- Los chatbots RAG combinan recuperación y generación de lenguaje para ofrecer respuestas más precisas y contextualizadas que los bots tradicionales.
- RAG reduce errores y mejora la fiabilidad al acceder a datos externos, en lugar de depender únicamente del conocimiento interno del modelo de lenguaje.
- Crear un bot RAG implica configurar un proyecto, redactar instrucciones claras de comportamiento y conectar fuentes de conocimiento.
Los chatbots están transformando la forma en que las empresas interactúan con los usuarios, pero muchos aún fallan en contexto y precisión. Aquí es donde entra la Generación Aumentada por Recuperación (RAG).
RAG combina lo mejor de la recuperación de conocimiento y la generación de lenguaje, permitiendo que los chatbots accedan a datos externos y ofrezcan respuestas precisas y contextualizadas. ¿El resultado? Menos errores, menos recursos desperdiciados y respuestas más fiables.
Hemos desplegado más de 750,000 chatbots en los últimos años — e incluso contamos con nuestro propio proceso RAG avanzado y personalizado para ellos.
En esta guía, te mostraré los pasos para crear tu propio chatbot potenciado por RAG, desde definir su comportamiento hasta desplegarlo sin complicaciones.
Aplicaciones de los chatbots RAG
¿Estás dando tus primeros pasos para integrar chatbots con RAG en tu producto, proyecto o pasatiempo? Veamos algunas aplicaciones generales que pueden potenciarse con un chatbot informado y adaptado a tus necesidades.
Crear un chatbot RAG con Botpress es un proceso sencillo. Aquí tienes una guía paso a paso para comenzar.
Para este tutorial, crearemos un chatbot de trivia sobre libros. Una vez construido, el chatbot podrá desplegarse en varios canales usando integraciones relevantes.
Paso 1: Configura tu proyecto
Comienza creando un nuevo proyecto en Botpress. Una vez dentro, selecciona la plantilla "Empezar desde cero" para una personalización y flexibilidad total.
Paso 2: Redacta un conjunto claro de instrucciones
Las instrucciones son clave para el comportamiento de tu chatbot RAG y se pueden añadir editando la sección 'Instrucciones' en Studio. Especifica cómo debe recuperar y presentar la información el chatbot.
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Al redactar un conjunto de instrucciones, cubre los siguientes puntos:
- Define que el bot debe priorizar fuentes de conocimiento externas sobre los datos internos del modelo.
- Indica el tono y estilo de las respuestas, preferiblemente mediante ejemplos de conversaciones y respuestas.
Aquí tienes un ejemplo de conjunto de instrucciones que describe el comportamiento de un chatbot de 'Preguntas frecuentes de una tienda de ropa':
Mission:
Assist users in exploring sustainable fashion, understanding eco-friendly materials, and making informed choices about ethically sourced clothing.
Personality Traits:
- Knowledgeable: Provides accurate answers from the knowledge base.
- Friendly: Warm and approachable.
- Inspiring: Encourages sustainable choices.
- Transparent: Shares only validated information.
Capabilities:
- Educate: Explain sustainable fashion principles, eco-friendly materials, and certifications using the knowledge base.
- Assist: Recommend products and provide information strictly from the approved data.
- Inspire: Highlight the benefits of ethical fashion without personal opinions.
- Engage: Respond to queries clearly and politely, redirecting users to support if answers are unavailable.
Tone:
- Positive, professional, and jargon-free.
- Respectful and empathetic to ensure a supportive experience.
Behavioral Rules:
- Use only the provided knowledge base (e.g., Wikipedia, Green Threads documents).
- If an answer isn’t available, inform the user and suggest consulting Green Threads’ customer support.
Example Response Policy:
Query: "What is organic cotton?"
Answer: "Organic cotton is grown without harmful pesticides or synthetic fertilizers, reducing environmental impact."
Query: "Can you tell me your refund policy?"
Answer: "I don’t have that information. Please visit our website or contact support for assistance."
Paso 3: Añade fuentes de conocimiento
Para que tu chatbot RAG sea eficaz, conéctalo a fuentes de conocimiento externas relevantes, como documentos PDF, URLs de sitios web o APIs. Así es como puedes hacerlo:
- Ve a la sección “Base de Conocimiento” en Botpress.
- Sube documentos o añade URLs de sitios web como fuentes.
- Botpress indexa el contenido automáticamente, dividiéndolo en fragmentos de conocimiento más pequeños y recuperables.
Paso 4: Personaliza la identidad del chatbot
Personaliza el nombre y la personalidad de tu chatbot para que se adapten a tu caso de uso. Este paso es fundamental para evitar que tu chatbot se identifique como ChatGPT o Claude.
- Dirígete a “Detalles del Bot”
- Haz clic en 'Generar' para crear una identidad para tu chatbot basada en sus instrucciones y datos, o escríbela manualmente.
Paso 5: Despliega tu chatbot
El chatbot ya está listo para previsualizar y compartir. Así puedes acceder y probarlo:
- En Botpress Studio, haz clic en “Publicar” para desplegar tu chatbot RAG.
- Copia el enlace y ¡empieza a conversar!
Paso 6: Personaliza la apariencia de tu chatbot
¿Quieres personalizar aún más tu Webchat para que refleje tu marca y estilo? Simplemente haz clic en “Personalizar Webchat” desde “Compartir”.
Crea un chatbot RAG hoy mismo
Los chatbots con tecnología RAG están revolucionando la forma en que las empresas ofrecen respuestas precisas en tiempo real, optimizan flujos de trabajo y mejoran la experiencia del usuario. Con las herramientas de Botpress, puedes crear chatbots inteligentes fácilmente.
Con cargas de bases de conocimiento en un clic e integraciones fluidas con plataformas como Slack, WhatsApp, Notion y más, puedes desplegar chatbots RAG potentes en minutos usando Botpress.
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Preguntas frecuentes
1. ¿Cuál es la diferencia entre un chatbot RAG y un chatbot tradicional?
La diferencia entre un chatbot RAG y uno tradicional es que el tradicional depende de respuestas estáticas o modelos preentrenados, mientras que un chatbot RAG (generación aumentada por recuperación) extrae datos relevantes de una base de conocimiento externa y los utiliza para generar respuestas más precisas en tiempo real.
2. ¿Cómo decide un sistema RAG qué conocimiento recuperar y qué generar?
Un sistema RAG utiliza un recuperador para identificar los documentos o fragmentos de datos más relevantes según la pregunta del usuario, luego pasa esa información a un modelo de lenguaje que genera una respuesta basada en el contenido recuperado, en vez de depender solo del entrenamiento previo.
3. ¿Puedo usar RAG sin subir fuentes de conocimiento externas?
Técnicamente puedes usar RAG sin subir fuentes de conocimiento externas, pero así pierdes su principal ventaja. RAG está diseñado para complementar el modelo de lenguaje con datos específicos del dominio o en tiempo real, por lo que omitir fuentes externas anula su propósito.
4. ¿RAG es adecuado para aplicaciones multilingües?
Sí, RAG es adecuado para aplicaciones multilingües siempre que tanto el modelo de lenguaje como los documentos recuperados soporten los idiomas objetivo; muchos LLM modernos y bases de datos vectoriales pueden manejar consultas y contenidos multilingües.
5. ¿Cómo puedo medir la precisión y relevancia del conocimiento recuperado?
Puedes medir la precisión y relevancia del conocimiento recuperado registrando qué documentos se recuperaron, comparando la respuesta generada con la verdad de referencia o la retroalimentación de un experto, y siguiendo métricas como la corrección de la respuesta, la satisfacción del usuario y las tasas de clics o de seguimiento.
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