Este material tiene el objetivo de ser de ayuda para comprender cómo opera la funcionalidad de Conocimiento Autogenerado y el impacto del Prompt.
Debajo abordaremos puntos clave sobre el tema que te sugerimos leer en el orden propuesto para comprender mejor todo el recorrido.
Antes de usar Conocimiento Autogenerado
- Ten en cuenta que se encuentra disponible únicamente para el nuevo motor conversacional.
- Deberás incorporar y procesar el contenido.
Lectura recomendada:
- Habilitar el Conocimiento Autogenerado por Generative AI
- Incorporar el contenido de archivos PDF al Conocimiento Autogenerado con Generative AI
- Nuevo motor conversacional
- Buenas prácticas para gestionar tu Conocimiento Autogenerado por Generative AI
¿Cómo funciona el Conocimiento Autogenerado?
Una vez que hayas incorporado contenido en la sección Autogenerado de Virtual Assistant, ya sea desde enlaces o documentos PDF, y habilitado la opción de utilizar ese contenido Autogenerado, cuando alguno de tus clientes escriba una consulta al Asistente Virtual, el proceso inicialmente buscará la información en el Conocimiento Personalizado; en caso de no encontrar lo que se pregunta, pasará a buscar en el Conocimiento Autogenerado.
Observa el proceso completo en el diagrama debajo:
- Busca primero en el Conocimiento Personalizado. Si encuentra una respuesta, la entrega y finaliza el recorrido.
- Si no encuentra una respuesta, busca en el Conocimiento Autogenerado, a partir de los sitios web o documentos incorporados.
- Al encontrar piezas apropiadas para generar la respuesta de referencia, se pasan por la instrucción del Prompt configurable.
- Se inserta la información como contexto. La IA generativa utiliza como contexto los últimos 10 mensajes / interacciones del historial de la conversación (5 turnos), independientemente de si fueron intercambiados con el Asistente Virtual, un Agente humano de Live o un servicio externo integrado, como Genesys.
- Extrae la información relevante del contenido y la IA generativa genera la respuesta.
El Prompt configurable interviene en la generación de la respuesta basada en el Conocimiento Autogenerado. En la siguiente sección se explica qué es el Prompt y su alcance.
Sobre el Prompt en el asistente virtual
¿Qué es un Prompt en un marco general?
Un Prompt es la instrucción, el contexto o el conjunto de indicaciones que se le da a un sistema de IA para guiar cómo genera sus respuestas. Se escribe en lenguaje natural y puede ser tan simple como una frase o tan detallado como varios párrafos.
No es lo mismo que una pregunta: una pregunta busca una respuesta, mientras que un Prompt diseña la interacción y orienta a la IA hacia un resultado esperado.
Prompt oficial y Prompt configurable:
El Prompt oficial es el conjunto de instrucciones predefinidas que orientan la personalidad y el comportamiento general del asistente. El Prompt configurable permite agregar lineamientos específicos y solo interviene cuando el asistente responde con el Conocimiento Autogenerado; complementa al oficial, no lo contradice ni lo reemplaza.
Prioridad del Prompt:
Cuando el asistente responde, el Prompt oficial tiene prioridad sobre el modo de responder, ya que está configurado para dar respuestas amplias y generales.
Si hace falta un ajuste específico para un área de interés o un contexto, se puede sumar un Prompt configurable, que complementa al oficial y actúa solo sobre las respuestas del Conocimiento Autogenerado.
Lectura recomendada:
- Criterios que se pueden ajustar en el Prompt configurable
- Diagnóstico de Prompts en asistentes virtuales: antes de ajustar el Prompt, identifica la capa
Datos clave y límites de los modelos generativos
- Un LLM (Large Language Model) es un modelo de inteligencia artificial basado en aprendizaje profundo (deep learning), entrenado con enormes cantidades de texto para comprender, procesar y generar lenguaje natural. Su objetivo es interactuar con las personas de forma orgánica y resolver tareas que antes requerían intervención humana.
- ¿Cómo funciona? Los LLM utilizan una arquitectura llamada Transformer, que les permite analizar el contexto completo de un texto y entender las relaciones entre palabras y conceptos. Funcionan prediciendo cuál es la siguiente palabra más probable en una secuencia, generando respuestas coherentes y adaptadas al contexto.
- Además, pueden realizar tareas nuevas a partir de instrucciones (Prompts).
- Los LLM son modelos no deterministas: una misma consulta puede generar respuestas distintas. Por eso, las instrucciones del Prompt orientan el resultado, pero no garantizan que el modelo siga cada indicación exactamente igual en todos los casos.
Esta variabilidad también debe considerarse al configurar derivaciones, integraciones, botones y otros complementos. El modelo genera texto; luego, la plataforma interpreta determinados tags internos para ejecutar las acciones asociadas.
Por favor, si aún tienes dudas, consulta con tu CSM o contáctanos en nuestro Support Center.