Chatbot RAG en Tiempo Real Específico de Dominio

Descripción general

Este flujo de trabajo implementa un chatbot simple de Generación Aumentada con Recuperación (RAG) que aprovecha la Búsqueda de Google en tiempo real para recuperar información actualizada de internet; específicamente, se puede personalizar para restringir todas las búsquedas a un dominio en particular. El objetivo principal es crear un chatbot que pueda responder las consultas de los usuarios utilizando el contenido más relevante y reciente encontrado en línea, lo que lo hace muy valioso para escenarios donde las bases de conocimiento estáticas son insuficientes.

Componentes clave y flujo

El flujo de trabajo se compone de varios bloques modulares, cada uno representando una capacidad específica. A continuación, se muestra un desglose de la estructura y funcionalidad del flujo de trabajo:

Cómo funciona el flujo de trabajo

Cuando un usuario abre el chat, se activa el Disparador de Chat Abierto. Esto inicializa la interfaz de chat y presenta varios Widgets de Botón con consultas de ejemplo (por ejemplo, “¿qué dinosaurio tiene 500 dientes?”). Cuando un usuario hace clic en un botón o ingresa un mensaje personalizado a través de la Entrada de Chat, el flujo de trabajo procede de la siguiente manera:

1. Expansión de Consulta: La entrada del usuario se parafrasea en múltiples versiones para maximizar la probabilidad de recuperar resultados de búsqueda relevantes.

2. Búsqueda de Google: Las consultas ampliadas se envían a la Búsqueda de Google. Por defecto, la búsqueda está limitada a un dominio específico (establecido por el campo query_prefix, por ejemplo, site: www.TUDOMINIO.com), lo que te permite enfocar el conocimiento del chatbot en tu propio sitio web o en cualquier fuente confiable.

3. Recuperador de URL: El flujo de trabajo recupera el contenido de los principales resultados de búsqueda (URLs) como documentos completos.

4. Ensamblaje del Prompt: El contenido recuperado, la entrada del usuario y el historial de chat se combinan utilizando el componente Plantilla de Prompt para proporcionar un contexto rico para la respuesta.

5. Generación del Modelo de Lenguaje: El prompt se envía al OpenAI LLM, que genera una respuesta coherente y contextualmente relevante.

6. Salida de Respuesta: La respuesta generada se muestra al usuario a través de la Salida de Chat.

Ejemplo de flujo de caso de uso

• El usuario abre el chat: Aparece un mensaje de bienvenida y tres botones con preguntas de ejemplo.
• El usuario hace clic en “¿cuándo es el día de la madre 2024?”: La pregunta se muestra inmediatamente en la salida del chat (para retroalimentación instantánea).
• El flujo de trabajo procesa la consulta mediante expansión, búsqueda, recuperación, ensamblaje de prompt y generación LLM, y luego muestra la respuesta.

Por qué es útil este flujo de trabajo

• Conocimiento en tiempo real: El chatbot puede responder preguntas utilizando la información más reciente disponible en internet o en tu dominio elegido.
• Restricción de dominio: Al personalizar el query_prefix, puedes asegurar que el chatbot obtenga información solo de tu sitio web confiable o base de conocimiento, mejorando la fiabilidad de las respuestas.
• Conciencia de contexto: Al incluir el historial del chat y el contenido recuperado en el prompt, las respuestas pueden adaptarse y ser relevantes para conversaciones de varios turnos.
• Escalabilidad y automatización: El diseño modular permite ampliar o adaptar fácilmente el flujo de trabajo para varios dominios, admitiendo el despliegue a gran escala en diferentes temas o sitios web.
• Experiencia de usuario: Los botones de inicio rápido y la retroalimentación instantánea hacen que el chatbot sea accesible para los usuarios finales.

Tabla resumen del flujo de trabajo

Personalización

• Para enfocar el chatbot en tu propio dominio, modifica el campo query_prefix en el componente Búsqueda de Google (por ejemplo, site: www.TUDOMINIO.com).
• Agrega o cambia consultas de ejemplo usando los componentes Widget de Botón para una experiencia de usuario más personalizada.

Casos de uso ideales

• Bots de atención al cliente que siempre dan respuestas basadas en tu documentación o contenido web actualizado.
• Asistentes de conocimiento internos limitados a la intranet de tu empresa o portal de soporte.
• Cualquier chatbot que deba citar o basarse siempre en fuentes externas y autorizadas (por ejemplo, por cumplimiento o precisión).

Al automatizar el proceso de búsqueda, recuperación y generación de respuestas, este flujo de trabajo ahorra tiempo de investigación manual y garantiza que los usuarios siempre obtengan la información más actual y relevante disponible.