# Google Sheets para assistente de IA Graças a um recurso desenvolvido pela equipe da Mavibot, o chatbot de IA interpreta com precisão os valores inseridos na planilha e, em seguida, os salva em uma variável de sistema nas configurações do projeto. Por exemplo, você pode precisar disso para um assistente de IA que aconselhará seus clientes sobre a variedade de produtos disponíveis em sua loja online, bem como para divulgar suas capacidades com um bot inteligente. Exatamente como usar um bot para ler uma planilha do Google fica a seu critério e, por nossa parte, vamos mostrar como criar uma planilha e configurar o bot para trabalhar com ela. ## Preparando a planilha do Google ### Criação e preenchimento Abra o editor da planilha:
Você precisa preencher as linhas com as categorias das colunas:
Como a IA pode ler dados, ela usará a função para gravar valores da planilha em uma variável nas configurações do projeto; por isso, recomendamos adicionar nomes curtos e claros para as categorias das colunas, para sua conveniência e para facilitar a compreensão da lógica do bot. Em seguida, especifique os nomes necessários nas colunas:
Vamos observar a categoria de coluna "Unidade de medida":
A unidade de medida pode incluir: 1. Um indicador quantitativo na forma de peças/unidades (uma unidade de mercadoria, duas unidades de mercadoria, uma peça etc.):
2. Unidades de medida de grandezas: litros, quilogramas, gramas, metros:
{% hint style="success" %} O bot entenderá perfeitamente o que você quis dizer e usará os valores inseridos nos campos. {% endhint %} A etapa final no preenchimento da Planilha do Google será inserir o preço por unidade de medida.
Nesta etapa, a planilha do Google está pronta. ### Configurações de acesso Para que o bot de IA possa pegar valores da planilha, você precisa abrir as configurações de acesso:
Clique em configurações e a seguinte janela será aberta:
Aqui você precisa alterar a configuração de "Acesso restrito" para "Todos que tiverem o link":
### ID da planilha Para trabalhar com a função get\_info\_from\_table(!sheet\_id, number\_sheet, sheet\_json\_keys), precisaremos do ID da planilha, pois a função recebe sheet\_id como parâmetro obrigatório. Para obter o ID, basta clicar na barra de endereço:
Você verá uma linha com o endereço da página:
Dela, precisaremos de um conjunto de símbolos e letras, que é justamente o ID da planilha:
Isso conclui o trabalho com a planilha e sua configuração. ## Trabalhando no construtor de funil ### Usando a função get\_info\_from\_table() Para usar a função get\_info\_from\_table(), você precisará de um bloco no construtor de funil. Vá para a aba apropriada no Mavibot e crie um bloco primário de verificação de condição:
Em vez de #{none}, escreveremos na mensagem uma notificação para o modo de teste após o lançamento deste bloco e uma variável incorporada por meio da construção #{}:
{% hint style="warning" %} Atenção! A variável incorporada na mensagem é necessária para verificar se o bot está lendo a função. Ao executar o bloco no modo de teste, o bot mostrará os valores que serão inseridos na variável. {% endhint %} {% hint style="success" %} Atenção! Depois de configurar a chamada do bloco no modo de teste e salvar a variável nas configurações do projeto, não exclua este bloco. Você pode precisar disso: por exemplo, se tiver adicionado mais valores à tabela, basta executar o bloco no modo de teste. Então os dados na variável do projeto serão atualizados. {% endhint %} {% hint style="info" %} O nome da variável pode ser qualquer nome que seja adequado para você. {% endhint %} Em seguida, precisamos da função get\_info\_from\_table(sheet\_id, number\_sheet, sheet\_json\_keys), uma função projetada para ler dados de uma tabela.
parâmetrosdescrição
! sheet_idid da planilha do Google
number_sheetNúmero da aba na tabela; por padrão = 1
sheet_json_keys Parâmetro opcional, chave de acesso aos dados da tabela
Abra a calculadora e insira o ID da tabela, colocando-o em uma variável (por exemplo, sheet):
Em seguida, atribua a variável especificada na mensagem do bloco e atribua a ela um valor na forma da função get\_info\_from\_table() com o parâmetro obrigatório sheet\_id (no lugar do qual insira a variável sheet, onde está o ID da tabela):
**Atenção!** Antes da variável product\_pay\_info na calculadora, escreva project. Isso é necessário para que a VARIÁVEL e os VALORES da tabela sejam inseridos nas configurações do projeto (em cache):
Agora escreva qualquer palavra/números na condição do bloco:
### Bloco de transferência de dados Em seguida, crie um segundo bloco de Status:
Esse bloco de Status será necessário para transferir variáveis para o cartão do cliente. Você também pode enviar uma mensagem final do bot neste bloco, por exemplo: "Obrigado por fazer o pedido! Estou enviando os dados para o gerente de atendimento!":
Em seguida, copie o ID do bloco - você precisará dele para configurar o assistente de IA no comando "start\_block\_from\_ai 31241050", onde, em vez do ID do exemplo, você precisa inserir o ID do seu bloco. ### Leitura da planilha Agora execute o bloco na versão de teste para que o chatbot leia os valores da planilha e os coloque na sua variável nas configurações do projeto:
Assim, o bloco funcionou corretamente: você vê os valores que leu e que estão na variável nas configurações do projeto. Você pode verificar isso indo até a seção apropriada:
Em seguida, você verá sua variável com os valores inseridos nela a partir da tabela:
Então agora, dentro do seu projeto, há uma variável com produtos, custo e tudo o que você especificou na planilha. ## Trabalhando como assistente de IA Vá para a seção "Assistente de IA" e comece a configurar a inteligência artificial. Função do assistente: vendedor
Também configuraremos as opções "Botões" e "Entrada de dados passo a passo":
Precisaremos de botões para respostas visualmente elaboradas do bot, bem como para a conveniência do cliente (assim o usuário não precisa inserir manualmente palavras no diálogo); a entrada de dados passo a passo serve para o bot pesquisar o pedido sendo gerado. ### Configurações do Assistente de IA Nas configurações do bot, escrevemos os seguintes dados: 1. A posição e as instruções para o bot. Exemplo: \. **Atenção** na linha "Calcule o custo total do produto, igual à unidade do produto multiplicada pelo custo" - essa linha exibirá o resultado final do custo de todas as categorias selecionadas pelo cliente: Exemplo: O cliente selecionou três kg de um produto. O bot, por sua vez, calcula o custo total:
2. O comando para chamar o bloco e transferir variáveis para o sistema é escrito da seguinte forma: \, onde, em vez de N, é escrito o ID do bloco com a mensagem final: o bloco Status transmite os dados para o cartão do cliente:
Os comandos nas configurações do assistente de IA aparecem assim:
### Conhecimento do bot No campo "Conhecimento do bot", passe a variável que foi armazenada em cache anteriormente pelo bloco de Verificação Primária da condição:
Conhecimento do bot:
Dessa forma, o bot pegará informações de uma variável nas configurações do projeto e orientará seus clientes sobre o sortimento de produtos disponível. ### Formato dos dados No formato dos dados transmitidos, você especifica os dados que está coletando por conta própria (por exemplo, um produto), depois insere a frase com a "chave" e atribui um valor à chave:
#### Explicação Linha 1: "O formato dos dados transmitidos: produto com a chave produto, unidade de medida com a chave item, preço com a chave quantidade, custo total de todos os produtos selecionados com a chave resultado" - deixa claro para o bot quais dados e com qual valor precisam ser transmitidos ao sistema. Essas variáveis serão exibidas no cartão do cliente:
2. Se você precisar que cada produto selecionado pelo cliente seja exibido separadamente, adicione uma segunda linha: "Se o cliente selecionou vários produtos, então adicione o primeiro produto com a chave product1, o segundo produto com a chave product2, o terceiro produto com a chave product3 e assim por diante". Isso conclui a configuração do assistente de IA. Os parâmetros restantes podem ser definidos conforme sua preferência:
## Testando o bot Use o construtor de condições para adicionar a operação do bot na janela de teste: Etapa 1. Clique no construtor de condições
Etapa 2. Selecione a aba com a caixa de texto e clique em "Adicionar":
Agora, na condição de inicialização, você vê o seguinte valor:
{% hint style="info" %} Dessa forma, o bot será iniciado apenas na janela de teste e em nenhum outro lugar. Depois de depurar o bot, remova essa condição. {% endhint %} Agora vamos testar o bot: 1. Vamos fazer uma pergunta de segurança ao bot sobre a variedade de produtos:
O bot mostrou uma variedade de produtos que foram inseridos na planilha do Google, capturando valores de uma variável contida nas configurações do projeto. 2. Em seguida, selecionaremos o produto e conversaremos com o bot inteligente:
3. Vamos escolher outro produto:
O bot também exibe corretamente, mostrando ao cliente as categorias de produtos para seleção posterior. 4. O cliente selecionou vários produtos e escolheu a quantidade:
O bot calculou o custo dos itens selecionados e calculou o custo total. 5. Enviando os dados para o sistema:
Resultado: depois que o bot duplicou o pedido e o cliente respondeu que o pedido estava correto, o chatbot, com base nas configurações, chamou o bloco "Status do diálogo":
Depois disso, os dados gerados pelo bot no diálogo com o cliente foram enviados para o cartão do cliente:
O bot funcionou corretamente. {% hint style="success" %} Assim, você pode criar uma loja online de qualquer tipo e usar quaisquer valores necessários dentro da tabela. A principal limitação é apenas a sua imaginação! {% endhint %} ## Guia em vídeo {% embed url="" %} --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://docs.mavibot.ai/doc/pt/chatbot/ai/google-sheets-para-assistente-de-ia.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.