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Benjamin Aronov es desarrollador de Vonage. Es un constructor de comunidades con experiencia en Ruby on Rails. Benjamin disfruta de las playas de Tel Aviv, a la que llama hogar. Su base en Tel Aviv le permite conocer y aprender de algunos de los mejores fundadores de startups del mundo. Fuera de la tecnología, a Benjamin le encanta viajar por el mundo en busca del perfecto pain au chocolat.
Bots de WhatsApp más inteligentes: Evita las alucinaciones con la IA del conocimiento
Tiempo de lectura: 8 minutos
Siempre he oído que los mejores desarrolladores son los desarrolladores perezosos. Confieso que soy un desarrollador perezoso. La Inteligencia Artificial Generativa (IA) nos ayuda a ser aún más perezosos. No sólo podemos pedir código refactorizado o incluso aplicaciones totalmente codificadas a esta IA predictiva. Sino que podemos externalizar las otras partes molestas de nuestras aplicaciones, como todos los valores de datos que queremos dar a nuestros usuarios.
>> Explore las capacidades de Knowledge AI en nuestro anuncio público Beta.
Utilizando Generative AI junto con la plataforma de creación de asistentes virtuales de bajo código de Vonage, AI Studio, perezosos los desarrolladores perezosos y eficientes ahora pueden mejorar significativamente las experiencias de los clientes. En este artículo, aprenderás cómo reemplazar el sitio de preguntas frecuentes (FAQ) de tu empresa y convertirlo en un agente de WhatsApp de FAQ flexible y completo (también conocido como chatbot). Y lo que es más importante, aprenderás cómo Knowledge AI te permite mantener a tu agente actualizado y preciso sobre cualquier nueva característica u oferta de tu empresa.
TL;DR Si no quieres construir el Agente, copia el archivo ZIP e impórtalo a AI Studio siguiendo estas instrucciones de Github.
FAQ page for Vonage AI Studio explaining whether the product works standalone and listing supported languages including English, Hebrew, German, and Spanish.
Nuestra misión en este artículo será convertir un sitio de preguntas frecuentes en un agente de WhatsApp. Utilizaremos AI Studio el sitio de preguntas frecuentes de AI Studio y lo convertiremos en un chatbot amigable y flexible.
Observará que en esta página también se habla de ponerse en contacto con el servicio de asistencia. Esto es importante en un agente de IA Generativa ya que la intención del usuario (más sobre Intentos de AI Studio) no es recibir una respuesta textual directa, sino desencadenar alguna acción. Las llamamos frases de acción. Las frases de acción pueden ser enviar un correo electrónico a soporte, conectar a los usuarios con un agente humanorealizar un pedido, etc. En este tutorial, imitaremos el contacto con soporte usando el nodo Nodo Enviar correo electrónicopero con el nodo de AI Studio nodo webhook puedes construir integraciones avanzadas.
Siempre sugiero empezar con una maqueta del agente que queremos construir. Así es como nuestro agente se vería si quisiéramos construir sin Conocimiento AI:
Diagram showing an FAQ flow in AI Studio without Knowledge AI, where each intent must be manually mapped to a specific response.
Debemos crear una intención no sólo para cada frase de acción, sino también para cada pregunta FAQ y el emparejamiento de respuestas. Pero somos constructores perezosos y esto nos llevaría muchísimo tiempo.
Menos mal que ahora podemos simplificar drásticamente nuestro agente. Ahora nuestra maqueta tiene este aspecto:
Diagram showing how AI Studio integrates with Knowledge AI to handle FAQ queries dynamically after classifying user intent.
A menos que el usuario haga una pregunta que requiera una frase de acción (en nuestro caso enviar un email a soporte), nuestra Knowledge AI es ahora el flujo por defecto. Ya no tendrás que construir intents con extensas listas de expresiones de usuario la Knowledge AI podrá gestionar las consultas con flexibilidad.
Necesitarás una cuenta API de Vonage
To complete this tutorial, you will need a Vonage API account. If you don’t have one already, you can sign up today and start building with free credit. Once you have an account, you can find your API Key and API Secret at the top of the Vonage API Dashboard.
El primer paso antes de construir el agente es configurar nuestra Base de Conocimientos. Este será el repositorio que guiará las respuestas de nuestra Gen AI. Navega hasta la pestaña Pestaña Conocimiento AI en el panel de AI Studio.
Knowledge AI introduce dos nuevos conceptos: Índices y Fuentes. Las fuentes son piezas individuales de información y datos. Por ejemplo, una fuente puede ser una URL (página de un sitio web) o un archivo. Agrupadas, las fuentes crean índices. El volumen total de información a partir del cual los agentes pueden generar respuestas se denomina índice.
Empecemos a crear nuestro primer índice.
Haga clic en Añadir fuente. Se abrirá un formulario para añadir una nueva fuente.
Add a new knowledge source in Vonage AI Studio by uploading a local file or providing a URL.
Verás que las fuentes pueden ser un archivo local (TXT, HTML o PDF) o una URL de acceso público. Añada el enlace al FAQ, dale un nombre y haz clic en crear. Ahora repita el proceso para Introducción a WhatsApp y Enrutamiento de agentes de WhatsApp Live de WhatsApp.
Dashboard view of Knowledge AI sources for a WhatsApp agent. Displays three active content sources with their size, type, modification date, and status.
Ahora que tenemos algunas fuentes, podremos hacer preguntas más flexibles. Pasemos a crear un Índice.
Haga clic en la pestaña Índice del panel izquierdo. A continuación, haz clic en Añadir índice. Primero, dale a tu Índice un nombre bonito como "AI Studio FAQs". A continuación, comprueba todas las fuentes que acabas de crear y pulsa Guardar y Salir.
Assigning data sources to the 'AI Studio FAQs' index in Vonage Knowledge AI. All three sources—WhatsApp Live Agent Routing, WhatsApp Getting Started, and Studio FAQ Site—are selected.Ahora debería ver un Índice disponible.
Index dashboard showing the 'AI Studio FAQs' index built from three knowledge sources: Studio FAQ Site, WhatsApp Live Agent Routing, and WhatsApp Getting Started.
Knowledge AI le permite probar los índices antes de conectarlos a los agentes. Para ello, pase el ratón sobre un índice y aparecerá un icono de reproducción. Haga clic en el símbolo de reproducción y se abrirá el Probador de Índices.
Testing interface for the 'AI Studio FAQs' index within the Knowledge AI dashboard. This allows users to validate how the AI will respond based on indexed content.
Ahora puedes hacer las preguntas que quieras y el agente de pruebas recuperará las respuestas de tu Índice. Intenta hacer preguntas del sitio de preguntas frecuentes como "¿Qué idiomas ofrece AI Studio?" o preguntas de la página de introducción de WhatsApp como "¿Puedo enviar mensajes de WhatsApp antes de la aprobación de Facebook?".
Ahora intenta hacer una pregunta que no se encuentre en estas páginas, como "¿Qué es Vonage Knowledge AI?". El agente dice: "No se pudo encontrar una respuesta relevante". Perfecto. Esto significa que el agente es capaz de mantener conversaciones similares a las humanas, pero sólo dentro del ámbito de nuestro Índice.
Arreglemos esto ahora y subamos nuestro PDF llamado Diapositivas de Información AI del Conocimiento como nueva fuente. Cree un nuevo índice e incluya ahora todas nuestras fuentes. Ahora puedes probar de nuevo y hacer la misma pregunta. ¡Ahora tenemos una respuesta! Así de sencillo es actualizar los agentes existentes para cualquier nuevo producto o característica.
Test and refine your Knowledge AI responses by creating and querying an index based on uploaded sources.
Fíjate en el pequeño símbolo de los libros en la respuesta de Knowledge AI. Puede hacer clic en él para ver qué fuentes se utilizaron para generar la respuesta. Puedes utilizarlo para ajustar las fuentes de un índice y obtener mejores resultados.
Ahora que tenemos un Índice que podemos asignar a nuestro agente de IA Generativa, ¡construyamos nuestro agente!
Para empezar necesitaremos crear un agente de WhatsApp. Puedes abrir AI Studio desde Vonage Desarrollador de Vonage y seguir las instrucciones de la documentación de AI Studio. Hay tres opciones importantes para nuestro agente, selecciona:
Tipo: WhatsApp
Plantilla: Empezar de cero
Evento: Entrada
Recibamos a nuestros usuarios con un mensaje de bienvenida utilizando la función Enviar Mensaje nodo. Me gusta adjuntar una foto a nuestro mensaje de bienvenida para utilizar la marca de nuestra empresa.
A continuación, aceptaremos la respuesta de nuestro usuario con un método Recoger entrada . Almacenaremos la respuesta en un parámetro denominado consulta_usuario. La entrada esperada debe ser sólo texto.
A menos que se especifique lo contrario, todos los parámetros de esta entrada de blog utilizarán la entidad @sys.any. Para obtener más información sobre las entidades (diferentes tipos de parámetros) en AI Studio, por favor leer la documentación.
A Clasificación dictará ahora dónde enviar a nuestro usuario. Cree una sola intent llamada Enviar correo electrónico. Proporcione algunas expresiones de usuario que tengan que ver con el correo electrónico y el soporte. Por ejemplo, "Email support", "contact support", "support". El parámetro de clasificación es user_inquiry.
Finalice el flujo Enviar Email. Deberá agregar un segundo nodo Collect Input para almacenar la dirección de correo electrónico del usuario. Luego usa ese email en un nodo Enviar Email enviar correo electrónico.
Crear un nodo Enviar Mensaje que envíe un mensaje de agradecimiento al usuario por utilizar el agente.
Concluir con un Fin de la conversación nodo.
Email fallback flow in Vonage AI Studio for unhandled inquiries. If the agent can't resolve the request, the user's message is classified and routed to collect their email before sending it to a support team.
Ya estamos listos para empezar a utilizar nuestro nodo de preguntas y respuestas.
En primer lugar, seleccionemos el nodo Preguntas y Respuestas de la sección Conversación de la siguiente manera:
Demonstration of the Q&A node in Vonage AI Studio, showing real-time interaction with Knowledge AI. The assistant retrieves responses from indexed FAQ sources to answer user questions dynamically.
La configuración para nuestro nodo será:
Índice: AI Studio Preguntas Frecuentes (o el nombre de su Índice)
Parámetro de entrada del usuario: consulta_usuario
Parámetro de respuesta: ai_respuesta
Tiempo de espera: 2 segundos
El tiempo máximo que AI Studio esperará una respuesta. Si el tiempo de respuesta supera los 2 segundos, se activará la ruta de salida Fallida.
Longitud media: 50
Pautas de respuesta: ¡déjalas en blanco o experimenta con las tuyas propias!
Ahora que hemos conectado nuestro nodo para obtener respuestas a las FAQ, ¡vamos a enviarlas a nuestros usuarios! Todo el flujo tendrá este aspecto:
Node flow diagram for the AI-powered FAQ assistant in Vonage AI Studio. It includes branches for AI response generation, fallback messages, user repeat prompts, and graceful conversation endings.
Puede parecer complicado, pero la mayor parte tiene que ver con la gestión de errores y la mejora de la experiencia del usuario. El nodo FAQ crea tres puntos de salida: $ai_response (éxito), No sabe y Falló. Dependiendo del resultado, estos puntos de salida proporcionan algún manejo de errores.
Para construirlo:
Para $ai_respuesta utilice un nodo Send Message y haga que simplemente envíe el mensaje $ai_respuesta parámetro. Conecta nuestro $ai_respuesta a este nodo.
Para No sé punto de salida:Utiliza un nodo Enviar Mensaje y haz que envíe un mensaje de error. Algo como "Lo siento, no sé cómo responder a eso". Conecte nuestro nodo No sabe a este nodo.
Para Fallido punto de salida:Use un nodo de Fin de Conversación y haga que diga algo como, "¡Uy! Algo ha fallado. Por favor, inténtelo de nuevo". Conecte nuestro nodo Fallido a este nodo.
Queremos que el usuario pueda hacer varias preguntas a nuestro chatbot.
Para construirlo:
Cree un nodo Recopilar Entrada llamado Recopilar Repetición que guardará un nuevo Parámetro llamado REPETIR. El nodo recibirá Botón Responder de respuesta. Un botón debe tener un título Sí y un valor de verdadero. El otro botón debe tener un título No y un valor falso.
Utilizar un Nodo Condición que comprobará REPETIR. Cree una condición para comprobar si REPEAT es igual a true, y otra para comprobar si REPEAT es igual a falso.
Conecte de nuevo la condición true al nodo Collect Inquiry, el primer nodo de entrada collect que utilizamos y que almacena el valor de consulta_usuario
Conecte la condición falsa al formulario del nodo Mensaje de agradecimiento anterior, que se conecta al nodo Fin de la conversación.
Ahora puede probar su agente y hacerle preguntas.
ive demonstration of a Knowledge AI agent responding to user input in a chat interface, showcasing intelligent real-time FAQ handling.
👏Date un aplauso. Lo has conseguido. Has creado tu primer agente de WhatsApp con IA Generativa. Ahora vamos a probarlo con el probador.
¿Funciona su nodo de clasificación? ¿Su agente es capaz de diferenciar cuando quiere enviar un correo electrónico o hacer una pregunta sobre AI Studio? Intente hacer preguntas directamente desde el sitio de preguntas frecuentes y vea cómo se comparan las respuestas. A continuación, intente hacer a su agente preguntas que se desvíen un poco de las FAQ y que sólo puedan responderse desde las otras Fuentes. Y luego, ¡preguntas que no formen parte de los datos de entrenamiento!
¿Cómo se comporta su agente? Dímelo. Únete a la Comunidad de desarrolladores de Vonage en Slack y cuéntame qué estás construyendo en el canal #ai-studio. O búscame en mí en X, antes conocido como Twitter. Y dale a VonageDev un follow mientras estás en ello.
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Benjamin Aronov es desarrollador de Vonage. Es un constructor de comunidades con experiencia en Ruby on Rails. Benjamin disfruta de las playas de Tel Aviv, a la que llama hogar. Su base en Tel Aviv le permite conocer y aprender de algunos de los mejores fundadores de startups del mundo. Fuera de la tecnología, a Benjamin le encanta viajar por el mundo en busca del perfecto pain au chocolat.