En otros 2 artículos, he revisado los casos de uso de Chatbots con IA y el desarrollo de un chatbot con IA para personas que saben programar. ¡También he prometido que hay una manera de hacer esto para las personas que no son desarrolladores y estoy aquí para cumplir!
Vamos a ver 2 ejemplos de Chatbots, utilizando diferentes herramientas y para diferentes casos de uso, sólo para hacer las cosas más interesantes:
- un Chatbot AI web simple que conoce tu negocio y puede chatear con los clientes.
- un chatbot de WhatsApp que toma información de tu sitio web y responde a los clientes 24/7.
Por favor, ten en cuenta que estas herramientas, aunque en su mayoría son no-code, pueden requerir algunas implementaciones básicas para que funcionen al 100%. Son muy sencillas y requerirán sobre todo conectar diferentes herramientas entre sí o copiar algo de código de un lugar a otro. Así que no te preocupes, no es nada demasiado complicado.
Ahora, vamos a empezar con nuestro desarrollo Chatbot AI sin código.
Tabla de contenidos
Antes de empezar
No voy a dar un tutorial paso a paso, ya que haría este artículo extremadamente largo. Sólo quiero mostrar lo que es posible con estas herramientas.
Si estás buscando algo en profundidad, echa un vistazo a los enlaces que están relacionados con el desarrollo de Chatbots de IA sobre AI Chatbot que he encontrado útiles o documentación para las herramientas utilizadas.
He elegido 2 herramientas para hacer esto, pero los principios son más o menos los mismos para otras. Invierte algo de tiempo en investigar herramientas de desarrollo de Chatbot de IA y elige la que más te convenga (funcionalidades, precios, facilidad de uso, etc.).
Conceptos y flujos comunes para el desarrollo de chatbos de IA
Estas herramientas de desarrollo de Chatbot de IA tienen algo en común. Transforman el acto de escribir código en una interfaz visual de arrastrar y soltar. Todo lo que realmente necesitas saber es el flujo (o los pasos) necesarios. Y necesitas utilizar el bloque o la combinación de bloques adecuados para cada uno de ellos.
Te daré los pasos básicos, pero deberías consultar los enlaces si crees que esta solución puede ser buena para tu caso de uso.
Chatbot AI de atención al cliente para la web
Tienes un negocio que vende juguetes. Sería genial si tus clientes pudieran escribir en tu chatbot de IA el tipo de juguete que están buscando (puzzles para niños de 12 años) y el chatbot pudiera decirles si tienes productos como ese, o no. Luego les ayudaría con información sobre el horario de apertura e instrucciones sobre cómo llegar a la tienda.
El problema es sencillo: ChatGPT no conocerá los detalles de tu negocio y no podrá responder. No sabe qué tipo de juguetes vendes. Pero si hubiera alguna manera de darle información relativa a tu negocio, entonces tu asistente conversacional podría ser realmente útil. Por suerte, hay una manera de hacer esto y se llama RAG.
Hay un par de herramientas diferentes que pueden hacer esto. Pero vamos a elegir FlowiseAI. Necesitaremos simular los pasos para el desarrollo de un chatbot RAG.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) es un framework que te permite incluir tus propios datos. Esto te ayuda a crear una base de conocimiento personalizada para tu Chatbot de IA.
- Es útil para construir un Chatbot de IA que conozca tu negocio, tus productos, tus procesos, etc. y pueda responder a un cliente que quiera saber más detalles.
Si en algún momento no entiendes de lo que estoy hablando, entonces tienes que echar un vistazo a mi artículo anterior. Por favor, échale un vistazo para entender qué es «embedding», «vector store», «semantic search». Si prefieres un vídeo, aquí tienes algo que te ayudará.
El proceso es el siguiente:
- Tienes tus documentos y los divides en trozos.
- Se incrustan los trozos y se colocan las incrustaciones en un almacén de vectores.
- Se toma la entrada del usuario, se incrusta y se realiza una búsqueda semántica de información relevante en el almacén de vectores.
- Le das lo que encuentras + la pregunta del usuario al LLM para que formule una respuesta.
Cómo lo harás:
- Instala FlowiseAI en tu ordenador. Echa un vistazo aquí y mira cómo puedes hacerlo.
- Después de abrir Flowise, sólo tienes que crear un nuevo chatflow para tu Chatbot AI.
- Empieza con un nodo de cadena (añádelo desde el símbolo «+» de la izquierda, categoría «Cadenas»), más concretamente una «Conversational Retrieval QA Chain». Esta cadena se utiliza para consultar una base de conocimientos y necesita un LLM y un almacén de vectores para funcionar.
- Añade un almacén vectorial (selecciona «In-Memory Vector Store» si sólo deseas realizar algunas pruebas). El almacén vectorial necesitará los documentos y una función de incrustación.
- Añade un cargador de documentos y carga los archivos desde tu ordenador.
- Añade un divisor de texto al cargador de documentos para dividir el texto en trozos más pequeños que serán enviados al LLM.
- Ahora que tenemos los documentos, necesitamos incrustar el texto para que la IA pueda dar sentido a la información. Añade una función de incrustación: OpenAI Embeddings.
- Hemos pasado por la mayor parte del flujo, ahora sólo tenemos que conectar todo con un LLM. Puedes hacerlo yendo a «Chat Models» y seleccionando un modelo (ChatOpenAI).
- Guarda el chatflow y pulsa el icono de mensaje en la parte superior izquierda para probar el Chatbot AI.
- Pulsa sobre el icono «</>» para ver las opciones de incrustación. Elige la que te resulte más cómoda. La forma más sencilla de incluir el chatbot de AI en tu sitio web es utilizar el código HTML que aparece en la pestaña «Incrustar». Sólo tienes que copiar el código e insertarlo al principio de la etiqueta de tu archivo HTML principal.
- También puedes cambiar la apariencia del chatbot añadiendo diferentes atributos en el código. Echa un vistazo a este vídeo con una explicación completa de los pasos 10 y 11.
Y ahí lo tienes. Tendrás que profundizar más con esta herramienta si quieres algún comportamiento más específico. Pero, debes saber que se pueden crear flujos más complejos con esto. Sólo tienes que echar un vistazo a esta lista de reproducción y pasar por los videos con el fin de construir tu Chatbot AI.
Chatbot de WhatsApp AI para pequeñas empresas
Eres una clínica médica con un pequeño sitio web lleno de información sobre tus servicios, tus médicos, precios y mucho más. Recibes un montón de preguntas en tu número de WhatsApp de tus clientes que podrían responderse fácilmente si solo miraran más de cerca en el sitio web. Si ese es el caso, ¿por qué no utilizar la información de la página web en combinación con un LLM para construir un Chatbot de IA que pueda responder a tus clientes?
El problema es similar al del ejemplo anterior. Pero vamos a utilizar una herramienta diferente. Vamos a ir con Voiceflow porque serás capaz de encontrar un montón de tutoriales para esto.
A continuación te explicamos cómo hacerlo:
- Regístrate en Voiceflow y crea una cuenta gratuita.
- Empieza creando un asistente con el botón «Nuevo asistente» en la esquina superior derecha de la página.
- Elige «Crear Asistente AI» y luego elige WhatsApp cuando te pregunten por los canales y el idioma en este caso pondremos «inglés».
- Elimina los bloques predefinidos pero deja el nodo inicial.
- Ve a «Base de conocimientos» en el menú de la izquierda y añade las diferentes páginas de tu sitio web a la base de conocimientos pulsando «Añadir fuente de datos» → «URLs». A continuación, pega todas las diferentes URL que quieras, una a una.
- Vuelve al espacio «Diseñador» utilizando el menú de la izquierda y empecemos. En primer lugar, conecta un bloque «Texto» (dentro de la categoría «Hablar») al bloque «Inicio». Añade lo que quieras como primer mensaje del Chatbot de IA al usuario. También puedes utilizar una función integrada para generar automáticamente mensajes similares y dejar que el chatbot utilice uno distinto cada vez.
- Añade una tarjeta de captura al bloque desde el menú de herramientas, que aparece en «Escuchar» → «Capturar». A continuación, añade una variable llamada {userQuestion} en el menú derecho de la tarjeta de captura. Esto registrará la pregunta del usuario en una variable que podremos utilizar en otros bloques.
- Desde aquí, pasa la pregunta del usuario a un nuevo bloque. Quieres enviar la pregunta al LLM por lo que necesitas elegir la tarjeta «Respuesta AI» de la categoría «AI» y crear un nuevo bloque con esa tarjeta.
- En esta tarjeta debes seleccionar «Base de Conocimientos» como Fuente de Datos y pasarle la variable {userQuestion}.
- Ahora ya tienes la respuesta a la pregunta del usuario, así que sigamos y preguntémosle si tiene alguna otra pregunta. Hazlo añadiendo una celda «Texto» en el bloque seguida de una celda «Opción» de la categoría «Escuchar». Crea 2 caminos: sí y no.
- Si el usuario dice que no simplemente añada otra celda «Texto» con un texto de despedida como: «¡Que tenga un buen día!». Queremos ser educados. También puedes generar más formas de decir esto para que tengamos diferentes mensajes.
- Coge una tarjeta «Fin» de la categoría «Lógica» y añádela al bloque. Esto pondrá fin a la conversación.
- Si el usuario todavía tiene preguntas, simplemente añade otro bloque con una celda de «Texto» preguntando «¿Qué puedo hacer por usted?». Luego «Capture» la respuesta y utilice la misma variable que antes, {userQuestion}. Acabas de crear el mismo bloque que en los pasos 6 y 7.
- Ahora regresa a la tarjeta «Respuesta AI» del paso nr. 8 y eso es todo. Ahora el usuario puede hacer tantas preguntas como necesite y siempre obtener la respuesta del Chatbot AI.
- Ya puedes probarlo pulsando el botón «Ejecutar» en la parte superior derecha de la página, seleccionando «Probar en WhatsApp» e introduciendo tu número de teléfono para poder chatear con él en la app de WhatsApp.
- También puedes publicarlo siguiendo los pasos de la opción «Publicar».
Eso es todo. No es tan difícil construir un Chatbot con IA. Puede ser realmente útil si estás perdiendo mucho tiempo respondiendo a preguntas simples de tus usuarios.
Otras cosas que puedes hacer
Sólo te he mostrado algunos casos de uso muy básicos, pero estos Chatbots de IA pueden llegar a ser realmente complejos. Por ejemplo, puedes:
- Promocionar tu canal de Youtube. Si el usuario tiene más de 5 preguntas sobre lo que vendes o tus servicios, simplemente envía un segundo mensaje después de la respuesta diciéndole «Veo que estás interesado en el tema. Por qué no echas un vistazo a mi canal de Youtube donde comparto diferentes aspectos de lo que hago.«
- Utiliza herramientas como Zapier y conéctalas a una hoja de cálculo de Google. Cuando el usuario dé su email al chatbot (por ejemplo para recibir un ebook gratuito) puedes coger esa respuesta y ponerla en una hoja de cálculo de leads que hayas creado.
- Comprende la intención del usuario y reacciona en consecuencia. Si, por ejemplo, el usuario pregunta cómo devolver un producto, puedes crear el flujo de la conversación para que el chatbot de IA pregunte qué está mal, si el usuario no está satisfecho, etc. Recopilará información específica que podrá enviar a través de una conexión Zapier a otra herramienta donde recojas feedback.
- Realiza un seguimiento de los pedidos dándole acceso a tus pedidos para que, cuando el usuario pregunte el estado del pedido #1234, el Chatbot de IA pueda responder con: «Ha salido hoy de nuestro almacén y está en camino de llegar a tu dirección». Seguidamente podría gestionar preguntas de seguimiento como «¿Qué dirección he elegido para la entrega?» o cualquier otra cosa que el usuario necesite saber.
Herramientas para el desarrollo de Chatbot de IA
Sólo he hablado de FlowiseAI y Voiceflow pero hay muchas más herramientas que puedes utilizar. Todas siguen los mismos principios aunque tienen diferentes flujos y formas de ayudarte a construir chatbots.
Aquí hay una lista de algunas otras herramientas que quizá te gustaría conocer y probar: LangFlow (similar a FlowiseAI), botpress (similar a Voiceflow), WotNot o n8n (más una herramienta de automatización).
De momento estas herramientas ofrecen cosas similares así que elige la que más te guste. Empieza a entender cómo mapear conversaciones y podrás cambiar entre herramientas sin problema si es necesario.
Espero que esto te haya ayudado en tu viaje de desarrollo de chatbot con IA.
¡Que tengas un buen día y nos vemos!