Mejores prácticas para configurar su RAG Chatbot utilizando GoodBarber

 What Are Credits?

Every GoodBarber RAG Chatbot subscription includes **5,000 credits per month**, automatically renewed. Credits are GoodBarber's internal currency that covers all the AI operations your chatbot performs:

- Indexing your content (articles, events, map points)
- Processing user questions (converting them to vector representations)
- Generating responses (the most credit-intensive step)

Credits vs Tokens: Why GoodBarber Uses Credits Instead of Tokens

If you are familiar with OpenAI's pricing, you know that AI models charge per token (roughly a word or word fragment). So why doesn't GoodBarber just show you token counts?

The answer is simple: the financial cost of a token varies dramatically between models. A token processed by GPT-4o costs significantly more than the same token processed by GPT-4o-mini. GoodBarber's credit system normalizes this difference into a single, model-agnostic unit. One credit always costs the same to you, but the number of tokens you get per credit depends on which AI model you select.

Think of it this way: credits are like a universal currency, and tokens are the goods you buy — cheaper models give you more tokens per credit, while premium models give you fewer.

Real-World Estimates: How Many Messages Can You Send?
While exact consumption depends on conversation length, content complexity, and the model selected, here are practical ballpark figures based on support team guidance and user reports:

 

Model	Estimated Messages per 5,000 Credits	Best For
GPT-4o-mini	Up to ~10,000 messages	High volume, cost-efficient apps
GPT-4o	~2,000–3,000 messages	Balanced quality and cost.
GPT-4.1 / GPT-5	~1,000–1,500 messages	Maximum response quality

Pro tip: If you are just starting out, begin with GPT-4o-mini. It offers surprisingly good response quality for most use cases while stretching your credits 3–5x further than premium models. You can always switch to a more advanced model later once you understand your usage patterns.

What Happens When Credits Run Out?

When your monthly credits are depleted, the chatbot stops responding until either the monthly renewal kicks in or you purchase additional credits. Extra credit packs are available at any time: 5,000 additional credits for €20. GoodBarber sends you an email alert when you reach 20% remaining credits, giving you time to act before the chatbot goes silent.

How to Monitor Your Credit Usage

Navigate to your RAG Chatbot settings in the GoodBarber back office to view your current credit balance. Monitoring usage during your first weeks is essential to establish a baseline for your specific content and audience.
 

¿Qué significa "Items Per Feed"?

El parámetro " Items Per Feed " define cuántos elementos de contenido indexa el chatbot de cada sección o subsección que usted haya habilitado. Controla directamente el alcance de la base de conocimientos de su chatbot.

Por ejemplo, si tiene una sección llamada "Blog" con 500 artículos y establece Artículos por Feed en 24, el chatbot sólo indexará los 24 artículos más recientes. Los 476 artículos restantes son invisibles para la IA: simplemente no puede encontrarlos, por muy relevantes que sean para la pregunta de un usuario.

Por qué el valor predeterminado es bajo (y por qué en realidad es inteligente)

Una frustración común: "Mi chatbot no puede responder a preguntas sobre contenidos que sé que existen en mi aplicación". En muchos casos, el culpable es un valor bajo de Items Per Feed.

GoodBarber establece un valor por defecto conservador a propósito. He aquí por qué se trata de una elección de diseño inteligente:

1. Promueve la frescura del contenido. Dado que el chatbot indexa primero los artículos más recientes, un límite controlado garantiza que las consultas de los usuarios se correspondan con su contenido más reciente y actualizado. Esto es especialmente valioso para noticias, eventos o cualquier aplicación en la que la actualidad sea importante: su chatbot priorizará de forma natural la información fresca sobre los artículos más antiguos y potencialmente obsoletos.
2. La indexación consume créditos. Cada artículo que indexa consume créditos de su asignación mensual. Si tiene 10.000 artículos y los indexa todos el primer día, podría quemar una parte significativa de sus créditos antes de que un solo usuario haga una pregunta.
3. Le protege durante la configuración. Cuando esté experimentando con diferentes modelos, tamaños de incrustación y configuraciones, no querrá que cada prueba consuma miles de créditos.

Buenas noticias: El valor por defecto ya es de 100 artículos por feed

GoodBarber establece por defecto 100 Items Per Feed, que es un punto de partida razonable para la mayoría de las aplicaciones. Esto significa que puede ponerse en marcha sin tocar este ajuste en absoluto: su chatbot indexará hasta 100 elementos por sección nada más sacarlo de la caja.

Sin embargo, si su biblioteca de contenidos es mayor que eso, querrá aumentar este valor una vez validada su configuración inicial. Si desea indexar 10.000 artículos, adelante - el límite existe para proteger sus créditos durante la fase de experimentación, no para restringirle permanentemente.

Cuándo aumentarlo:
- Cuando haya confirmado que la configuración de su chatbot funciona bien (modelo correcto, buen prompt, respuestas pertinentes).
- Cuando note que el chatbot no puede encontrar contenidos que usted sabe que existen en secciones con más de 100 artículos
- Después de su fase inicial de pruebas, cuando esté listo para pasar a producción

Después de cambiar el valor, su contenido será automáticamente reindexado en el siguiente ciclo - GoodBarber ejecuta la reindexación automática cada 2 horas, por lo que no hay nada que activar manualmente. Sólo tiene que actualizar el ajuste, guardar, y su biblioteca de contenidos ampliada será recogida en la próxima sincronización.

Es bueno saberlo: GoodBarber vuelve a indexar automáticamente su contenido cada 2 horas. Después de cambiar el valor de Items Per Feed, simplemente guarde su configuración y espere al siguiente ciclo de indexación - no se requiere ninguna acción manual.

Cómo afecta Items Per Feed a la calidad de la búsqueda

La configuración de Items Per Feed no sólo afecta a "cuántos" resultados puede encontrar el chatbot - cambia fundamentalmente la calidad de la búsqueda semántica. RAG (Retrieval-Augmented Generation) funciona encontrando el contenido semánticamente más similar a la pregunta de un usuario. Si el artículo relevante nunca fue indexado porque quedaba fuera del límite de artículos por fuente, el chatbot devolverá un resultado menos relevante o dirá al usuario que no pudo encontrar nada.

Esto es especialmente crítico para las aplicaciones con grandes bibliotecas de contenidos. Si tiene 1.400 artículos (como algunos usuarios de GoodBarber) pero sólo indexa 24, el chatbot está trabajando con menos del 2% de su base de conocimientos.

¿Qué es la instrucción del sistema?

El prompt del sistema (también llamado "Mensaje del sistema" o "Tono de escritura" en la interfaz de GoodBarber) es un conjunto de instrucciones que indica a la IA cómo comportarse, qué personalidad adoptar y cómo estructurar sus respuestas. Es la configuración que más influye en la calidad y el estilo de las respuestas de su chatbot.

Sin una indicación del sistema, su chatbot utilizará un tono neutro y genérico. Con un aviso bien elaborado, puede convertirse en un embajador de la marca que se adapte perfectamente a la voz de su aplicación.

Lo que NO debe incluir en su mensaje del sistema

Un error común es incluir instrucciones técnicas en el prompt del sistema. GoodBarber ya se encarga de la fontanería técnica - la recuperación RAG, la inyección de contexto y el formato de respuesta se configuran en el lado del servidor.

Elimine estos de su prompt si los tiene:
- # Fuente de conocimiento o instrucciones de la fuente de datos
- # Variables técnicas o parámetros relacionados con la API
- # Formato de salida o reglas de formato JSON/HTML

La IA ya sabe dónde buscar los datos y cómo dar formato a los resultados. Añadir estas instrucciones puede confundir al modelo o anular los ajustes optimizados de GoodBarber.

Qué incluir: Los tres pilares de una buena instrucción del sistema

Enfoque el prompt de su sistema en tres áreas:

Pilar 1: Función e identidad
Dígale a la IA quién es. Dele un nombre, un papel y un propósito.

Eres "Luna", una asistente amable y bien informada de la aplicación HealthyLife.
Tu papel es ayudar a los usuarios a encontrar consejos de salud, recetas y consejos de bienestar relevantes
de nuestra biblioteca de contenidos.

Pilar 2: Directrices de estilo y tono
Defina cómo debe comunicarse la IA. Sea específico sobre el registro del lenguaje, la longitud y la personalidad.
-

Utilice un tono cálido y alentador
- Mantenga las respuestas concisas (2-3 párrafos como máximo)
- Evite la jerga médica - explique los conceptos en términos sencillos
- Termine siempre con una nota alentadora
- Diríjase a los usuarios de manera informal (utilice el "usted" y el nombre de pila cuando sea posible

)
Pilar 3: Comportamiento y límites de la respuesta
Establezca límites sobre lo que la IA debe y no debe hacer. -

Responda únicamente a preguntas relacionadas con la salud, el bienestar y la nutrición
- Si un usuario pregunta sobre algo ajeno al contenido de la aplicación, rediríjalo amablemente
- Nunca invente información: si no puede encontrar contenido relevante, dígalo con sinceridad
- Cuando cite contenido, mencione el título del artículo para que los usuarios puedan encontrar la pieza completa

Paso a paso: Cómo cambiar el tono de su chatbot

He aquí cómo acceder y modificar el tono del sistema en GoodBarber:

Paso 1: Acceda a su back office GoodBarber

Paso 2: Navegue a Ajustes → Sección RAG → Seleccione la sección de su chatbot → Configuración.

Paso 3: Desplácese hacia abajo hasta el campo "Mensaje del sistema" o "Tono de escritura"

Paso 4: Introduzca su mensaje de sistema personalizado siguiendo los tres pilares anteriores

Paso 5: Guarde su configuración y pruebe con algunas preguntas

Modelo de incrustación: Pequeño vs Grande

El modelo de incrustación indexa su contenido: convierte el texto en representaciones vectoriales que permiten la búsqueda semántica.

- Pequeño: Más económico en el consumo de créditos. Bueno para aplicaciones con contenidos sencillos y con mucho texto.
- Grande: Más preciso en la comprensión de matices, sinónimos y contexto. Recomendado para contenidos con vocabulario especializado o cuando la precisión importa.

Recomendación: Si su presupuesto se lo permite, utilice el modelo de incrustación Large. La diferencia de calidad en los resultados de búsqueda es significativa, y el coste adicional de los créditos en el momento de la indexación es un gasto único por actualización de contenidos, no por consulta del usuario.

Modelo de finalización: Equilibrio entre coste y calidad

El modelo de finalización genera la respuesta real que ve el usuario. Aquí es donde más importa la compensación de créditos por token, porque cada pregunta del usuario activa el modelo de compleción.

Consulte la tabla de la sección 1 para calcular su volumen mensual. Para la mayoría de las aplicaciones, GPT-4o-mini ofrece la mejor relación calidad-coste.

Configurar un chatbot RAG de GoodBarber de forma eficaz se reduce a tres decisiones: conocer su presupuesto de créditos, configurar el ámbito de contenidos adecuado y dotar a su bot de una personalidad acorde con su marca.

He aquí su lista de comprobación rápida:

1. Comience con GPT-4o-mini para maximizar los mensajes por crédito durante las pruebas
2. Establezca los mensajes por crédito entre 50 y 100 durante la configuración inicial
3. Escriba un aviso de sistema enfocado que cubra el Rol, el Estilo y el Comportamiento - omita las instrucciones técnicas
4. Pruebe a fondo con preguntas de usuarios reales antes de escalar
5. Aumente los elementos por canal para cubrir toda su biblioteca de contenidos una vez validada la configuración
6. Supervise el consumo de créditos semanalmente durante el primer mes para establecer su línea de base
7. Cambie de modelo si es necesario una vez que comprenda sus patrones de uso en el mundo real

Su chatbot es tan bueno como su configuración. Tómese el tiempo necesario para configurarlo correctamente y se convertirá en una de las funciones más valiosas de su aplicación.