> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.chatlayer.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.chatlayer.ai/chatlayer-documentation-pt-br/comece-rapido/bot-templates/feedback.md). # Feedback ## Visão geral do modelo Este modelo permite coletar feedback dos seus usuários com facilidade. O modelo pede ao usuário que avalie sua experiência em três áreas (produtos, entrega e atendimento ao cliente) e solicita um feedback mais detalhado se ele não der uma avaliação perfeita de três estrelas. Essas avaliações e comentários são armazenados como variáveis e depois enviados para um banco de dados externo (Airtable). Se o usuário informar seu endereço de e-mail, ele também receberá um código de desconto para sua loja. ## Como personalizar este modelo {% hint style="info" %} Certifique-se sempre de [atualizar o NLP](https://docs.chatlayer.ai/understanding-users/natural-language-processing-nlp#updating-the-nlp) após carregar um modelo! {% endhint %} Este modelo usa o Airtable como banco de dados externo para armazenar o feedback dos usuários e os códigos de desconto. Para personalizar este fluxo, você precisará de uma conta no Airtable, de uma base do Airtable com tabelas de feedback e de códigos de desconto e da sua chave de API do Airtable. {% hint style="info" %} Quer usar um serviço diferente para armazenar o feedback dos seus usuários? Você pode vincular qualquer tipo de banco de dados a este bot, desde que ele tenha uma API. Saiba mais sobre nossas integrações de API [aqui](/chatlayer-documentation-pt-br/integrateandcode/custom-back-end-integrations/integrations-101.md). {% endhint %} ### Fluxo: Feedback #### Bloco: Solicitar endereço de e-mail Este bloco oferece ao usuário um código de desconto se ele informar o endereço de e-mail. Se o usuário não quiser informar o e-mail, ele será redirecionado para o final do fluxo. #### Bloco: Buscar código de desconto Se o usuário informar o endereço de e-mail, este bloco procurará um código de desconto disponível em um banco de dados externo. Por padrão, este modelo está configurado para procurar esse código em um Airtable usando a função Search Record da integração do Airtable do Chatlayer. {% hint style="info" %} Você pode vincular qualquer tipo de banco de dados a este bot, desde que ele tenha uma API. Saiba mais sobre integrações [aqui](https://docs.chatlayer.ai/integrations/integrations-101). {% endhint %} Você precisará personalizar este bloco conectando-o à sua própria conta do Airtable e à sua própria base do Airtable. No entanto, quando você importar recentemente o modelo de Feedback, ele estará vinculado a [este Airtable](https://airtable.com/invite/l?inviteId=inv4OOmgw4Z9LECqW\&inviteToken=a76823d9162c8ffc11225de76fa27ced854aaaeaf90c1013bc5f65ffebf4a8ae\&utm_source=email). Sinta-se à vontade para usá-lo para testar o modelo, mas certifique-se de conectar seu próprio banco de dados assim que começar a usar o bot para o seu próprio negócio. Se você ainda não tiver uma conta do Airtable configurada no Chatlayer, poderá fazer isso clicando em Conectar nova conta e seguindo as etapas na janela pop-up. Para isso, você precisará da sua chave de API do Airtable, que você pode encontrar no seu [página da conta Airtable](https://airtable.com/account). Assim como o Airtable de exemplo, sua própria base do Airtable deve ter uma tabela com uma *Code\_status* coluna e uma *Discount\_code* coluna. Depois que seu Airtable estiver configurado, volte para este bloco no Chatlayer. No campo Base, substitua o exampleID pelo ID da sua própria base do Airtable. No campo Table, substitua o example ID pelo ID ou nome da tabela na sua própria base do Airtable onde você deseja armazenar o feedback. Você pode encontrar o ID da base e os IDs das tabelas do seu Airtable [aqui](https://airtable.com/api). #### Bloco: Definir código de desconto como usado Este bloco de ação altera o status do código de desconto que foi consultado no bloco anterior de Disponível para Usado com a função Update Record. Assim como no bloco anterior, você precisará conectar sua própria conta do Airtable e substituir os IDs de base e de tabela de exemplo pelos seus próprios. #### Bloco: Enviar feedback para o Airtable Este bloco de ação envia o feedback que o bot reuniu ao Airtable usando a função Create Record. Assim como nos blocos anteriores de integração com o Airtable, você precisará conectar sua própria conta, base e IDs de tabela do Airtable. Na sua base do Airtable, você precisará de uma tabela com colunas para cada uma das variáveis de feedback, além do endereço de e-mail do usuário. ![](/files/150fdbb35534d530dafc0a4b5030cf49f4572dc5) Se o seu próprio Airtable usar nomes diferentes para os campos (colunas), você também precisará substituir os nomes na coluna da esquerda no campo Record pelos nomes dos campos (colunas) do seu próprio Airtable. Depois de conectar o bot ao seu próprio Airtable, use o emulador para testar seu bot e verificar se o feedback está sendo gravado corretamente no seu Airtable. É isso, agora seu bot pode coletar feedback dos seus usuários com facilidade! --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## 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, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.chatlayer.ai/chatlayer-documentation-pt-br/comece-rapido/bot-templates/feedback.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. 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.