Suporte Inteligente para sua Empresa

Utilize AI para automatizar respostas a clientes com base no conteúdo do seu site e documentos, tudo funcionando offline com Ollama.

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Aprendizado Contínuo

O sistema aprende automaticamente com o conteúdo do seu site e documentos PDF, mantendo-se sempre atualizado.

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Privacidade Total

Todos os dados processados ficam em sua infraestrutura, garantindo máxima segurança e conformidade.

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Respostas Inteligentes

Capacidade de entender contexto e fornecer respostas precisas baseadas no conhecimento da sua empresa.

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Olá! Sou o assistente virtual. Como posso ajudar você hoje?

Como Implementar em Sua Empresa

Passo a Passo Técnico

  1. Instalação do Ollama: Baixe e instale o Ollama em seu servidor local
  2. Configuração do Modelo: Escolha e baixe um modelo compatível com Ollama (ex: Llama 3, Mistral)
  3. Coleta de Dados: Configure web crawlers para indexar seu site e processar documentos PDF
  4. Vector Database: Implemente uma base de dados vetorial local para armazenar embeddings
  5. API de Integração: Desenvolva endpoints para conectar o frontend ao sistema de IA
  6. Interface Web: Implemente uma interface similar a esta para seus clientes

Exemplo de Código para Processamento de PDFs:

// Exemplo em Python usando Ollama e LangChain
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import OllamaEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.llms import Ollama
from langchain.chains import RetrievalQA

# Carregar e processar PDF
loader = PyPDFLoader("manual.pdf")
documents = loader.load()

# Dividir texto em chunks
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

# Criar embeddings e vector store
embeddings = OllamaEmbeddings(model="llama3")
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=texts, embedding=embeddings)

# Configurar sistema de Q&A
llm = Ollama(model="llama3")
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    chain_type="stuff",
    retriever=vectorstore.as_retriever()
)

# Fazer uma pergunta
response = qa_chain.run("Quais são os requisitos do sistema?")
print(response)