Expansión de la Consulta
Reformula la entrada del usuario en múltiples consultas alternativas para mejorar la búsqueda semántica en la base de conocimiento utilizando un prompt de LLM....
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
Entrada del Usuario:
El usuario envía una consulta a través del campo de entrada de chat.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.
| Componente | Propósito |
|---|---|
| Entrada de Chat | Recoge la pregunta de búsqueda del usuario |
| OpenAI LLM (gpt-4o-mini) | Genera formulaciones alternativas de la consulta |
| Expansión de Consulta | Produce hasta 3 variantes de consulta para la búsqueda |
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.
| Paso | Componente | Tipo de Salida |
|---|---|---|
| Recuperar Documentos | Recuperador de Documentos | Documentos Sin Procesar |
| Formatear Resultados | Document Widget | Mensaje |
| Mostrar al Usuario | Salida de Chat | Mensaje 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.
