Chatbots
Aprende a crear, configurar y optimizar tus chatbots de IA.
Crear un chatbot
Ve a Chatbots → Nuevo chatbot desde tu panel. Cada chatbot es independiente: tiene sus propias fuentes de datos, configuración e historial de conversaciones. La mayoría de los equipos crean chatbots separados para diferentes casos de uso (p. ej., "Asistente de ventas" y "Bot de soporte").
Perfiles
Los perfiles controlan cómo se comporta la IA al generar respuestas:
Equilibrado
El perfil predeterminado. Proporciona respuestas útiles y conversacionales manteniéndose fiel a tus fuentes de datos. Ideal para soporte general al cliente.
Preciso
Se ciñe a la información de tus fuentes de datos. Cuando el bot no encuentra una respuesta relevante, lo indicará en lugar de improvisar. Ideal para contextos técnicos o con requisitos de cumplimiento.
Detallado
Da respuestas más largas y completas con contexto y explicaciones adicionales. Ideal para soporte técnico, guías de incorporación y casos de uso con mucha documentación.
Prompt del sistema
El prompt del sistema es la instrucción de alto nivel que enmarca cada respuesta. Se aplica antes de la recuperación, así que úsalo para tono, persona, alcance y reglas de rechazo, no para datos del producto (esos van en las fuentes de datos). Un buen prompt del sistema suele responder a cuatro preguntas:
- ¿Quién es el bot? Por ejemplo: "Eres Atlas, el asistente de soporte de Acme Tools."
- ¿Qué puede hacer? Qué tipo de preguntas están dentro del alcance: facturación, producto, devoluciones.
- ¿Qué no puede hacer? Por ejemplo: "Nunca cites precios que no estén en las fuentes de datos. Nunca inventes SKUs."
- ¿Cuándo derivar? Por ejemplo: "Si el usuario pide un reembolso o escalado, sugiere que responda con 'agente' para hablar con una persona."
Edita el prompt del sistema en Chatbot → Personalizar → Comportamiento. Mantenlo corto (menos de ~300 palabras): los prompts largos quitan espacio al contexto recuperado.
Selección de modelo
Cada chatbot genera respuestas con OpenAI. Elige el modelo en Chatbot → Personalizar → Modelo:
Modelos más rápidos
Menor latencia hasta el primer token y buena calidad general para soporte. Es el predeterminado para chatbots nuevos.
Modelos más potentes
Mejor para respuestas largas y matizadas y para seguir instrucciones. Útil cuando las respuestas deben mantenerse estrictamente dentro de un documento de políticas extenso.
El modelo que elijas no afecta a la facturación: cada respuesta consume el mismo coste de créditos según el perfil del chatbot (consulta Planes, límites y créditos).
Ajuste de recuperación (avanzado)
Cada chatbot tiene un pipeline de recuperación que busca en tus fuentes de datos, clasifica los resultados y empaqueta los mejores en el contexto de la IA. Los valores por defecto funcionan en la mayoría de los casos, pero Chatbot → Personalizar → Recuperación permite ajustar los parámetros cuando hace falta:
| Parámetro | Predeterminado | Qué hace |
|---|---|---|
| topK | 5 | Cuántos fragmentos enviar al modelo. Más = más contexto, más lento y más caro. |
| overFetchK | 15 | Cuántos candidatos recuperar antes del rerank. Más = mejor recall, más lento. |
| minScore | 0.35 | Descarta candidatos por debajo de esta puntuación. Súbelo para ser más estricto. |
| rerank | activado | Un LLM reordena los candidatos por relevancia antes de empaquetar. Desactívalo para reducir latencia. |
| qaBoost | 1.2 | Multiplicador aplicado a las fuentes de datos Q&A. Súbelo para priorizar respuestas curadas. |
| contextTokenBudget | 3000 | Máximo de tokens de contenido recuperado enviado al modelo. |
| rewriteFollowUps | activado | Reescribe seguimientos cortos ("¿cuánto cuesta?") como consultas autónomas antes de buscar. |
Cuándo ajustar. Si el bot no encuentra respuestas obvias, baja minScore o sube topK. Si alucina, sube minScore y cambia el perfil a Preciso. Si las respuestas se sienten lentas, desactiva rerank y baja overFetchK.
Mensaje de bienvenida
El mensaje de bienvenida se muestra a los visitantes cuando abren el widget de chat. Úsalo para establecer expectativas, por ejemplo: "¡Hola! Soy el asistente de IA de Acme Corp. Puedo ayudarte con preguntas sobre productos, facturación y soporte técnico. ¿En qué puedo ayudarte?" Un buen mensaje de bienvenida reduce la fricción y guía a los usuarios a hacer las preguntas correctas.
Analíticas del chatbot
Cada chatbot tiene una pestaña de Analíticas que muestra el volumen de mensajes a lo largo del tiempo, los tiempos de respuesta y las tendencias de conversación. Usa estos datos para identificar brechas en tu base de conocimiento: si el bot frecuentemente no puede responder sobre un tema, añade una fuente de datos para él.
Próximos pasos
Entrena tu chatbot con tu propio contenido en la guía de Fuentes de datos.