listas (ordenadas e não ordenadas), ligações, imagens e texto sobrescrito.
Concluir o treino e testar
Atribua uma etiqueta ao seu conjunto de Texto ou de P&R e clique em Start Training (Iniciar treino), ou Update (Atualizar) ao editar. Aguarde pelo estado Training completed (Treino concluído) na lista de fontes; o tempo de processamento depende do tamanho do conteúdo e continua após a fonte ser aceite se sair da página. Abra a vista Overview (Visão geral) e faça uma pergunta sobre a fonte para verificar tanto a resposta como a sua formatação. Consulte Adicionar texto simples ou Adicionar perguntas e respostas para ver os formulários completos.
Utilização de carateres
Os carateres da sintaxe Markdown (#, **, -, [](), etc.) contam para o limite de carateres dos seus dados de treino. O impacto depende de quantos cabeçalhos, URL e outros carateres de formatação adicionar; não existe uma percentagem fixa.
Por exemplo, a ligação [Help Center](https://example.com/help) utiliza mais carateres do que apenas escrever "Help Center", mas fornece à IA um URL que esta pode incluir nas respostas.
Se estiver perto do seu limite de carateres, pode reduzir a utilização simplificando o Markdown - por exemplo, utilizando menos cabeçalhos ou encurtando as etiquetas das ligações.
Dicas para um treino eficaz com Markdown
- Utilize cabeçalhos para organizar tópicos - Isto ajuda a IA a identificar qual a secção do seu conteúdo que é relevante para a pergunta de um utilizador
- Utilize listas para opções, passos ou funcionalidades - A IA reflete frequentemente esta estrutura nas suas respostas
- Inclua ligações para páginas importantes - A IA pode fornecer estas ligações ao responder a perguntas relacionadas
- Mantenha a simplicidade - O Markdown básico (cabeçalhos, listas, negrito, ligações) é o mais eficaz. Formatações complexas, como tabelas aninhadas, podem não melhorar as respostas
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