Os fluxos predefinidos de perguntas e respostas permitem guiar os visitantes através de uma conversa estruturada. Em vez de uma conversa aberta, o chatbot faz uma série de perguntas, apresenta opções de resposta sob a forma de botões clicáveis e responde com base nas seleções do visitante.
Existem duas formas de criar um fluxo deste tipo no ChatLab:
- Abordagem 1: editor Conversation Flow (recomendado) - um editor visual em nós em Settings > Flow (Definições > Fluxo), onde organiza a conversa em etapas e transições. A estrutura é imposta pelo próprio fluxo.
- Abordagem 2: baseada em prompt - um prompt estruturado em Settings > Role & Behavior (Definições > Função e Comportamento) que descreve as perguntas e a lógica de decisão em texto simples. Rápido de configurar, mas a estrutura depende do cumprimento das suas instruções pela IA.
Em ambas as abordagens, ativar a opção Dynamic suggested follow-ups (Perguntas de seguimento sugeridas dinâmicas) em Settings > Chat Conversation (Definições > Conversa de Chat) é o que faz com que as opções de resposta apareçam como botões clicáveis no chat.
Exemplo
Eis um fluxo predefinido em ação. O chatbot pergunta sobre as necessidades do visitante, apresenta opções como botões e recomenda um plano com base nas respostas:
Abordagem 1: editor Conversation Flow (recomendado)
O editor Conversation Flow permite desenhar a conversa como um gráfico visual. Cada bloco é uma etapa com as suas próprias instruções, e as setas identificadas entre as etapas - chamadas transições - decidem quando a conversa avança. Como o chatbot segue apenas as instruções da etapa atual, não consegue saltar perguntas nem misturar fases.
Eis um exemplo de fluxo completo construído no editor - a conversa começa em Greeting (Saudação) e divide-se em etapas separadas dependendo do que o visitante pretende:
Passo 1: Ativar o fluxo
Selecione o seu chatbot e navegue até Settings > Flow. Marque a caixa de seleção Enable Conversation Flow (Ativar Conversation Flow). Na primeira vez que abre o editor, este mostra um fluxo de exemplo pronto a usar - edite-o ou clique em Clear sample (Limpar exemplo) para começar do zero.
Passo 2: Criar uma etapa para cada fase
Clique em Add stage (Adicionar etapa) para cada fase da sua conversa. Para o exemplo do assistente acima, poderiam ser:
- Greeting - dá as boas-vindas ao visitante e pergunta em que precisa de ajuda.
- Needs questions - faz as perguntas predefinidas uma a uma.
- Recommendation - associa as respostas recolhidas a uma recomendação.
Passo 3: Escrever as instruções da etapa
Insira as perguntas e as orientações de resposta para cada fase no campo Stage instructions (Instruções da etapa) da respetiva etapa. Por exemplo, a etapa "Needs questions" poderia conter:
Ask the following questions one at a time, waiting for an answer after each:
1. What will you mainly use the chatbot for?
- Customer support
- Lead generation
- Internal knowledge base
2. Roughly how many visitors does your website get per month?
- Under 1,000
- 1,000 to 10,000
- Over 10,000
Offer the answer options after each question.
Uma etapa com instruções vazias é ignorada pelo fluxo, por isso preencha todas as etapas que pretende que o chatbot utilize.
Passo 4: Ligar as etapas com transições
Crie uma transição de uma etapa para a seguinte (clique em New connection (Nova ligação) ou arraste a partir do ponto no lado direito de uma etapa). Dê a cada transição uma Condition (Condição) - uma descrição em linguagem natural de quando avançar, por exemplo "Visitor said what they need help with" ou "Both questions have been answered". Após cada mensagem do visitante, o chatbot verifica as transições da etapa atual e avança quando uma condição é cumprida.
Passo 5: Marcar as etapas inicial e predefinida
Certifique-se de que a sua etapa de saudação está marcada como START (Início) (selecione-a e clique em Set as start (Definir como início) se não estiver). A etapa Default (Predefinição) é onde a conversa regressa depois de uma etapa sem saída terminar a sua tarefa - inicialmente é a mesma que a etapa inicial.
Passo 6: Ativar os botões de resposta e testar
Aceda a Settings > Chat Conversation e ative a opção Dynamic suggested follow-ups para que as opções de resposta sejam apresentadas como botões clicáveis. Em seguida, abra o testador de chat no separador Overview (Visão geral) e percorra o fluxo para verificar se cada etapa faz as perguntas certas e se as transições são acionadas conforme esperado.
Tenha em conta os limites do editor: um fluxo pode ter até 15 etapas, cada etapa até 4 transições de saída, e as instruções da etapa têm um limite de caracteres que depende do tamanho de contexto do seu chat. Consulte o artigo Conversation Flow para obter o guia completo do editor, incluindo etapas iniciais e predefinidas, etapas inacessíveis e todos os limites.
Abordagem 2: baseada em prompt (alternativa mais simples)
A abordagem baseada em prompt orienta a conversa através de instruções escritas diretamente no prompt de função do seu chatbot. É uma boa opção quando pretende apenas conduzir a conversa através de um pequeno conjunto de perguntas sem configurar um fluxo completo.
Como funciona
Um fluxo de P&R baseado em prompt combina duas funcionalidades:
- Prompt personalizado em Role & Behavior - define as perguntas, opções de resposta e lógica de decisão
- Dynamic suggested follow-ups - apresenta as opções de resposta como botões clicáveis após cada resposta
Quando um visitante aciona o fluxo (por exemplo, ao perguntar sobre preços ou clicar numa pergunta sugerida), o chatbot segue as instruções do seu prompt. Após cada resposta, gera botões de seguimento correspondentes às opções de resposta que definiu. O visitante clica numa opção e o chatbot avança para o passo seguinte.
Passo 1: Escrever o prompt
Aceda a Settings > Role & Behavior e abra o separador Custom Role Definition (Definição de Função Personalizada) (o segundo separador de modo, junto a Predefined Role (Função Predefinida)). Mudar para este separador permite substituir as definições de função orientadas pelas suas próprias instruções.
A área de prompt personalizada está dividida em dois subseparadores: Chat / Text (Chat / Texto) e Voice Conversation (Conversa de Voz). Escreva as instruções do seu fluxo no subseparador Chat / Text.
Escreva um prompt que defina o seu fluxo. Uma boa estrutura de prompt inclui:
- Uma descrição geral da função - o que o chatbot faz
- Uma secção identificada - use parênteses retos como
[Section Name]para identificar o fluxo - Perguntas numeradas - cada uma com uma lista de opções de resposta
- Uma secção de mapeamento - associa combinações de respostas a recomendações específicas
- Uma instrução de acionamento - indica ao chatbot quando deve iniciar o fluxo
Eis um modelo de prompt que pode adaptar:
You are the assistant for [Your Company]. Help customers with [your topic].
[Advisor Flow]:
Ask the following questions one by one. After each answer, explain which option fits the user's needs.
1. [First question]?
- Option A
- Option B
- Option C
2. [Second question]?
- Option A
- Option B
- Option C
Mapping:
Option A + Option A = Recommendation 1
Option A + Option B = Recommendation 2
Option B + Option C = Recommendation 3
When user asks about [topic], proceed with the [Advisor Flow].
Passo 2: Ativar o Dynamic suggested follow-ups
Aceda a Settings > Chat Conversation e ative a opção Dynamic suggested follow-ups.
Isto é o que faz com que as opções de resposta apareçam como botões clicáveis no chat. Sem esta opção, o chatbot listaria as alternativas como texto simples em vez de botões interativos.
Depois de ativar ambas as definições, clique em Save Changes (Guardar alterações).
Passo 3: Testar o fluxo
Abra o testador de chat a partir do separador Overview e experimente a conversa. Verifique se o chatbot segue a sequência correta de perguntas e se as opções de resposta surgem sob a forma de botões.
Dicas para melhores fluxos baseados em prompt
- Mantenha as perguntas curtas - o chatbot gera 3-4 botões de seguimento, cada um limitado a poucas palavras. Desenhe as suas opções de resposta para serem concisas.
- Utilize mapeamentos claros - associe explicitamente combinações de respostas a resultados para que o chatbot forneça recomendações consistentes.
- Adicione uma condição de acionamento - especifique quando o fluxo deve começar (por exemplo, "Quando o utilizador perguntar sobre preços" ou "Quando o utilizador quiser ajuda para escolher um produto").
- Teste variações - experimente diferentes caminhos de resposta para garantir que todas as combinações produzem os resultados corretos.
- Combine com dados de treino - o chatbot continua a poder usar a sua base de conhecimento em conjunto com o fluxo, por isso treine-o com conteúdo relevante para obter respostas mais detalhadas.
Qual abordagem deve utilizar?
- Editor Conversation Flow - a estrutura é imposta: o chatbot apenas vê as instruções da etapa atual, pelo que não pode avançar de forma precipitada nem misturar fases. Cada etapa tem o seu próprio espaço de instruções e não é necessária engenharia de prompts. Ideal para conversas multifásicas e processos que o chatbot deve seguir rigorosamente. Tenha em conta os limites do editor (até 15 etapas, 4 transições por etapa).
- Baseada em prompt - rápida de configurar e muito flexível: tudo reside num único prompt, sem limites de etapas. A desvantagem é que a estrutura é tão forte quanto as suas instruções - a IA pode ocasionalmente desviar-se do guião, especialmente em conversas longas. Ideal para sequências de perguntas curtas e simples.
Em caso de dúvida, comece com o editor Conversation Flow - é a forma recomendada de construir conversas guiadas.
Compatibilidade de modelos
O Dynamic suggested follow-ups requer um modelo de IA compatível. Esta funcionalidade não está disponível para GPT 4o, GPT 4o Mini e Gemini 3.1 Flash-Lite. Se o seu chatbot utilizar um destes modelos, mude para qualquer outro em Settings > Model & Advanced (Definições > Modelo e Avançado).
Artigos relacionados
- Conversation Flow - guia completo sobre o editor visual de fluxos
- Dynamic suggested follow-ups - guia detalhado sobre o funcionamento dos botões de seguimento
- Personalização do comportamento do bot - como escrever instruções de função personalizadas