Cómo crear un chatbot RAG en 2025

Los chatbots están cambiando la forma en que las empresas interactúan con los usuarios, pero muchos siguen fallando cuando se trata de contexto y precisión. Aquí es donde entra en juego la Generación de Recuperación-Aumentada (RAG).

RAG combina los puntos fuertes de la recuperación de conocimientos y la generación de lenguaje, lo que permite a los chatbots acceder a datos externos y ofrecer respuestas precisas y adaptadas al contexto. ¿Cuál es el resultado? Menos imprecisiones, menos recursos desperdiciados y respuestas más fiables.

Hemos desplegado más de 750.000 chatbots en los últimos años, e incluso tenemos nuestro propio proceso RAG avanzado a medida para ellos.

Así que en esta guía, te llevaré a través de los pasos para construir tu propio chatbot impulsado por RAG - desde definir su comportamiento hasta desplegarlo sin problemas. ‍

Aplicaciones de los chatbots RAG

¿Está dando sus primeros pasos hacia la integración de chatbots impulsados por RAG en su producto, proyecto o afición? Exploremos algunas aplicaciones más amplias que pueden mejorarse con un chatbot experto adaptado a sus necesidades.

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Crear un chatbot RAG con Botpress es un proceso sencillo. Aquí tienes una guía paso a paso para empezar.

En este tutorial, crearemos un chatbot de preguntas y respuestas sobre libros. Una vez creado, el chatbot puede desplegarse en múltiples canales utilizando las integraciones pertinentes.

Paso 1: Configure su proyecto

Empiece por crear un nuevo proyecto en Botpress. Una vez iniciada la sesión, seleccione la plantilla "Empezar de cero" para una personalización y flexibilidad completas.

Paso 2: Escribir un conjunto de instrucciones claro

Las instrucciones son cruciales para el comportamiento de tu chatbot RAG y pueden añadirse editando la sección 'Instrucciones' en Studio. Especifica cómo el chatbot debe recuperar y presentar la información.

Cuando escriba un conjunto de instrucciones, cubra los siguientes puntos:

• Define que el bot debe dar prioridad a las fuentes de conocimiento externas sobre los datos del modelo interno.
• Esbozar el tono y el estilo de respuesta, mejor mediante ejemplos de conversaciones y respuestas.

He aquí un ejemplo de conjunto de instrucciones que describe el comportamiento de un chatbot de "Preguntas frecuentes sobre sitios web de ropa":

Misión:
Ayudar a los usuarios a explorar la moda sostenible, comprender los materiales ecológicos y tomar decisiones informadas sobre la ropa de origen ético.

Rasgos de personalidad:
- Conocedor: Proporciona respuestas precisas a partir de la base de conocimientos.
- Amigable: cordial y accesible.
- Inspirador: Anima a tomar decisiones sostenibles.
- Transparente: sólo comparte información validada.

Capacidades:
- Educar: Explicar los principios de la moda sostenible, los materiales ecológicos y las certificaciones utilizando la base de conocimientos.
- Ayudar: Recomendar productos y proporcionar información estrictamente a partir de los datos aprobados.
- Inspirar: Destacar las ventajas de la moda ética sin opiniones personales.
- Comprometerse: Responder a las consultas de forma clara y educada, redirigiendo a los usuarios al servicio de asistencia si las respuestas no están disponibles.

Tono:
- Positivo, profesional y sin jerga.
- Respetuoso y empático para garantizar una experiencia de apoyo.

Reglas de comportamiento:
- Utilizar únicamente la base de conocimientos proporcionada (por ejemplo, Wikipedia, documentos de Green Threads).
- Si no hay una respuesta disponible, informar al usuario y sugerirle que consulte al servicio de atención al cliente de Green Threads.

Ejemplo de política de respuesta:
Consulta: "¿Qué es el algodón ecológico?"
Respuesta: "El algodón orgánico se cultiva sin pesticidas dañinos ni fertilizantes sintéticos, lo que reduce el impacto medioambiental".

Consulta: "¿Pueden decirme cuál es su política de devoluciones?".
Respuesta: "No dispongo de esa información. Visite nuestro sitio web o póngase en contacto con el servicio de asistencia para obtener ayuda."

Paso 3: Añadir fuentes de conocimiento

Para que su chatbot RAG sea eficaz, conéctelo a conocimientos externos relevantes, como documentos PDF, URL de sitios web o API. He aquí cómo puedes hacerlo:

1. Vaya a la sección "Base de conocimientos" en Botpress.
2. Cargue documentos o añada URL de sitios web como fuentes.
3. Botpress indexa el contenido automáticamente, segmentándolo en trozos de conocimiento más pequeños y recuperables.

Paso 4: Personalizar la identidad del chatbot

Personaliza el nombre y la personalidad de tu chatbot para que coincidan con tu caso de uso. Este paso crucial garantiza que tu chatbot no se identifique erróneamente como ChatGPT o Claude.

1. Vaya a "Detalles del robot".
2. Haz clic en "Generar" para crear una identidad para tu chatbot basada en sus instrucciones y datos, o escribe una manualmente.

Paso 5: Despliegue su Chatbot

El chatbot ya está listo para previsualizarlo y compartirlo. Aquí te explicamos cómo puedes acceder a él y probarlo:

1. En Botpress Studio, haz clic en "Publicar" para desplegar tu Chatbot RAG.
2. Copie el enlace y empiece a conversar.

Paso 6: Personaliza la apariencia de tu Chatbot

¿Desea personalizar aún más su sitio Webchat para adaptarlo a su marca y su voz? Solo tiene que hacer clic en "Personalizar Webchat" desde "Compartir".

Crea un chatbot RAG hoy mismo

Los chatbots con tecnología RAG están transformando la forma en que las empresas ofrecen respuestas precisas en tiempo real, optimizan los flujos de trabajo y mejoran la experiencia de los usuarios. Con las herramientas proporcionadas por Botpress, puede crear chatbots inteligentes con facilidad.

Gracias a la carga de bases de conocimiento con un solo clic y a la perfecta integración con plataformas como Slack, WhatsApp, Notion, etc., puede implementar potentes chatbots RAG en cuestión de minutos utilizando Botpress.

Empiece hoy mismo a crear chatbots más inteligentes y conscientes del contexto, de forma gratuita.

Preguntas frecuentes

1. ¿Cuál es la diferencia entre un chatbot RAG y un chatbot tradicional?

La diferencia entre un chatbot RAG y un chatbot tradicional es que un chatbot tradicional se basa en respuestas estáticas o modelos preentrenados, mientras que un chatbot RAG (retrieval-augmented generation) extrae datos relevantes de una base de conocimientos externa y los utiliza para generar respuestas más precisas en tiempo real.

2. ¿Cómo decide un sistema GAR qué conocimientos recuperar y cuáles generar?

Un sistema RAG utiliza un recuperador para identificar los documentos o fragmentos de datos más relevantes en función de la pregunta del usuario y, a continuación, transmite esa información a un modelo lingüístico que genera una respuesta basada en el contenido recuperado, en lugar de basarse únicamente en un entrenamiento previo.

3. ¿Puedo utilizar RAG sin cargar fuentes de conocimiento externas?

Técnicamente, se puede utilizar RAG sin cargar fuentes de conocimiento externas, pero al hacerlo se anula su principal ventaja. RAG está diseñado para complementar el modelo lingüístico con datos específicos del dominio o en tiempo real, por lo que omitir el conocimiento externo anula su propósito.

4. ¿Es el GAR adecuado para aplicaciones multilingües?

Sí, la GAR es adecuada para aplicaciones multilingües siempre que tanto el modelo lingüístico como los documentos recuperados admitan las lenguas de destino; muchos LLMs y bases de datos vectoriales modernos son capaces de gestionar consultas y contenidos multilingües.

5. ¿Cómo puedo medir la precisión y pertinencia de los conocimientos recuperados?

Puede medir la precisión y pertinencia de los conocimientos recuperados registrando qué documentos se han recuperado, comparando la respuesta generada con la verdad sobre el terreno o los comentarios de expertos, y realizando un seguimiento de métricas como la corrección de la respuesta, la satisfacción del usuario y las tasas de clics o seguimiento.