Chatbot RAG

RAG son las siglas de Retrieval Augmented Generation (generación aumentada de recuperación). Su principio se basa en dos etapas sucesivas: recuperación y generación. Para empezar, el contenido de tu aplicación se transforma en incrustaciones, representaciones matemáticas que permiten comparar textos entre sí. Cuando un usuario formula una pregunta, ésta también se transforma en una incrustación y se compara con las incrustaciones del contenido de su aplicación para encontrar los pasajes más pertinentes mediante una búsqueda semántica. A continuación, los extractos seleccionados se proporcionan al modelo lingüístico, que redacta una respuesta clara y natural, dando prioridad a la información de tu app, pero conservando la posibilidad de reformularla para facilitar la lectura.

RAG Chatbot utiliza el contenido que seleccionas en la aplicación para construir su base de conocimientos. Se admiten tres tipos: artículos, eventos y puntos de mapa. Las fuentes incluyen tanto contenido creado en el CMS GoodBarber como contenido de fuentes externas que hayas integrado. Usted mantiene el control sobre el alcance: para cada sección, usted define el número de artículos que se indexarán y los que se incluirán en el chatbot. Cada vez que se añade o actualiza un contenido, la base de conocimientos se actualiza automáticamente, garantizando que sus respuestas estén siempre en línea con la información más reciente.

Usted personaliza la apariencia del chatbot para que refleje la identidad visual de su aplicación: elección de colores, fuentes y estilo de visualización. Las fuentes utilizadas en las respuestas se destacan en forma de tarjetas claras e interactivas, que permiten a sus usuarios acceder fácilmente al artículo, evento o punto del mapa original. El chatbot se convierte así en una experiencia fluida y armonizada, perfectamente integrada en su mundo.

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  Elección de colores
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  Tipos de letra
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  Foto del chatbot
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  Estilo

El uso de RAG Chatbot se basa en un sistema de créditos. Cada suscripción incluye una cuota de 5.000 créditos al mes, que se renuevan automáticamente. Estos créditos se utilizan para cada acción: indexar nuevos contenidos, hacer una pregunta a un usuario o generar una respuesta. Si tu cuota se agota antes de fin de mes, puedes comprar créditos extra para garantizar la continuidad del servicio.

RAG Chatbot le permite elegir el modelo de IA utilizado para indexar y generar respuestas. Esta elección tiene un impacto directo en el consumo de créditos: algunos modelos son rápidos y económicos, otros son más exigentes pero capaces de producir respuestas más refinadas y matizadas. Por ejemplo, un modelo como GPT-4o-mini reduce los costes, mientras que un modelo como GPT-5 ofrece la máxima calidad. Usted decide en función de sus prioridades: optimizar el presupuesto o priorizar la precisión. Esta flexibilidad le permite adaptar el servicio a las necesidades específicas de su aplicación.