Crea chatbots y asistentes de IA que conozcan tu negocio.

Define qué preguntas debe resolver, prepara la documentación y elige un modelo de lenguaje. Conecta tu interfaz al endpoint del modelo y añade Retrieval para aportar información de tu negocio. Tu aplicación gestiona la conversación, el historial y las integraciones con otros sistemas.

Sí. Indexa documentación de productos, servicios y procedimientos de soporte para recuperar contexto en cada consulta. Un chatbot con RAG puede generar respuestas utilizando ese contenido. Si necesita consultar pedidos o abrir una incidencia, conecta las herramientas correspondientes desde tu aplicación.

Tu web o aplicación envía los mensajes al endpoint del modelo y muestra la respuesta en una interfaz de chat. Para modelos compatibles puedes utilizar clientes de API compatibles con OpenAI. Mantén las credenciales en el servidor de tu aplicación y selecciona el contexto de cada petición.

Un chatbot con RAG recupera contenido de tus documentos antes de responder. Un asistente que no consulta esos datos trabaja con sus instrucciones, el historial y el conocimiento del modelo. Añadir recuperación permite aportar información específica de tu empresa y contenido actualizado.

Puedes desplegar un LLM compatible de Hugging Face o un modelo propio en QDivZero y conectarlo a tu asistente. Tu aplicación gestiona usuarios, conversación y acceso al conocimiento. Elige el modelo y la configuración de despliegue según los requisitos de tu proyecto.

Depende del modelo, la capacidad, el volumen de conversaciones y la cantidad de contexto de cada petición. Añadir búsqueda o herramientas también cambia la carga del sistema. Compara una configuración representativa y consulta los precios de QDivZero antes de dimensionar tu asistente.

Sí, con un modelo que admita español y responda bien al vocabulario de tu negocio. Conecta la documentación de soporte y evalúa consultas reales para ajustar instrucciones y recuperación de contexto. Tu aplicación puede escalar la conversación a una persona cuando el asistente no tenga información suficiente.

Actualiza los contenidos que utiliza RAG cuando cambien precios, funciones o procedimientos y revisa las instrucciones del asistente. Separa la documentación de la lógica de conversación para mantener cada pieza. Así puedes incorporar conocimiento nuevo sin entrenar el LLM de nuevo ni rehacer toda la interfaz.