Asistente conversacional basado en IA: guía de desarrollo

1. Introducción: por qué son tan importantes los asistentes conversacionales basados en IA

Desde la identificación de requerimientos y objetivos hasta la iteración para lograr una mejora continua, un paso a paso para construir este tipo de herramientas.

Los asistentes conversacionales basados en IA se vuelven cada vez más atractivos para las empresas que desean brindar experiencias automatizadas, coherentes y de alto nivel. Aquí, los pasos para desarrollar uno.

2. Identificación de requerimientos y objetivos

Antes de sumergirse en la técnica, es esencial definir el propósito, el tipo de preguntas que debe responder y el ámbito de aplicación del asistente virtual. Lo mismo con las fuentes de información que le vamos a brindar para que cuente con el conocimiento necesario y dé respuestas adecuadas. Y, por supuesto, cuál será el canal en que el asistente esté disponible para los usuarios. Puede ser un frontend o estar integrado al chat (Slack, Whatsapp, Microsoft Teams, etc).

3. Recolección y preprocesamiento de datos

Pueden ser bases de datos estructuradas, no estructuradas o archivos planos como PDFs. Lo importante es detectar dónde están las fuentes de datos que permitirán dar contexto al asistente. A partir de ahí, definimos el procesamiento que debemos hacerle.

4. Construcción del embedding

Los embeddings son una colección de vectores que capturan la esencia del contenido. Esta transformación permite que el conocimiento que está en los archivos sea accesible y utilizable en tiempo real por los usuarios. Existen distintos modelos de embeddings, como Microsoft Ada o Amazon Titan. En este paso seleccionamos también el que se adecue más a nuestros requerimientos.

5. Creación de una base de datos vectorial

Una base de datos vectorial especializada como Azure Cognitive Search o Amazon OpenSearch para almacenar y recuperar embeddings permite buscar rápidamente respuestas o sugerencias basadas en similitud semántica.

6. Configuración y ajuste del LLM

Uno de los pasos más importantes. Diseñar prompts que guíen al modelo a generar respuestas alineadas con el propósito del asistente. Para eso, se debe experimentar con diferentes modelos de LLM, analizar cuál se ajusta mejor a las necesidades y configurar el prompt para que el asistente se comporte de forma asertiva. En algunos casos se requiere un fine-tunning para ajustar el modelo LLM para la tarea definida.

7. Integración del modelo con una API

Para que el asistente sea accesible y se integre en diferentes plataformas, hay que envolver el modelo LLM en una API, con herramientas como FastAPI, Flask o Django. Esta debería poder recibir un input del usuario, procesarlo a través del modelo y devolver una respuesta. Luego, puede desplegarse en un entorno cloud para lograr una aplicación segura y escalable.

8. Desarrollo del interfaz e integración de la aplicación

Si el caso de uso lo requiere, desarrollar una interfaz de usuario (UI) amigable y funcional para que los usuarios interactúen con el asistente. Puede ser una aplicación web, móvil o integrada en otro software. Luego debemos realizar la integración necesaria con las APIs de backend para que cobre vida.

9. Monitoreo y alertas

Las herramientas de monitoreo y logging rastrean las interacciones del usuario y las respuestas del asistente. 

Se definen métricas clave de rendimiento (KPIs) y establecen umbrales para alertas. Por ejemplo, si el asistente no puede responder a un cierto porcentaje de preguntas.

10. Iteración y mejora continua

Los datos recolectados a través del monitoreo permiten identificar áreas de mejora. También se podría solicitar retroalimentación a los usuarios y a partir de este feedback realizar ajustes. 

Esto puede incluir ajustar el prompt, afinar el embedding o expandir la base de datos con nuevas fuentes de información.

Estos pasos dan una estructura sólida para crear, implementar y mantener un asistente conversacional impulsado por IA.

 11. Conclusiones

– El primer paso antes de construir un asistente conversacional basado en IA es entender qué valor aportará al negocio.

– Con eso resuelto, se avanzará sobre los requerimientos y los objetivos puntuales del proyecto y con la identificación de las fuentes de datos que le darán contexto al asistente.

– Luego se construyen embeddings para interpretar el contenido de los documentos y bases de datos vectoriales para buscar respuestas o sugerencias basadas en similitud semántica.

– El siguiente paso es esencial: diseñar los prompts que guíen al modelo a generar respuestas alineadas con el propósito. Hecho esto, se utilizan API para que el modelo esté disponible para los usuarios.

– El desarrollo de una interfaz amigable es la clave para una mayor adopción. No obstante, gracias al monitoreo y el logging es posible verificar si el funcionamiento del asistente se da de acuerdo a lo esperado.

– Y este es apenas el principio del recorrido: siempre existen oportunidades para mejorar el asistente.