Bases de conocimientos para agentes de voz con IA: RAG, indexación y qué incluir
Su agente de voz es tan bueno como lo que sabe. Cómo construir, estructurar y mantener bases de conocimiento que mantengan las respuestas de la IA precisas y las alucinaciones bajas.
Un agente de voz sin una buena base de conocimientos es un adivino seguro. Parecerá natural, pero proporcionará respuestas incorrectas, y en las industrias reguladas, las respuestas incorrectas conllevan responsabilidad. La base de conocimientos es el factor más importante en la precisión de los agentes; sin embargo, la mayoría de los equipos invierten poco en ella durante la configuración.
Que incluir
- Documentos de preguntas frecuentes: las preguntas que su equipo responde con más frecuencia, con respuestas aprobadas
- Descripciones de productos/servicios: lo suficientemente detalladas para que el agente compare opciones y haga recomendaciones.
- Políticas y procedimientos: devoluciones, cancelaciones, precios, SLA, criterios de escalamiento
- Divulgaciones de cumplimiento: cualquier idioma requerido legalmente durante conversaciones específicas
- Objeciones y respuestas comunes, especialmente para agentes de ventas
- Problemas conocidos y soluciones alternativas: para agentes de soporte técnico
Estructura para la recuperación
La mayoría de las plataformas utilizan generación aumentada de recuperación (RAG): cuando el agente necesita información, consulta la base de conocimientos, recupera los pasajes más relevantes y los utiliza para generar una respuesta fundamentada. Para que RAG funcione bien, su contenido debe dividirse en pasajes enfocados e independientes. Un documento de política de 50 páginas cargado tal cual se recuperará mal. El mismo documento dividido en secciones temáticas específicas con títulos claros se recuperará mucho mejor.
Cadencia de mantenimiento
Las bases de conocimiento se deterioran. Los precios cambian, las políticas se actualizan, se lanzan productos y el personal descubre mejores respuestas a preguntas comunes. Establezca una cadencia de revisión mensual como mínimo. Mejor: utilice el análisis de su agente para identificar qué preguntas producen respuestas incorrectas o inciertas y actualice la base de conocimientos en respuesta. Los mejores equipos tratan la base de conocimientos como un documento vivo que mejora semanalmente en función de datos de conversaciones reales.
¿Listo para construir?
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