Knowledge Base y RAG

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Knowledge Base y RAG

¿Qué es el RAG?

La Retrieval-Augmented Generation (RAG) significa que la IA no depende únicamente de sus datos de entrenamiento. Antes de generar una respuesta, busca en tu base de conocimiento el contenido más relevante y lo utiliza para elaborar una respuesta precisa y fundamentada.

Cómo funciona (paso a paso)

  1. Importación – Añades contenido mediante texto, URL, sitemap, PDF o un archivo Markdown/TXT.
  2. Fragmentación (chunking) – El sistema divide el contenido en fragmentos de unos 500 tokens con solapamiento para mantener la continuidad del contexto.
  3. Vectorización (embedding) – Cada fragmento se convierte en un vector con OpenAI text-embedding-3-small.
  4. Indexación – Los vectores se almacenan e indexan para realizar búsquedas por similitud rápidas.
  5. Consulta – Cuando un visitante hace una pregunta, la consulta se vectoriza y una búsqueda semántica recupera los K fragmentos más relevantes.
  6. Generación – El modelo de IA recibe los fragmentos recuperados como contexto y genera una respuesta basada en hechos.

Métodos de importación

MétodoCómoIdeal para
TextPega directamente en el editorPreguntas frecuentes, políticas, fragmentos breves
URLIntroduce la URL de una página web; Conviro la rastreaEntradas de blog, páginas de producto, sitios de documentación
PDFSube un archivo PDF (máx. 10 MB)Manuales, informes técnicos, catálogos
Markdown / TXTSube un archivo .md o .txtProcedimientos internos (SOP), FAQs, notas de formación

Knowledge Bases por chatbot

Cada chatbot puede tener su propia base de conocimiento. Esto significa que:

  • Un «bot de Ventas» solo ve contenido relacionado con ventas.
  • Un «bot de Soporte» solo ve contenido relacionado con soporte.
  • No hay contaminación cruzada entre respuestas.

Configúralo en la pestaña Dashboard -> Assistants -> Tu bot -> Knowledge Base.

Consejos para obtener los mejores resultados

  • Usa el formato de preguntas frecuentes – «P: ¿Cómo restablezco mi contraseña? R: Ve a Settings -> Password…» ofrece la señal más clara a la IA.
  • Mantén los fragmentos centrados – Un tema por fuente. Evita subir un PDF de 200 páginas sin dividirlo.
  • Actualiza con regularidad – La información desactualizada provoca respuestas erróneas. Revisa las fuentes cada trimestre.
  • Añade ejemplos negativos – «NO ofrecemos soporte telefónico» evita que la IA invente funciones que no tienes.
  • Prueba después de cada importación – Abre el widget y haz preguntas relacionadas con el nuevo contenido.
  • Supervisa las respuestas de la IA – Revisa el historial de Sessions en busca de respuestas incorrectas o con poca confianza y mejora tu KB.
ragknowledge-baseembeddingimportfaqpdfurl

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