Table Tools

As Table Tools permitem que Agentes interajam com dados estruturados no Endless. Elas dão a capacidade de inserir, atualizar, buscar e comparar dados diretamente dentro das tables, tornando os Agentes mais autônomos na gestão de informações de negócio.

Essas tools são essenciais quando o Agente precisa armazenar novas informações, atualizar registros existentes ou buscar em grandes conjuntos de dados por respostas relevantes.

📝 Insert Row in Table

O que faz: Insere uma nova linha em uma table específica com informações coletadas durante a conversa.
Quando usar:
- Coletar feedback do usuário.
- Armazenar dados de contato de leads.
- Registrar entradas estruturadas que os Agentes coletam passo a passo.
Importante: O Agente só vai chamar essa tool depois de garantir que coletou todos os campos obrigatórios da table.

✏️ Update Row in Table

O que faz: Atualiza registros existentes em uma table com informações novas ou corrigidas.
Quando usar:
- Um cliente atualiza seus dados de contato.
- Corrigir erros em um registro.
- Acompanhar estágios de processo (por exemplo, mudança de status de Pending → Completed).

🔎 Semantic Search in Table

O que faz: Permite que Agentes façam buscas semânticas dentro das linhas de uma table. Em vez de depender apenas de correspondências exatas, o Agente pode interpretar o significado e o contexto da consulta.
Quando usar:
- Encontrar feedback relevante de usuários (mesmo que as palavras-chave exatas sejam diferentes).
- Buscar informações contextuais em campos descritivos.
- Recuperar casos semelhantes de conjuntos de dados históricos.
⚠️ Requisito importante:
A busca semântica só funciona se a coluna estiver explicitamente habilitada para indexação semântica.
- Ao configurar a table, ative Enable Semantic Search para as colunas em que você quer que o Agente faça consultas contextuais (por exemplo, texto livre, notas, mensagens).
- Colunas sem essa opção ativada serão ignoradas nas consultas semânticas.

🔍 Similarity Search in Table

O que faz: Encontra registros que são mais semelhantes à entrada fornecida pelo usuário.
Quando usar:
- Buscar usuários com nomes ou IDs semelhantes.
- Comparar descrições de produtos.
- Detectar duplicatas ou registros relacionados.
Diferença em relação à Semantic Search:
- Similarity Search → busca as correspondências mais próximas com base em embeddings (vetores).
- Semantic Search → interpreta significado e contexto, de forma mais ampla e flexível.

✅ Boas práticas

Sempre projete tables com nomes e descrições de coluna claros.
Use busca semântica apenas para colunas com muito texto, onde o significado importa (por exemplo, feedback, notas, tickets de suporte).
Para campos estruturados (por exemplo, CPF, e-mail, telefone), prefira a Similarity Search para melhor precisão.
Os Agentes vão reunir automaticamente todas as variáveis obrigatórias (como valores de coluna) antes de executar ações de inserção ou atualização.

👉 Com essas tools, seus Agentes podem não apenas responder consultas, mas também escrever, atualizar e buscar conjuntos de dados estruturados, tornando-se uma interface poderosa entre as conversas e os dados internos da sua empresa.