La Optimización de las respuestas generadas con IA con Bases de contenidos es una funcionalidad diseñada para que los agentes utilicen de forma inteligente el contenido cargado en el negocio. De esta manera, las respuestas generadas no solo dependen del modelo de lenguaje, sino que se nutren directamente de la información específica y actualizada de tu empresa.

1. Objetivo de la funcionalidad

El objetivo principal es mejorar la precisión, el contexto y el valor de las interacciones generadas por IA. Al conectar los prompts de los agentes con las bases de contenidos, el sistema asegura que la información entregada al cliente sea verídica y alineada con los documentos, sitios web o manuales cargados en la plataforma.

2. ¿Cómo funciona?

Esta funcionalidad opera de manera automática y bajo demanda, lo que optimiza tanto el rendimiento del bot como los costos asociados.

Activación automática

El proceso de enriquecimiento se activa en el momento en que un agente ejecuta un prompt. El sistema considera automáticamente todas las bases de contenidos activas del negocio para buscar información relevante para la consulta del usuario.

Para conocer más sobre la carga y funcionamiento de las bases de contenidos, puedes leer “Buenas prácticas para utilizar bases de contenidos”.

Generación de resúmenes inteligentes

Para que la búsqueda sea eficiente, el sistema realiza un paso previo:

• Resúmenes On-demand: La primera vez que se utiliza un prompt, la IA genera un resumen explicativo por cada base de contenido existente.
• Evaluación rápida: Estos resúmenes permiten que la IA determine rápidamente si una base de conocimientos es relevante para la consulta actual sin necesidad de leer todo el contenido cada vez.
• Eficiencia: Si no se ejecutan prompts, no se generan resúmenes, evitando procesamientos innecesarios.

3. Actualización de contenidos

Para garantizar que la IA nunca responda con información antigua, el sistema cuenta con un mecanismo de sincronización automática:

1. Cuando editas o actualizas una base de contenidos, el resumen anterior se elimina automáticamente.
2. En la siguiente ejecución de un prompt, el sistema volverá a generar un resumen actualizado on-demand.
3. Esto asegura consistencia total entre tus documentos y las respuestas del agente.

4. Lógica de selección de información

Cuando un agente recibe una consulta, el sistema sigue estos pasos para construir la respuesta final:

1. Validación de relevancia: La IA analiza la consulta del prompt y la compara con los resúmenes de todas las bases de contenidos del negocio.
2. Selección inteligente: Se seleccionan hasta 2 bases de contenidos que tengan el mayor nivel de coincidencia (match) con la consulta.
3. Construcción del contexto: El contenido específico de esas bases seleccionadas se inserta como contexto adicional dentro del prompt final que recibe el modelo de lenguaje.
4. Generación de respuesta: La respuesta se genera utilizando el modelo de lenguaje (LLM) que tengas configurado específicamente en el bot donde se encuentra el cliente.

5. Beneficios para la experiencia del cliente

• Sin configuración manual: No es necesario realizar pasos técnicos adicionales; una vez que tienes bases de contenidos cargadas, el sistema empieza a utilizarlas para enriquecer los prompts.
• Precisión mejorada: Al tener acceso a documentos reales, el riesgo de "alucinaciones" de la IA disminuye drásticamente.
• Consistencia de marca: La IA utiliza el tono y estilo configurado en tu bot, pero con la base de datos oficial de tu negocio.

6. Consideraciones de costos

Es importante tener en cuenta que la generación de resúmenes tiene un costo asociado que depende de:

• La cantidad de bases de contenidos activas en el negocio.
• El volumen de contenido (cantidad de palabras/tokens) dentro de cada base.

Este costo se incurre únicamente en el primer uso de la funcionalidad o cuando se regenera un resumen debido a una actualización del contenido de la base.