> 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/navegacao/natural-language-processing-nlp/tutorial-train-your-bot-based-on-actual-user-messages.md).
# Treinar
Depois que você [publicou](/chatlayer-documentation-pt-br/publicar/publishing-your-bot.md) seu bot, você quer continuar treinando o modelo de NLP com entradas reais dos usuários. Ao fazer isso, seu bot se torna mais inteligente ao longo do tempo e também consegue dar suporte a expressões mais diversas. Para fazer isso, você pode usar a guia de treinamento de NLP **Treinar** para adicionar expressões reais de usuários ao seu modelo de NLP.
{% hint style="info" %}
Os termos e conceitos de NLP parecem desconhecidos para você? Não deixe de ler nossa detalhada [Processamento de linguagem natural (NLP) ](/chatlayer-documentation-pt-br/nlp/natural-language-processing-nlp.md)página.
{% endhint %}
A guia de treinamento de NLP.
## Como a página Treinar funciona
{% hint style="warning" %}
Para poder usar a guia Treinar, seu bot precisa estar [publicou](/chatlayer-documentation-pt-br/publicar/publishing-your-bot.md) publicado primeiro.
{% endhint %}
Todas as mensagens dos usuários são rotuladas pelo modelo de NLP. Cada mensagem recebe uma intenção sugerida e uma pontuação de confiança para que você possa avaliá-las. O NLP também identifica possíveis entidades e valores.
### Expressões não incluídas
* Expressões da [Emulador](/chatlayer-documentation-pt-br/support/solving-bot-issues.md#emulator) janela não serão incluídas na **Treinar** página.
* Se dois usuários usarem a mesma expressão exata, ela aparecerá apenas uma vez na **Treinar** página.
* Se uma expressão de um usuário corresponder exatamente a uma expressão já incluída no seu modelo, ela não será incluída na **Treinar** guia.
* No **Pontuação** coluna você verá a pontuação do modelo de NLP no momento em que a expressão foi dita. Isso pode diferir da pontuação que o modelo de NLP atual atribui a essa expressão
### Adicione expressões de clientes ao seu modelo
Para adicionar uma expressão de usuário ao seu modelo de NLP:
1. Encontre a linha da expressão.
2. Há 2 possibilidades:
* Se você estiver satisfeito com a expressão e a intenção sugeridas, clique em **+**.
* Se você não estiver satisfeito com a expressão e a intenção, você pode editá-las clicando no **Editar** botão antes de adicionar essa expressão ao seu modelo.
{% hint style="warning" %}
No ambiente de rascunho, você pode ver expressões de ambos os [ambientes RASCUNHO e AO VIVO ](/chatlayer-documentation-pt-br/publicar/publishing-your-bot.md)ambientes. Certifique-se de adicionar as expressões ao seu ambiente de RASCUNHO para que a próxima versão publicada no ambiente AO VIVO também contenha essas novas expressões.
{% endhint %}
## Boas práticas antes de adicionar expressões
A imagem abaixo resume a boa prática a ser adotada ao usar a **Treinar** página e adicionar expressões de usuários às suas expressões de NLP.
### Verifique se a intenção rotulada está correta
Antes de adicionar uma expressão, você precisa garantir que ela seja relevante. Nem tudo o que um usuário diz é de qualidade suficiente para treinar o bot.
Por exemplo, considere a seguinte expressão, dita por um usuário ao seu bot:
Embora nosso NLP seja realmente inteligente, ele nem sempre sugere a intenção correta. Neste caso, o bot não continha uma intenção referente à data ou hora, por isso o NLP classificou a expressão sob uma intenção errada. É por isso que você deve sempre verificar uma expressão antes de adicioná-la ao NLP.
{% hint style="danger" %}
Nunca adicione todas as expressões sugeridas sem verificá-las, pois isso pode confundir seu bot e prejudicar o treinamento dele.
{% endhint %}
### Delimite as expressões
Também recomendamos delimitar as expressões caso elas contenham informações desnecessárias. Vamos ver o seguinte exemplo:
Nesse caso, o NLP encontrou a intenção correta, mas a pontuação de confiança é bem baixa porque a expressão contém muitas informações desnecessárias. É uma boa prática excluir essas informações da expressão antes de adicioná-la à intenção, para que o bot treine apenas com informações relevantes.
{% hint style="danger" %}
Exclua as informações desnecessárias de uma expressão antes de adicioná-la ao seu NLP.
{% endhint %}
---
# 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/navegacao/natural-language-processing-nlp/tutorial-train-your-bot-based-on-actual-user-messages.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.