Mejores prácticas de generación de respuestas de la base de conocimientos
La generación de respuestas combina las capacidades de un modelo lingüístico con las bases de conocimiento. La generación de respuestas recupera los datos pertinentes de los artículos de la base de conocimientos y los utiliza para generar respuestas contextuales, precisas y dinámicas. Este artículo describe cuándo y cómo utilizar la generación de respuestas en tu bot digital.
La generación de respuestas es una potente herramienta que mejora las respuestas de los bots digitales. Este método es más beneficioso para los siguientes tipos de contenidos:
- Contenidos que cambian dinámicamente
- Grandes cantidades de datos
- Conocimientos estáticos o generales: Para hechos más conocidos, sencillos o invariables; por ejemplo, "¿Cuál es la capital de Francia?", la generación de respuestas es innecesaria.
- Casos críticos y urgentes: La generación de respuestas implica un paso adicional de recuperación, lo que puede ralentizar los tiempos de respuesta.
Estos escenarios describen situaciones en las que la generación de respuestas es la opción óptima para la generación de respuestas de bots, junto con las mejores prácticas para ayudarle a implementar la generación de respuestas de forma efectiva y maximizar su potencial. Siguiendo estas buenas prácticas, puede promover una experiencia de usuario fluida e impactante.
Contenidos que cambian dinámicamente
La generación de respuestas puede ayudar con los cambios dinámicos de contenido que se producen cuando no se tiene tiempo de estructurar el contenido en tiempo real en bloques.
- Ejemplos: Noticias, actualizaciones tecnológicas, eventos o cualquier información en tiempo real.
- Caso práctico: Un cliente pregunta: "¿Cuáles son las últimas tendencias tecnológicas en IA?" o "¿Cuál es la previsión meteorológica para hoy?".
Grandes cantidades de datos
La generación de respuestas es útil cuando los usuarios necesitan respuestas a partir de vastos conjuntos de datos no estructurados. La generación de respuestas permite al bot recuperar rápidamente la información más relevante y presentarla en un formato digerible.
- Ejemplos: Archivos de atención al cliente, documentación técnica y bases de conocimientos.
- Caso práctico: Un cliente pregunta: "¿Cómo puedo solucionar este error?" o "¿Puede enumerar el nombre de los equipos ganadores de baloncesto desde 1960 por orden alfabético?".
Respuestas que utilizan múltiples fuentes
Dado que la generación de respuestas agrega con éxito información de varios documentos para generar respuestas completas y coherentes, el proceso ayuda a los administradores a recopilar información y gestionar el tiempo.
- Ejemplos: Consultas complejas que requieren sintetizar información de distintas fuentes.
- Caso práctico: Un cliente pregunta: "¿Cuáles son las principales diferencias entre estos tres productos?" o "¿Cuál es la mejor ruta para mi viaje combinando opciones de tren y vuelo?".
