🤖 La Era de la IA: De los Chatbots Basados en Reglas a la IA Generativa
La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una parte integral de nuestras vidas, transformando la forma en que interactuamos con la tecnología. Desde el soporte al cliente hasta la generación de código, la IA tiene el poder de revolucionar casi todo. Sin embargo, la IA no siempre fue tan omnipresente. Las primeras herramientas de IA tenían limitaciones significativas y no podían entender el contexto ni aprender y mejorar por sí mismas. Los primeros chatbots, por ejemplo, se basaban en reglas, lo que significa que se desarrollaban en función de reglas o guiones predefinidos. Esto limitaba severamente su capacidad a lo que se les proporcionaba, de la misma manera que cualquier software informático solo puede realizar las tareas para las que fue programado.
🤖 La Evolución de los Chatbots
Los chatbots basados en IA han recorrido un largo camino desde entonces. Están aprovechando los avances en el aprendizaje automático y las capacidades de aprendizaje profundo para mejorar la comprensión del lenguaje natural. Ahora, con la adopción de los Modelos de Lenguaje Amplio (LLMs, por sus siglas en inglés), estamos presenciando una nueva evolución. Los LLMs utilizan grandes cantidades de datos y una combinación de algoritmos de aprendizaje profundo, redes neuronales y técnicas de procesamiento del lenguaje natural para generar respuestas similares a las humanas a las consultas.
🤖 Watson X Assistant: Una Plataforma de IA Conversacional
Veamos de qué estamos hablando con Watson X Assistant, una plataforma de IA conversacional diseñada para construir e implementar chatbots impulsados por IA. Con la aparición de la IA generativa, Watson X Assistant está trabajando para transformar las experiencias de los usuarios y ofrecer respuestas más inteligentes y similares a las humanas.
🤖 Aprovechando Neural Seek con Watson X Assistant
Hoy, te mostraremos cómo aprovechar Neural Seek, que es un sistema de búsqueda en generación de lenguaje natural que se integrará con Watson X Assistant. Primero, necesitamos configurar Watson X Discovery, donde se almacenarán nuestros datos. Utilicemos los manuales de aspiradoras robóticas como ejemplo y profundicemos en la mejora y personalización para probarlo. Preguntemos: "¿Cómo cambio el filtro?" La respuesta que obtenemos no es muy buena, así que intentemos hacer otra pregunta: "¿Con qué frecuencia debo cambiar la almohadilla de limpieza?"
Esta vez, no responde en absoluto a la pregunta que estábamos haciendo. Para mejorar nuestras respuestas, configuremos Neural Seek para que funcione con Discovery y Assistant.
🤖 Configurando la Extensión Neural Seek
Ahora, vayamos a la página de configuración inicial para ajustar aún más nuestra extensión. Ya hemos completado la información inicial aquí, como de qué estamos hablando, y también nos hemos conectado con Watson Discovery. Luego, en la sección "Acerca de", se generó este párrafo por sí solo. En "Afinación", básicamente estamos viendo cómo debería lucir y si deberíamos buscar documentos más nuevos o más antiguos. Y ahora, en "Preguntas y respuestas", esto realmente examina todos nuestros documentos y genera algunas preguntas para que podamos iniciar nuestras acciones en Watson X Assistant. Entonces, está diciendo que, según estos datos, creemos que las personas harán estas preguntas.
Ahora, haz clic en la pestaña "Integrar". Desde aquí, toma nota de tu clave de API y descarga tu archivo de API abierta personalizado. Luego, abre la página de Integraciones en Watson X Assistant y haz clic en "Crear extensión personalizada".
🤖 Agregando Neural Seek al Diálogo
Sigue los pasos para importar tu archivo de API abierta y haz clic en "Finalizar". Ahora, desplázate hacia abajo y haz clic en "Agregar" en tu mosaico de Neural Seek para agregar la extensión. Sigue los pasos para configurar la autenticación de Neural Seek. Para el tipo de autenticación, asegúrate de establecerlo en autenticación mediante clave de API y pega tu clave de API de Neural Seek anterior en el campo indicado. Continúa hasta finalizar.
Ahora que hemos configurado nuestra extensión Neural Seek, agreguémosla a nuestro diálogo. Primero, crea una nueva habilidad de acción. A continuación, vamos a crear una acción y comenzar rápidamente con una plantilla antes de agregar nuestro kit de inicio de Neural Seek, que acabamos de generar. Aquí puedes ver que tenemos nuestra acción de búsqueda Neural Seek. Necesitamos configurarla, por lo que puedes ver que ha generado toda esta información para nosotros. Necesitamos editar nuestra extensión, seleccionar la extensión que acabamos de crear y, para la operación, nos gustaría buscar una respuesta de Neural Seek.
🤖 Mejorando las Conversaciones del Chatbot
Para los parámetros, estableceremos la pregunta igual a "query_text". Haz clic en "Aplicar" y luego guarda la acción. Ahora, queremos ir a "No hay coincidencias de acción", lo que significa que si no podemos encontrar ninguna de las frases que hemos configurado en Watson X Assistant, buscará en Neural Seek y obtendrá esa respuesta para nosotros desde Discovery. Eliminemos el texto prellenado, por lo que esto es básicamente como el nodo de "cualquier otra cosa". Ahora, vayamos a una subacción y vayamos a la búsqueda de Neural Seek antes de hacer clic en "Aplicar", luego en "Guardar" y luego en "Vista previa".
Preguntemos: "¿Qué es un X Assistant? ¿Cómo cambio el filtro?" Está consultando a Neural Seek y aquí puedes ver la respuesta que ha generado. Para cambiar el filtro, abre la puerta del filtro, retira el filtro agarrando la pestaña, sacude los residuos, vuelve a insertar el filtro y cierra la puerta del filtro. Reemplaza el filtro cada dos meses. Esta es una respuesta realmente buena y precisa.
🤖 Capacidades de IA Generativa
Como puedes ver, nuestra extensión Neural Seek puede ayudar a tus chatbots a llevar a cabo conversaciones tan bien como cualquier humano, y eso se debe a sus capacidades de IA generativa. Para obtener más información sobre cómo puedes aprovechar la IA generativa con Watson X Assistant, visita la página de Watson X Assistant.
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Pros
- Los chatbots impulsados por IA pueden manejar el soporte al cliente y generar código, transformando la forma en que interactuamos con la tecnología.
- Los LLMs utilizan grandes cantidades de datos y una combinación de algoritmos de aprendizaje profundo, redes neuronales y técnicas de procesamiento del lenguaje natural para generar respuestas similares a las humanas a las consultas.
- Neural Seek puede ayudar a los chatbots a llevar a cabo conversaciones tan bien como cualquier humano, gracias a sus capacidades de IA generativa.
