Erros mais Comuns
Para economizar seu tempo e garantir a melhor experiência possível, compilamos nesta seção os erros mais comuns que podem ocorrer durante a transcrição com o evalmind chat.
Perguntas sem contexto suficiente ❓
Usuários frequentemente enviam perguntas vagas, incompletas ou sem as informações básicas necessárias para que a assistente compreenda totalmente o objetivo da solicitação.
Impacto no evalmind chat
As respostas podem ser genéricas, pouco precisas ou irrelevantes, já que a assistente depende do contexto apresentado para gerar conteúdo de qualidade. Isso também pode aumentar o tempo necessário até a obtenção da resposta adequada, gerando frustração no usuário.
Como Evitar:
Forneça detalhes relevantes ao formular sua pergunta, incluindo nomes, datas, números de referência, área ou departamento envolvido, entre outros detalhes específicos do seu contexto.
Exemplifique quando possível.
Se retomar um tema discutido anteriormente, faça um breve resumo para situar a assistente.
Uso do assistente incorreto para a demanda 🤖
Devido a flexibilidade do evalmind chat, é comum que usuários direcionem solicitações que não são apropriadas para o escopo da assistente virtual ou escolham um modelo de linguagem (LLM) inadequado para a tarefa.
Impacto no evalmind chat
Isso pode resultar em respostas imprecisas, recusas automáticas (“Não posso responder a esta solicitação.”), exposição indevida de dados ou atrasos no atendimento. Consequentemente, o desempenho da ferramenta fica aquém do esperado e compromete a experiência do usuário.
Como Evitar:
Antes de iniciar, verifique se sua dúvida se enquadra nas funções previstas para o assistente virtual.
Consulte as orientações de uso e esteja atento às limitações do serviço.
Escolha sempre o LLM mais adequado à complexidade e especialização do tema (exemplo: para perguntas técnicas, utilizar o modelo treinado para sua área).
Não respeitar as janelas de contexto ⏳
A janela de contexto define a quantidade de informações que o assistente consegue processar e reter em cada interação (ex: últimas mensagens do histórico). O problema ocorre quando o usuário insere textos que excedem esse limite, utilizando sequências de perguntas sem relembrar o contexto, ou exigir que o assistente lembre de interações antigas fora da janela de contexto.
Impacto no evalmind chat
Como resultado, o LLM pode "esquecer" informações importantes, resultando em perda de continuidade, respostas desconexas ou imprecisas. Isso gera retrabalho e frustração, pois o fluxo do atendimento é quebrado..
Como Evitar:
Mantenha suas conversas objetivas e agrupadas por tema, enviando informações relevantes próximas à sua pergunta.
Evite enviar blocos extensos de texto ou alterar abruptamente de assunto sem recontextualizar.
Ao retomar assuntos antigos, sempre ofereça um resumo ou reenvie partes significativas da conversa anterior.