Armazenamento Inteligente para Respostas Instantâneas.
Conheça a infraestrutura de armazenamento do sistema AURORA
O Sistema Aurora possui uma arquitetura de armazenamento projetada para garantir máxima estabilidade, desempenho e eficiência operacional dos Agentes de IA, assegurando consistência no atendimento e melhor aproveitamento das capacidades dos modelos utilizados.
A estrutura é baseada em três células principais de armazenamento, cada uma com uma função específica dentro do ecossistema do agente:
1. Arquivos de Treinamento
2. Histórico de Atendimento
3. Memória de Longo Prazo
1. Arquivos de Treinamento
Os Arquivos de Treinamento complementam o conhecimento do agente e são utilizados tanto para contextualização do modelo quanto para entrega de informações ao usuário final.
Esses arquivos podem ser usados para:
Envio de materiais promocionais
Contratos e documentos institucionais
Imagens, banners e materiais informativos
Conteúdos de apoio ao atendimento
Formatos suportados atualmente
Imagens:
PNG
BMP
GIF
JPEG
Arquivos de texto e documentos:
TXT
PDF
DOC / DOCX
XLS / XLSX
Observação importante:
Arquivos nos formatos XLS e XLSX são aceitos apenas para agentes configurados com o provedor OpenAI (ChatGPT).
Atualmente, o GEMINI não suporta esse tipo de arquivo.
É fundamental sempre considerar a documentação oficial do provedor de IA utilizado, pois as capacidades de leitura e interpretação podem variar.
Boas práticas para arquivos de texto
De acordo com as recomendações dos provedores, arquivos em formato PDF apresentam melhor aproveitamento durante o processamento e leitura pelo modelo.
Boas práticas para imagens
O modelo apresenta melhor desempenho na leitura de imagens PNG
Atenção ao tamanho dos arquivos: imagens muito pesadas podem:
Aumentar o tempo de envio nos canais
Impactar o tempo de leitura pelo agente
Utilize imagens de alta qualidade apenas quando agregarem valor real ao treinamento ou à comunicação visual
2. Histórico de Atendimento
O Histórico de Atendimento é o registro operacional de todas as interações realizadas entre o usuário e o agente.
Esse histórico é utilizado para:
Manter o contexto imediato da conversa
Garantir respostas coerentes e alinhadas ao fluxo do atendimento
Limitação de contexto
O agente consegue interpretar, em média, até 20 mensagens recentes do histórico.
Acima desse limite, informações mais antigas podem ser descartadas durante o processamento.
Estratégia para evitar perda de informações
Para garantir que dados críticos não sejam perdidos, o agente — conforme definido no prompt operacional — pode registrar essas informações diretamente na Memória de Longo Prazo.
3. Memória de Longo Prazo
A Memória de Longo Prazo é destinada ao armazenamento de informações estratégicas e persistentes, essenciais para a continuidade e qualidade do atendimento.
Ela pode armazenar, por exemplo:
Dados provenientes de integrações externas
Informações validadas junto ao cliente
Preferências, parâmetros e dados recorrentes
Qualquer informação que não possa ser perdida ao longo do atendimento
Essa estrutura permite que o agente mantenha consistência mesmo em atendimentos longos ou recorrentes.
Armazenamento Geral do Sistema
O Aurora armazena internamente os dados provenientes dos canais WhatsApp e Web, garantindo:
Registro completo das interações
Preservação de contexto
Histórico detalhado para auditoria e análise
Cada tipo de informação possui um peso de armazenamento específico, com maior impacto para:
Documentos
Imagens
Áudios enviados pelo usuário (especialmente via WhatsApp)
Todos esses dados permanecem disponíveis no sistema, assegurando rastreabilidade e histórico confiável.
Boas Práticas para Anexos e Conteúdo
Embora seja recomendado utilizar arquivos internos para treinamento do agente, nem todo conteúdo precisa ser armazenado de forma bruta.
Uso de URLs
Para conteúdos que não são críticos para o treinamento, recomenda-se:
Utilizar URLs externas
Permitir que o agente envie o link ao usuário
O sistema Aurora converte automaticamente essas URLs em mídia no momento do envio, garantindo que:
Apenas o link seja armazenado internamente
O consumo de armazenamento seja reduzido
O agente não perca tempo processando arquivos desnecessários
Essa prática melhora a eficiência do agente e otimiza o uso de recursos do sistema.
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