Implantando conhecimento empresarial em agentes de voz

À medida que as organizações adotam

As bases de conhecimento dos agentes fornecem essa base e especialização. Elas armazenam documentação, políticas, referências técnicas, especificações de produtos, materiais de suporte e outros recursos internos. Para uso eficaz, o conteúdo deve ser curado, organizado e estruturado para que os Agentes possam produzir respostas precisas e fundamentadas, em vez de depender de conhecimento geral do modelo que pode estar incompleto ou desatualizado.

Este guia apresenta estratégias práticas para gerenciar bases de conhecimento empresarial em implantações de Agentes, permitindo que Agentes de Voz atuem de forma consistente, mesmo ao operar sobre grandes e diversas coleções de documentos.

Como os Agentes de Voz acessam sua base de conhecimento

Você pode configurar uma base de conhecimento diretamente na plataforma ElevenLabs Agents. Esse conteúdo fica disponível para seu Agente durante as conversas.

A plataforma oferece dois modos de uso desse conteúdo:

• Inclusão direta no contexto:Para bases de conhecimento menores, o conteúdo é injetado diretamente na janela de contexto do modelo. Isso oferece acesso instantâneo com latência mínima e funciona melhor para bases de conhecimento menores.
• Geração Aumentada por Recuperação (RAG): Quando uma base de conhecimento é grande demais para caber no contexto, o sistema a pesquisa e recupera apenas as seções mais relevantes com base na consulta do usuário.

Quando RAG é eficaz e quando não é

A decisão entre injeção direta e RAG depende principalmente do tamanho da base de conhecimento.

Considere uma "Biblioteca de Manuais de Produto" com 1000 documentos totalizando aproximadamente 2 milhões de palavras (~2,6 milhões de tokens). Nesse caso, a injeção direta excede os limites de contexto da maioria dos LLMs rápidos e o RAG é ativado. Portanto, apenas trechos relevantes são recuperados, mantendo o contexto gerenciável, independentemente do tamanho total da base de conhecimento.

Por outro lado, para um documento de política de 4 páginas (~3.000 tokens), a injeção direta é mais rápida e simples. O RAG adicionaria latência desnecessária.

A plataforma ElevenLabs lida com isso automaticamente: A opção de ativar o RAG só fica disponível quando sua base de conhecimento atinge um tamanho em que a recuperação seria mais eficiente do que a inclusão direta.

Bases de conhecimento eficazes começam com a preparação de documentos

Se uma empresa possui uma base de documentos internos grande e variada, o primeiro passo não é a implementação, é a curadoria. Fontes excelentes produzem respostas excelentes, enquanto fontes ruins introduzem erros e alucinações.

Cure antes de implementar. Arquive ou remova rascunhos desatualizados, versões substituídas e materiais irrelevantes. Se um documento não deve ser usado para responder a perguntas de clientes, ele não deve estar em sua base de conhecimento. Essa curadoria garante que a fonte de informação permaneça confiável e reduz o ruído durante a recuperação.

Organize por domínio. Estruture os documentos restantes em categorias distintas e lógicas, como políticas de RH, documentação de produtos, acordos legais, manuais técnicos ou procedimentos de suporte ao cliente. Essa organização por domínio torna-se crítica ao implementar fluxos de trabalho multi-Agente na plataforma ElevenLabs, onde Agentes especializados lidam com áreas de conhecimento específicas.

Qualidade acima de quantidade. Uma coleção bem curada de alguns documentos de alta qualidade superará um grande número de arquivos de qualidade mista. Foque na completude, precisão e relevância dentro de cada domínio. Começar com dados limpos e organizados não é apenas uma boa prática, é a diferença entre um Agente que encanta os usuários e um que os frustra com respostas irrelevantes ou contraditórias.

Estratégias de implementação de base de conhecimento

Uma vez que você tenha padrões de conhecimento e acesso, a próxima questão é como configurar a arquitetura do seu Agente para acessar a base de conhecimento de forma eficaz. As organizações podem escolher entre cinco abordagens arquitetônicas que podem ser implementadas diretamente na plataforma ElevenLabs Agents, progredindo de configurações simples para complexas com base na escala e nos requisitos de conhecimento.

1. Base de conhecimento de Agente Único

A implementação mais simples anexa uma base de conhecimento diretamente a um único Agente. Carregue seus documentos curados na plataforma ElevenLabs Agent para criar uma base de conhecimento e atribuí-la ao seu Agente nas configurações de configuração. Sem fluxos de trabalho, roteamento ou ferramentas externas necessárias. Essa abordagem oferece o tempo mais rápido para valor - é ideal para casos de uso focados, como apenas políticas de RH, apenas documentação de produtos ou suporte ao cliente para uma única linha de produtos.

Limitações surgem em escala. O desempenho pode degradar com bases de conhecimento muito grandes ou altamente diversificadas. Sem especialização, o Agente pesquisa todos os documentos, potencialmente recuperando resultados menos relevantes quando o conhecimento abrange tópicos muito diferentes. Quando você percebe que a precisão está diminuindo devido à diversidade da base de conhecimento, é hora de evoluir para fluxos de trabalho multi-Agente.

2. Segregação de conhecimento multi-Agente

Para grandes coleções de documentos variados, uma arquitetura de fluxo de trabalho multi-Agente oferece escalabilidade eficiente. Um Agente de orquestração analisa perguntas recebidas e as direciona para Agentes especializados, cada um com uma base de conhecimento focada em seu domínio. Quando um usuário pergunta "Qual é a política de licença parental na Califórnia?", o sistema identifica isso como relacionado a RH e direciona para um Agente especializado em RH com acesso apenas a documentos de RH.

A implementação envolve a criação de bases de conhecimento separadas por domínio, a construção de um fluxo de trabalho com nós especializados e a configuração de condições de roteamento. Contextos menores e focados melhoram a precisão e reduzem a latência, enquanto a separação por domínio simplifica a manutenção, já que cada área é atualizada de forma independente. A abordagem é adequada para empresas que implantam Agentes abrangendo várias áreas de assunto.

3. Abordagem híbrida: base de conhecimento para descoberta, ferramentas para dados

Esse padrão separa compreensão de consulta. A base de conhecimento identifica a terminologia e a mapeia para identificadores de sistema adicionados como um documento à base de conhecimento, enquanto ferramentas de webhook recuperam dados atuais de fontes autorizadas.

Por exemplo, quando perguntado "Quais são os detalhes do meu plano Premium Plus?", o Agente usa sua base de conhecimento para identificar o ID do plano PLAN_001, depois chama uma ferramenta que consulta seu banco de dados ao vivo para obter preços e recursos atuais.

Isso garante precisão, pois os fatos vêm de bancos de dados em vez de geração de LLM, fornece dados em tempo real refletindo o estado atual e cria trilhas de auditoria por meio de chamadas de ferramentas registradas. É adequado para casos que exigem tanto compreensão de documentação quanto recuperação de dados estruturados, comuns em suporte ao cliente, gerenciamento de contas e e-commerce, onde documentos explicam conceitos, mas bancos de dados contêm fatos atuais.

4. Banco de dados vetorial externo

As organizações podem gerenciar seu próprio banco de dados vetorial (Pinecone, Weaviate, Qdrant) e expô-lo por meio de ferramentas de webhook personalizadas. Isso oferece controle total sobre fragmentação, embeddings e algoritmos de recuperação, mas introduz sobrecarga operacional devido ao gerenciamento de infraestrutura e latência adicional de chamadas de API externas. Isso pode adicionar flexibilidade, mas também introduz sobrecarga operacional e latência externa.

5. A arquitetura de cérebro duplo

Algumas empresas já mantêm seus próprios LLMs (afinados) e a maneira mais eficaz de conectá-los é com uma plataforma de Agente ElevenLabs diretamente (LLM personalizado) ou por meio de uma arquitetura de Cérebro Duplo.

Arquiteturas de cérebro duplo (dois LLMs ativos) são tipicamente usadas em casos onde o LLM personalizado é muito lento para facilitar uma conversa em tempo real. Nesses casos, onde é necessário raciocínio mais profundo/contexto adicional, o Agente é alimentado por um LLM mais rápido que pode chamar o LLM do cliente para entrada, que é então adicionada à conversa por meio de atualizações contextuais.

Como essas chamadas são assíncronas, a conversa permanece fluida enquanto o backend realiza cálculos mais pesados. Essa abordagem permite que as empresas construam sobre sua infraestrutura de IA existente.

Conclusão

Agentes de Voz eficazes dependem de conhecimento claro e bem organizado. Quando a informação empresarial é estruturada, precisa e fácil para os Agentes navegarem, ela se torna uma fonte confiável da qual eles podem extrair para fornecer respostas fundamentadas e consistentes.

A plataforma ElevenLabs oferece gerenciamento nativo de bases de conhecimento, fluxos de trabalho multi-Agente, integração de webhook e APIs abrangentes projetadas para funcionar juntas de forma harmoniosa. Quando implementada de forma cuidadosa com dados limpos e arquitetura apropriada, a expertise empresarial torna-se acessível por meio de conversas naturais. Feito corretamente, isso não é apenas um detalhe de implementação, é uma vantagem operacional.

Como fazer: Escalando uploads de documentos

Consolide antes de fazer upload.Em vez de fazer upload de 500 arquivos individuais, mescle todos os documentos de um domínio em um único arquivo. Isso reduz a complexidade de gerenciamento, simplifica a configuração do Agente e melhora a recuperação ao manter o conteúdo relacionado junto.

Agrupe documentos estrategicamente por linha de produto, região, departamento ou função. Cada base de conhecimento consolidada mapeia para um Agente (Agente único) ou um nó de Agente especializado (fluxos de trabalho multi-Agente).

Aproveite a API da ElevenLabs para fazer upload de conteúdo a partir de URLs, texto ou arquivos. Integre uploads ao seu pipeline CI/CD para que a consolidação e as atualizações ocorram automaticamente sempre que a documentação de origem mudar.

Como fazer: Atualização automática de conhecimento

Monitore seus repositórios de documentação(Git, SharePoint, CMS). Quando mudanças são detectadas, acione o reprocessamento automatizado para consolidar documentos atualizados.

Use a API para atualizar bases de conhecimento programaticamente. Um fluxo de trabalho típico: atualização de documentação → pipeline CI/CD acionado → documentos consolidados → API chamada para substituir a base de conhecimento → Agentes acessam instantaneamente as informações atualizadas.

Trate a documentação como código. Aplique o mesmo rigor de DevOps às atualizações de base de conhecimento que às implantações de código. A arquitetura API-first da plataforma torna a integração com pipelines existentes direta, mantendo precisão e conformidade sem intervenção manual.