Una guía práctica sobre cómo implementar RAG

Seamos honestos, recién salidos de la caja, los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) son brillantes pero no tienen idea sobre tu empresa. No conocen tus productos, tus políticas, ni los problemas comunes de tus clientes. Cuando intentan responder a preguntas de soporte, a menudo solo están adivinando. Esto puede llevar a respuestas vagas o, peor aún, "alucinaciones" donde la IA simplemente inventa cosas.

Aquí es donde entra en juego la Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Piensa en RAG como darle a tu IA una tarjeta de biblioteca para la colección privada de tu empresa, todo tu conocimiento interno, para que pueda buscar la respuesta correcta antes de hablar.

Esta guía te llevará a través de los pasos reales de una implementación de RAG, desde conectar tus fuentes de datos hasta generar respuestas precisas y útiles. Desglosaremos los conceptos técnicos en un lenguaje sencillo y te mostraremos cómo evitar trampas comunes, ya sea que lo estés construyendo tú mismo o usando una plataforma para hacerlo más rápido.

Lo que necesitarás para una implementación exitosa de RAG

Antes de comenzar, es útil conocer las partes principales de un sistema RAG. Incluso si usas una plataforma como eesel AI que maneja todo esto por ti, entender las piezas móviles aclara lo que sucede detrás de escena.

• Fuentes de Conocimiento: Esto es todo lo que tu empresa sabe. Estamos hablando de artículos del centro de ayuda, tickets de soporte pasados, wikis internos como Confluence o Notion, Google Docs, e incluso información de productos de tu tienda Shopify.

• Un Modelo de Embedding: Piensa en esto como un traductor. Convierte todo tu conocimiento basado en texto en un formato numérico especial (llamado vectores). Esto permite que una computadora comprenda el significado y contexto de tus documentos, no solo las palabras clave.

• Una Base de Datos de Vectores: Este es un tipo especial de base de datos construida para almacenar y buscar a través de esos vectores numéricos. Es lo que permite al sistema encontrar el fragmento perfecto de información para responder a una pregunta en un abrir y cerrar de ojos.

• Un Modelo de Lenguaje Grande (LLM): Esta es la parte del sistema que hace el "hablar." Toma la pregunta del usuario y la información encontrada por la base de datos de vectores y elabora una respuesta natural, similar a la humana.

• Una Capa de Orquestación: Este es el policía de tráfico que dirige todo. Gestiona todo el proceso desde el momento en que llega una pregunta, hasta encontrar la información correcta, enviarla al LLM y entregar la respuesta final al usuario.

Una guía paso a paso para tu implementación de RAG

Armar un sistema RAG sigue una secuencia bastante lógica. Así es como funciona, con un vistazo a los dolores de cabeza de hacerlo tú mismo frente a cómo una plataforma especializada puede facilitarte la vida.

Paso 1: Prepara y conecta tus fuentes de conocimiento

Primero lo primero, necesitas reunir toda la información de la que quieres que tu IA aprenda. Esto significa señalarle todos tus diferentes puntos de conocimiento.

El proceso:

Necesitarás extraer datos de todas partes. Por ejemplo, podrías tener que conectarte a tu API de Zendesk o Freshdesk para tickets antiguos, raspar tu centro de ayuda público y configurar conexiones para documentos internos en Confluence o Google Docs. También necesitas una forma de mantener estos datos sincronizados, de lo contrario, la IA estará dando noticias viejas.

El desafío:

Aquí es donde las cosas pueden desordenarse rápidamente. Cada fuente de datos tiene su propia API y formato, lo que significa escribir código personalizado para cada una solo para extraer la información y limpiarla. Construir una canalización de datos que mantenga todo sincronizado de manera confiable no es un proyecto de fin de semana; fácilmente puede ocupar a un ingeniero durante semanas o meses.

La ventaja de eesel AI:

Aquí es donde puedes reducir ese tiempo de meses a minutos. eesel AI ofrece más de 100 integraciones de un solo clic. En lugar de tener a un ingeniero construyendo conectores personalizados, simplemente inicias sesión en tus cuentas. Automáticamente extrae y aprende de tus tickets pasados, artículos de ayuda y wikis, creando un cerebro central que siempre está actualizado. Realmente puedes tener un agente de IA inteligente funcionando en unos pocos minutos.

Paso 2: Fragmenta e incrusta tus datos

Una vez que tienes todos tus datos, no puedes simplemente volcarlos en el LLM. Tienes que desglosarlos en piezas más pequeñas y lógicas (o "fragmentos") y luego pasarlos por el modelo de embedding para convertirlos en vectores.

El proceso:

Tendrás que decidir una estrategia de fragmentación. ¿Divides tus documentos por párrafo? ¿Por un cierto número de palabras? ¿O un método más complejo? Después de haberlo dividido todo, alimentas el texto a un modelo de embedding y almacenas los vectores que genera en tu base de datos de vectores.

El desafío:

Qué tan bien fragmentes tus datos tiene un gran efecto en tus resultados. Si lo haces mal, la IA podría recuperar fragmentos que carecen de contexto clave o que son simplemente irrelevantes. Gestionar todo el proceso de embedding y mantener la base de datos de vectores en funcionamiento también requiere algunas habilidades técnicas especializadas.

La ventaja de eesel AI:

eesel AI se encarga de todo esto por ti. Fragmenta inteligentemente tus documentos usando un método que ya ha sido afinado para soporte al cliente y conocimiento interno, asegurando que la IA encuentre la información más útil para dar una respuesta completa y precisa.

Paso 3: Configura el proceso de recuperación

Esta es la parte de "recuperación" de RAG. Cuando un usuario hace una pregunta, el sistema convierte su pregunta en un vector y busca en la base de datos los fragmentos de texto con los vectores más similares. Estos son los fragmentos de información más relevantes.

El proceso:

Tienes que construir una función de búsqueda que pueda tomar la pregunta de un usuario, incrustarla y luego realizar una búsqueda de similitud en tu base de datos de vectores. Esta función debería luego extraer los pocos documentos más relevantes para usar como contexto para la respuesta.

El desafío:

Ajustar el sistema de recuperación correctamente es tanto un arte como una ciencia. Puedes terminar recuperando el manual equivocado o un ticket desactualizado si no tienes cuidado. A menudo se necesita mucho ensayo y error, y tal vez incluso algunos conocimientos de ciencia de datos, para lograr que la precisión de la búsqueda esté donde debe estar.

La ventaja de eesel AI:

El sistema de recuperación en eesel AI ya está construido y optimizado para soporte y gestión de servicios de TI. Está diseñado para encontrar y priorizar la información más útil, por lo que no tienes que hacer ningún ajuste manual.

Paso 4: Configura la generación y el flujo de trabajo

Ahora que tienes el contexto correcto, el paso final es entregarlo al LLM, junto con la pregunta original, para generar la respuesta final. Aquí es donde enseñas a la IA cómo comportarse y qué está permitido hacer.

El proceso:

Aquí es donde usarás ingeniería de prompts, básicamente, escribiendo instrucciones para el LLM. Le dirás qué tono de voz usar, le ordenarás que se ciña a la información que proporcionaste y crearás reglas para cuándo debe rendirse y escalar a un humano. También podrías querer construir un flujo de trabajo que permita a la IA hacer cosas, como agregar una etiqueta a un ticket o buscar el estado de un pedido.

El desafío:

Escribir buenos prompts y construir un motor de flujo de trabajo flexible es difícil. Es complicado lograr que la personalidad de la IA sea la correcta mientras se establecen las barreras necesarias. Y si quieres que realice acciones personalizadas, eso generalmente significa mucho más trabajo de desarrollo. La mayoría de las IAs de helpdesk integradas te dan muy poco control aquí, bloqueándote en su forma de hacer las cosas.

La ventaja de eesel AI:

eesel AI te ofrece un motor de flujo de trabajo completamente personalizable con un potente editor de prompts. Puedes definir la personalidad de tu IA, establecer reglas de automatización muy específicas y configurar acciones personalizadas que pueden interactuar con otros sistemas o actualizar detalles de tickets, todo sin escribir una línea de código.

Consejo Profesional: Con una herramienta como eesel AI, no tienes que hervir el océano. Comienza por automatizar respuestas para uno o dos tipos de tickets simples y comunes. Una vez que veas que funciona y te sientas cómodo, puedes expandir lentamente lo que la IA maneja. Es una forma mucho más suave de implementarlo.

Paso 5: Prueba y despliega con confianza

No querrías que un empleado sin entrenamiento hable con tus clientes, y lo mismo ocurre con una IA. Necesitas asegurarte de que realmente funcione antes de ponerla en vivo.

El proceso:

Si estás construyendo esto tú mismo, necesitarás un entorno de prueba separado. Tendrías que reunir un montón de preguntas de prueba para ver cómo se desempeña la IA, lo cual puede ser un proceso lento y manual. Y no hay una forma real de saber si tus pruebas cubren todas las formas extrañas y maravillosas en que tus clientes piden ayuda.

El desafío:

¿Cómo sabes si tus casos de prueba son buenos? Es realmente difícil predecir cuánto tiempo y dinero te ahorrará realmente la IA antes de activar el interruptor.

La ventaja de eesel AI:

eesel AI tiene una característica interesante para esto: su modo de simulación. Te permite probar tu configuración de IA en miles de tus tickets de soporte pasados en un entorno seguro. Puedes ver exactamente cómo habría respondido a cada uno, obtener una previsión sólida de tu tasa de desvío, y ajustar su comportamiento antes de que un solo cliente hable con ella. Elimina las conjeturas y el riesgo de la ecuación.

Errores comunes en la implementación de RAG (y cómo evitarlos)

Un sistema RAG puede ser de gran ayuda, pero hay algunos problemas comunes que pueden hacerte tropezar. Aquí está lo que debes tener en cuenta.

• Basura entra, basura sale: Tu IA es tan inteligente como la información que le das. Si tus documentos de ayuda están equivocados, desactualizados o simplemente confusos, la IA dará malas respuestas.

• Cómo evitarlo: Haz un hábito de auditar y limpiar tu base de conocimiento. Algunas herramientas incluso pueden ayudar con esto. Por ejemplo, eesel AI puede redactar automáticamente nuevos artículos de la base de conocimiento basados en cómo los agentes humanos resolvieron tickets con éxito, ayudándote a llenar los vacíos con soluciones comprobadas.

• Información obsoleta: Las cosas cambian rápidamente. Si tu sistema RAG no está sincronizando constantemente con tus documentos más recientes, comenzará a dar información antigua y causar confusión.

• Cómo evitarlo: Asegúrate de que la sincronización de datos esté automatizada. Plataformas como eesel AI están construidas para esto; mantienen constantemente el conocimiento de la IA fresco sin que tengas que mover un dedo.

• Errores de seguridad y privacidad: Estás alimentando los datos privados de tu empresa en este sistema. Tienes que estar absolutamente seguro de cómo se almacenan esos datos, quién puede verlos, y que no se están usando para entrenar el modelo de IA de otra empresa.

• Cómo evitarlo: Opta por una solución que tome en serio la seguridad. eesel AI garantiza que tus datos nunca se usan para entrenar modelos generales, ofrece residencia de datos en la UE y trabaja con socios certificados por SOC 2 Tipo II.

• Cuidado con los costos sorpresa: Una implementación de RAG DIY puede venir con algunas facturas aterradoras. Tienes que pagar por las llamadas a la API de LLM, el alojamiento de la base de datos de vectores, y toda la potencia de cómputo necesaria para que el sistema funcione. Estos costos pueden aumentar inesperadamente, especialmente si estás trabajando con un proveedor que te cobra cada vez que la IA resuelve un ticket con éxito.

• Cómo evitarlo: Elige una plataforma con precios claros y predecibles. Los planes de eesel AI se basan en una tarifa mensual fija por un cierto volumen de interacciones de IA. No hay tarifas por resolución, por lo que siempre sabes exactamente lo que estarás pagando.

Guía paso a paso para construir RAG

La implementación no tiene que ser un proyecto de meses

Así que, ese es el mapa para poner en marcha un sistema RAG. Es una tecnología que puede convertir un chatbot genérico en un asistente experto que realmente entiende tu negocio. Aunque construirlo tú mismo es posible, es un proyecto importante que requiere habilidades especializadas en ingeniería de datos, aprendizaje automático y seguridad.

Pero no necesitas un equipo completo de IA para obtener todos los beneficios. Plataformas como eesel AI están diseñadas para manejar toda esa complejidad por ti. Proporcionan una forma simple y autoservicio de estar en vivo en minutos, no meses. Al encargarse de todo, desde las conexiones de datos y la fragmentación hasta las pruebas y los flujos de trabajo, eesel te permite concentrarte en lo que mejor haces: brindar un gran soporte.

Comienza con tu implementación de RAG en minutos

¿Listo para ver lo que un agente de IA potenciado por RAG puede hacer por tu negocio?

1. Conecta Tu Conocimiento: Regístrate en eesel AI y conecta tu help desk y fuentes de conocimiento en solo unos clics.

2. Simula el Rendimiento: Ejecuta una simulación en tus tickets pasados para ver exactamente cuántas consultas puedes automatizar.

3. Ponlo en Vivo: Lanza tu agente de IA y comienza a ahorrar tiempo y hacer más felices a los clientes hoy.