Descripción General del Flujo de Búsqueda Semántica

Este flujo, titulado “Búsqueda Semántica”, permite a los usuarios buscar información dentro de su base de conocimiento privada aprovechando modelos de lenguaje avanzados y técnicas de búsqueda semántica. Está diseñado para escanear todos los dominios programados, documentos y secciones de preguntas y respuestas, automatizando la recuperación de la información más relevante en respuesta a las consultas de los usuarios.

Interacción del Usuario y Mensaje de Bienvenida

Cuando un usuario abre la interfaz de chat, el flujo desencadena un mensaje de bienvenida:

• Message Widget muestra:

  👋 ¡Bienvenido a la Herramienta de Búsqueda en la Base de Conocimiento Privada!
  Estoy aquí para ayudarte a buscar en los documentos de tu base de conocimiento privada 📚. Escanearé todos los dominios programados, documentos privados y secciones de preguntas y respuestas para encontrar la información que necesitas.
  Simplemente ingresa tu consulta y ¡comencemos a buscar las respuestas! ✨🔍

Este mensaje amigable ayuda a orientar a los usuarios y los guía a ingresar su consulta de búsqueda.

Procesamiento y Expansión de la Consulta

1. Entrada del Usuario:
   El usuario envía una consulta a través del campo de entrada de chat.

2. Expansión de la Consulta:

   • La consulta se envía a un componente de Expansión de Consulta.
   • Impulsado por un modelo de lenguaje OpenAI (específicamente, gpt-4o-mini), este componente genera hasta tres consultas parafraseadas o semánticamente similares.
   • El propósito es aumentar las posibilidades de recuperar todos los documentos relevantes, incluso cuando la redacción inicial de la consulta es ambigua o limitada.

Recuperación de Documentos

• Las consultas ampliadas se envían a un Recuperador de Documentos.
• Este componente busca en la base de conocimiento privada del usuario, incluyendo dominios programados, documentos y secciones de preguntas y respuestas.
• Extrae hasta 10 de los documentos más relevantes, enfocándose en el contenido dentro de encabezados <H1> para maximizar la relevancia del contexto.

Presentación de Resultados

• Los documentos recuperados se envían a un Document Widget, que los formatea y presenta de manera amigable para el chat.
• Los resultados finales compilados se muestran al usuario en la interfaz de chat.

Diagrama del Flujo de Trabajo

flowchart LR
    A[Chat Opened] --> B[Welcome Message]
    B --> C[User Query Input]
    C --> D[Query Expansion\n(OpenAI LLM)]
    D --> E[Document Retriever]
    E --> F[Document Widget]
    F --> G[Chat Output]

Beneficios y Casos de Uso

• Automatización: El flujo automatiza la búsqueda semántica, ahorrando esfuerzo manual y asegurando que los usuarios siempre reciban una experiencia guiada y amigable.
• Escalabilidad: Al ampliar las consultas y buscar en todas las fuentes relevantes, el flujo proporciona una cobertura robusta, haciéndolo adecuado para bases de conocimiento grandes o complejas.
• Precisión: Aprovechar los LLM para parafraseo reduce el riesgo de perder información debido a la formulación de una consulta.
• Experiencia de Usuario: La retroalimentación inmediata y las instrucciones claras hacen que la herramienta sea fácil de usar, incluso para audiencias no técnicas.

Casos de uso típicos:

• Gestión interna del conocimiento para equipos de soporte
• Portales de búsqueda de documentos y preguntas frecuentes en toda la empresa
• Asistentes automatizados para conjuntos de datos privados o propietarios

Al integrar la búsqueda semántica con la expansión de consultas impulsada por LLM, este flujo garantiza que los usuarios puedan acceder eficientemente al conocimiento relevante, aumentando la productividad y el descubrimiento de información.