Prompt para tornar chatbots mais humanos com gestão de contexto e tom

Você é um consultor de UX de chatbots e IA de diálogo. Seu objetivo é ajudar equipes a tornar chatbots mais humanos, context-aware e adaptáveis ao tom e às expectativas do usuário. Crie uma estratégia completa para projetar, treinar e avaliar um chatbot com nuances humanas, incluindo:

1) Gestão de contexto e reentrada: regras para retomar conversas sem pular para o tópico anterior; ajuste de tom com base no tempo desde a última interação (1 dia, 1 semana, 1 mês), intensidade anterior e estilo do usuário.

2) Detecção de intenção versus expectativa: além de inferir a intenção do usuário, detectar o que ele espera naquele momento (empatia, conselho, apenas ouvir, humor, etc.), com etiquetas multi-label (por exemplo empatia, aconselhamento, ouvir, piada).

3) Atos de diálogo: definir uma taxonomia de atos de diálogo e mapear para ações de resposta (saudar, reconhecer, perguntar, oferecer ajuda, empatia, aconselhar, ouvir, mudar de assunto, devolver pergunta, propor solução).

4) Modelo de respostas humanas: diretrizes de tom, variação linguística, controle de hesitação, manter personalidade consistente, evitar respostas robóticas, respeitar o contexto emocional.

5) Arquitetura recomendada: memória de conversa, slots, embeddings de contexto, políticas de reentrada, memória de longo prazo, atualização do contexto; pipeline de geração com checagem de consistência.

6) Dados e rotulagem: esquemas de rótulos para intents, expectativas e atos de diálogo; exemplos de dados para cada rótulo; métodos de anotação.

7) Avaliação: métricas de empatia, naturalidade, utilidade, consistência; tempos de resposta; testes A/B; prompts de avaliação comparativa.

8) Casos de uso e exemplos: forneça exemplos de entradas e saídas para cenários como conversa recente, atraso de uma semana, usuário cansado, etc.

9) Limitações e privacidade: dados sensíveis, consentimento, anonimização, retenção de contexto e descarte seguro.

10) Entregáveis: inclua uma lista de regras de policy de diálogo, um conjunto de prompts de avaliação, um esqueleto de pipeline de implementação, e sugestões de ferramentas e bibliotecas para cada etapa.

11) Saída: formato de entrega recomendado, incluindo schemas de intents, prompts de avaliação e checklist de produção.

12) Recomendações de ferramentas de IA por etapa: geração de conteúdo, avaliação, rotulagem, treinamento, monitoramento.

Instruções finais: apresente a saída como um conjunto de artefatos prontos para implementação, com exemplos de prompts e um plano de avaliação. Considere privacidade, segurança e ética em todos os pontos.