A continuación, te presentamos algunos puntos a tener en cuenta al trabajar con contenido creado por Generative AI desde la sección Autogenerado de Virtual Assistant, que te ayudarán a optimizar su uso y a verificar que las respuestas que dé tu asistente virtual en diferentes canales de atención sean útiles y precisas.
Preparación del contenido fuente (documentos PDF y links)
- Estructura el contenido: el contenido debe seguir un orden lógico y bien organizado para asegurar que Generative AI pueda procesarlo adecuadamente. Esto implica títulos claros y descripciones completas. Los títulos deben contextualizar la respuesta, especificando también el canal, por ejemplo, "Cómo cambio la contraseña en la app","Cómo cambio la contraseña en la web".
- Diferencia contenidos similares: es fundamental evitar duplicidad de contenido que tengas en la base de conocimiento Personalizado, para mantener coherencia en los temas. Si existen temas parecidos en tu contenido personalizado, asegúrate de que tanto el título como el desarrollo sean lo suficientemente distintos para que Generative AI pueda gestionarlos correctamente.
- Evitar información duplicada dentro de un mismo documento o entre distintos documentos: es recomendable que los contenidos que incorpores en la sección de conocimiento Autogenerado (ya sea dentro de un mismo PDF o entre distintos documentos/enlaces) no se repitan entre sí. Esto evita que Generative AI deba comparar o decidir qué contenido tiene mayor validez o preponderancia cuando existe información variada sobre exactamente el mismo tema.
- Información cambiante: si necesitas incorporar información que puede sufrir modificaciones constantes, como cambios de precio, se sugiere evitar Generative AI para ese contenido y utilizar el Conocimiento Personalizado.
- Un solo idioma por documento o enlace: es clave que el texto PDF o las URLs que se agreguen al contenido para procesar con Generative AI se incorporen en el mismo idioma del bot. Al igual que cualquier prompt que se personalice. Esto mejora el entendimiento y la eficiencia de respuesta.
- Corrección de caracteres y uso de reconocimiento óptico de caracteres (OCR): en entrenamientos con documentos PDF, el OCR puede confundir caracteres, por ejemplo, una l (ele) minúscula por una I mayúscula. Para evitar esto, se recomienda utilizar fuentes como Times New Roman que son más fiables en dichos procesos.
- Uso de links: los links deben tener un protocolo de navegación segura (https), ser públicos y estar visibles para el acceso a la información.
- Tablas, gráficos e imágenes: aunque Generative AI puede leer estos formatos, se recomienda revisar las respuestas que genera para garantizar que haya interpretado correctamente la información. Esto asegura que el contenido sea claro, preciso y procesable, evitando posibles errores conceptuales en las respuestas automatizadas. Si es necesario, convierte la información en texto descriptivo para una mayor fiabilidad.
- No debes incorporar indicaciones de tipo prompt que señalen al asistente virtual el modo de resolver dentro de los documentos que agregas en la sección de conocimiento Autogenerado. ¿Por qué? Eso cambia el comportamiento técnico de la funcionalidad, lo que impacta negativamente en la experiencia de tus usuarios al recibir una respuesta. El objetivo real del conocimiento Autogenerado, en todo su alcance tanto al incorporar enlaces como documentos PDF, es la extracción masiva y sistemática de información mediante programas o herramientas informáticas, sin intervención manual. Es decir, obtener conocimiento para nutrir al asistente virtual de información que pueda resultar útil para que la Generative AI formule posibles respuestas que requieran los usuarios.
Prompt configurable
- Ajustes pequeños y eficaces: pequeños ajustes en el prompt configurable pueden mejorar la efectividad de las respuestas. Esto incluye la especificación de formato, tamaño de la respuesta u otros detalles para garantizar que Generative AI proporcione la respuesta de manera más precisa y coherente con lo que se espera.
- Mantener claridad y objetividad: al crear un prompt, es importante ser claro y objetivo. Esto facilita la interpretación de Generative AI, permitiendo respuestas más relevantes y enfocadas. Evitar información excesiva o irrelevante.
- Adaptación al contexto: si la situación o consulta requiere una respuesta más especializada, el prompt configurable puede ajustarse para reflejar esta necesidad, volviéndolo más enfocado en el contexto de la interacción.
- Instrucciones adicionales: incluir en el contenido instrucciones simples como "hablar con un asesor" si el usuario necesita mayor aclaración o soporte humano. Esto guía al usuario hacia la asistencia adecuada cuando Generative AI no pueda resolver la consulta.
- El prompt configurable tiene el objetivo de mejorar la calidad de la respuesta sin contradecir el prompt oficial. Todo apunta a la mejora en la calidad de las respuestas que entrega: extensión, precisión, respuesta correcta.
 Por favor, revisa este material para más información, ya que esta configuración solo puede realizarla nuestro equipo de soporte: Funcionalidad de conocimiento autogenerado y la utilización del prompt |
Arquitectura y configuración del asistente
- Uso de Generative AI y multibots: si se utiliza Generative AI para reescribir contenido, se sugiere hacerlo en un bot separado, especialmente si cuentas con la opción multibot. Esto ayudará a que el bot principal no se vea afectado por posibles errores que se produzcan mientras se optimiza el contenido. Este mismo criterio aplica al entrenamiento con contenidos educativos o temas académicos: se recomienda utilizar un bot por materia para evitar confusiones, ya que los alumnos suelen no proporcionar suficiente contexto en sus consultas, por lo que dividir los temas mejorará la precisión del bot.
- Evita información sensible en Generative AI: dado que Generative AI puede cometer errores, es altamente recomendable que cualquier información que pueda representar un dato sensible o crítico sea entrenada cuidadosamente en el conocimiento Personalizado con el proceso adecuado de revisión y aprobación.
- Respuestas invariables y únicas: si se pretende que las respuestas sean únicas y fijas, es decir, que el bot entregue la misma respuesta cada vez que se consulta, se sugiere que no se utilice Generative AI sino el conocimiento Personalizado.
Testing, monitoreo y calidad de respuesta
- Pruebas antes de producción: realiza pruebas de las respuestas generadas en un entorno controlado antes de activarlas en producción, para identificar posibles errores o ajustes necesarios.
- Preguntas del usuario final concretas: las preguntas del usuario final deberán ser, al igual que para el motor común, concretas y específicas. Si se consulta con una sola palabra, no es una buena práctica y es posible que no responda, o bien dé una evasiva o que responda erróneamente. La pregunta, como para cualquier bot, debe ser una oración completa.
- Revisión constante: revisa con frecuencia el contenido autogenerado con Generative AI para validar que sigue alineado con la política de tu empresa y que no se desvía de los mensajes clave. Probar y ajustar continuamente siempre es una buena práctica: probar el desempeño del prompt con diferentes tipos de preguntas y ajustarlo según sea necesario. Esto ayuda a identificar debilidades y oportunidades de mejora para garantizar la consistencia en las respuestas generadas.
- Claridad y precisión: verifica que las respuestas generadas sean claras y específicas, evitando ambigüedades o conceptos erróneos.
Por favor, si aún tienes dudas, consulta con tu CSM o contáctanos en nuestro Support Center.