- Los chatbots RAG combinan la recuperación y la generación de lenguaje para ofrecer respuestas más precisas y contextualizadas que los bots tradicionales.
- RAG reduce los errores y aumenta la fiabilidad accediendo a datos externos en lugar de basarse únicamente en los conocimientos internos de un modelo lingüístico.
- Entre sus aplicaciones se incluyen las preguntas frecuentes, la atención al cliente, los sectores que requieren muchos conocimientos y cualquier situación que requiera información precisa.
- Crear un bot RAG implica establecer un proyecto, escribir instrucciones claras de comportamiento y conectar fuentes de conocimiento.
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.
En esta guía, te guiaremos a través de los pasos necesarios para crear tu propio chatbot con RAG, desde la definición de su comportamiento hasta su implementación 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.
Cómo crear un chatbot RAG
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 Book Trivia. 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.
.webp)
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:
- Vaya a la sección "Base de conocimientos" en Botpress.
- Cargue documentos o añada URL de sitios web como fuentes.
- 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.
- Vaya a "Detalles del robot".
- 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:
- En Botpress Studio, haz clic en "Publicar" para desplegar tu Chatbot RAG.
- 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 Chatbots más inteligentes con GAR
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, y gratis.
Preguntas frecuentes
1. ¿Cuál es la diferencia entre un chatbot RAG y un chatbot tradicional?
Un chatbot tradicional se basa principalmente en respuestas preescritas o en su modelo de lenguaje incorporado, mientras que un chatbot RAG puede obtener información en tiempo real de fuentes externas, por lo que es mucho mejor a la hora de responder a preguntas específicas y actualizadas.
2. ¿Cómo decide un sistema GAR qué conocimientos recuperar y cuáles generar?
Primero busca fragmentos de información relevantes en su base de conocimientos y luego los utiliza para generar una respuesta natural y coherente. Algo así como buscar notas antes de responder.
3. ¿Puedo utilizar RAG sin cargar fuentes de conocimiento externas?
Técnicamente sí, pero no sirve para nada. RAG brilla cuando tiene datos externos con los que trabajar. Es como darle a tu robot un cerebro lleno de libros de referencia.
4. ¿Es el GAR adecuado para aplicaciones multilingües?
Por supuesto. Siempre que sus fuentes de conocimiento y LLM admitan los idiomas que necesita, un chatbot RAG puede manejar fácilmente conversaciones multilingües.
5. ¿Cómo puedo medir la precisión y pertinencia de los conocimientos recuperados?
Puedes comprobar hasta qué punto las respuestas coinciden con las preguntas de los usuarios, hacer un seguimiento de los comentarios o incluso registrar qué fuentes se han utilizado. Se trata de asegurarse de que el bot obtiene la información correcta en el momento adecuado.
.png)
