Aplicação de estratégia de sistemas perguntas-respostas para recuperação de informações: análise de informações em um sistema de registro de ocorrências de bugs e melhorias

Abstract

Nos dias atuais, a tecnologia está presente nos diversos segmentos e sozinha não é suficiente para ser um diferencial nas empresas, principalmente quando não se detém o conhecimento. O conhecimento pode ser apresentado em diversos formatos, estando este intangível ou devidamente registrado. Quando há registro desse conhecimento, a recuperação dessas informações deve ser de fácil acesso para permitir agilidade e eficiência para a tomada de decisão. No entanto, recuperar informações com precisão não é tarefa simples. O presente trabalho trata sobre a geração de uma coletânea de documentos (corpus em formato adequado para chatbots) criada a partir de uma base histórica de atendimentos do sistema Mantis® (software livre que permite o registro de bugs e melhorias) de uma rede de supermercados. A base foi submetida a um serviço de perguntas e respostas que possui técnicas de aprendizado de máquina, bot e conversação natural, a fim de realizar análise dos retornos recuperados. O resultado do trabalho é a conversão de vários registros de soluções já revisadas anteriormente, em um direcionamento único e objetivo para a solução do problema questionado. Os atendimentos são considerados base de conhecimento para a recuperação de informações e resposta para o usuário. Com isso, cogita-se a possibilidade de aumento de produtividade, otimização do tempo de atendimento e o compartilhamento do conhecimento já existente, minimizando a perda de informações ou a dificuldade de localização das informações, a partir da utilização de um chatbot que consolida as possíveis soluções já utilizadas anteriormente.

In the present day, technology is present in a wide range of segments and by itself is not enough to be a differential in companies, especially when it is not possible to halt knowledge. Knowledge can be presented in distinct formats, either being intangible or properly registered. When this knowledge is recorded, the retrieval of information should be easily accessible to allow agility and efficiency for decision making. However, retrieving information accurately is not a simple task. The present work copes with the generation of a collection of documents (corpus in suitable format for chatbots) created from a historical base of attendance of the Mantis® system (free software that allows the registration of bugs and improvements) of a supermarket chain. The database was submitted to a question and answer service that has machine learning techniques, either bot and natural conversation, in order to perform an analysis of the recovered feedbacks. The result of the work is the conversion of several records of previously reviewed solutions into a single, objective targeting solution for the problem under analysis. The attendance results are considered knowledge base for information retrieval and response to the user. Thus, it is to be considered the possibility of increase in productivity, optimization of the time of service and sharing of existing knowledge, minimizing loss of information or difficulty in locating information, through the use of a chatbot that consolidates the possible solutions that have been used previously.