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Cómo utilizar GPT y LLM para crear chatbots que puedan responder preguntas de servicio técnico

¿Te gustaría crear un chatbot que pueda responder preguntas relacionadas con servicios técnicos? ¿Quieres aprovechar el poder de la inteligencia artificial para generar respuestas coherentes y naturales? En este blog te voy a explicar cómo puedes utilizar GPT y LLM para crear chatbots que puedan resolver dudas, ofrecer soporte, guiar al usuario o facilitar el contacto con un agente humano.


GPT y LLM son dos conceptos clave en el ámbito del procesamiento del lenguaje natural (NLP), que es la rama de la inteligencia artificial que se ocupa de entender y generar lenguaje humano. GPT es un acrónimo de Generative Pre-trained Transformer, que es un tipo de modelo de lenguaje autónomo que ha sido preentrenado con grandes conjuntos de datos para generar texto coherente y significativo. GPT pertenece a la categoría de los LLM, o Large Language Models, que son modelos de lenguaje preentrenados que se utilizan para diversas tareas, como la generación de texto y la traducción automática.


Los LLM y GPT tienen la ventaja de que pueden adaptarse a diferentes dominios y contextos mediante un proceso de afinación, que consiste en entrenarlos con datos específicos del problema que se quiere resolver. De esta forma, se puede obtener un modelo personalizado que sea capaz de generar respuestas relevantes y naturales para una determinada aplicación.


Un ejemplo de aplicación de GPT y LLM es la creación de chatbots, que son sistemas conversacionales que pueden interactuar con los usuarios mediante texto o voz. Los chatbots pueden tener diferentes objetivos, como proporcionar información, asistencia, entretenimiento o educación. En el caso de los servicios técnicos, los chatbots pueden ser útiles para resolver dudas, ofrecer soporte, guiar al usuario o facilitar el contacto con un agente humano.

Para crear un chatbot que pueda responder preguntas relacionadas con servicios técnicos, se necesita seguir una serie de pasos:

  • Definir el propósito y el alcance del chatbot: se debe tener claro qué tipo de preguntas puede responder el chatbot, qué nivel de detalle puede ofrecer y qué limitaciones tiene. Por ejemplo, si el chatbot está destinado a resolver problemas de software, hardware o ambos; si puede dar instrucciones paso a paso o solo sugerencias generales; si puede acceder a la información del usuario o solo a datos públicos; etc.

  • Recopilar y preparar los datos: se debe obtener una cantidad suficiente de datos que representen las posibles preguntas y respuestas que el chatbot puede manejar. Estos datos pueden provenir de fuentes como historiales de conversaciones, manuales técnicos, páginas web, foros o encuestas. Los datos deben estar limpios, etiquetados y organizados en pares de pregunta-respuesta.

  • Afinar el modelo: se debe seleccionar un modelo de LLM o GPT adecuado para el dominio y el idioma del chatbot y entrenarlo con los datos recopilados. Esto implica ajustar los parámetros del modelo, como el tamaño del vocabulario, la longitud máxima de las secuencias, la tasa de aprendizaje o el número de épocas. El objetivo es obtener un modelo que minimice el error entre las respuestas generadas y las esperadas.

  • Evaluar y mejorar el modelo: se debe medir el rendimiento del modelo mediante métricas como la precisión, la cobertura, la diversidad o la coherencia. También se debe probar el modelo con usuarios reales o simulados para obtener feedback cualitativo sobre la calidad y la utilidad de las respuestas. Se debe iterar el proceso de afinación hasta conseguir un modelo que satisfaga los requisitos del chatbot.

  • Desplegar e integrar el modelo: se debe poner en funcionamiento el modelo en una plataforma o canal accesible para los usuarios finales. Esto implica conectar el modelo con una interfaz gráfica o de voz, una base de datos o un sistema externo. También se debe asegurar la escalabilidad, la seguridad y la actualización del modelo.


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Como ves, crear un chatbot que pueda responder preguntas relacionadas con servicios técnicos utilizando GPT y LLM no es una tarea sencilla, pero tampoco imposible. Con los recursos adecuados y una buena planificación, se puede lograr un chatbot que sea capaz de ofrecer un servicio técnico de calidad y satisfacer las necesidades de los usuarios.

Para ilustrar el proceso de creación de un chatbot que pueda responder preguntas relacionadas con servicios técnicos utilizando GPT y LLM, te voy a mostrar un ejemplo práctico. Supongamos que queremos crear un chatbot que pueda resolver problemas de conexión a internet de los clientes de una empresa de telecomunicaciones. Estos son los pasos que seguiríamos:

  • Definir el propósito y el alcance del chatbot: el chatbot tendría como objetivo ayudar a los clientes a solucionar problemas de conexión a internet, como la falta de señal, la lentitud o la interrupción del servicio. El chatbot podría ofrecer instrucciones paso a paso para realizar comprobaciones y ajustes en el router, el módem o el dispositivo del cliente. El chatbot también podría derivar al cliente a un agente humano si el problema no se resuelve o si el cliente lo solicita.

  • Recopilar y preparar los datos: para obtener los datos necesarios para entrenar al chatbot, podríamos utilizar fuentes como las conversaciones previas entre los clientes y los agentes humanos, los manuales técnicos de los equipos de conexión, las páginas web de la empresa o las preguntas frecuentes. Los datos deberían estar en formato de pares de pregunta-respuesta y cubrir los posibles escenarios y soluciones que el chatbot podría enfrentar.

  • Afinar el modelo: para seleccionar el modelo de LLM o GPT más adecuado para el chatbot, podríamos tener en cuenta factores como el tamaño del modelo, el idioma, la disponibilidad y el coste. Por ejemplo, podríamos optar por un modelo como ChatGPT, que es una implementación específica de GPT que ha sido entrenada para tareas de conversación. Para afinar el modelo, podríamos utilizar una herramienta como SEO.ai, que permite entrenar e implementar modelos de LLM y GPT de forma sencilla y rápida.

  • Evaluar y mejorar el modelo: para medir el rendimiento del modelo, podríamos utilizar métricas como la precisión, que indica la proporción de respuestas correctas del chatbot; la cobertura, que indica la proporción de preguntas que el chatbot puede responder; la diversidad, que indica la variedad de respuestas que el chatbot puede generar; y la coherencia, que indica la lógica y la consistencia de las respuestas del chatbot. Para obtener feedback cualitativo, podríamos probar el modelo con usuarios reales o simulados y recoger sus opiniones y sugerencias. Para mejorar el modelo, podríamos iterar el proceso de afinación hasta conseguir un nivel óptimo de calidad.

  • Desplegar e integrar el modelo: para poner en funcionamiento el modelo, podríamos utilizar una plataforma o canal que sea accesible y cómodo para los clientes, como una aplicación móvil, una página web o un asistente virtual. Para conectar el modelo con una interfaz gráfica o de voz, podríamos utilizar una herramienta como Dialogflow, que permite crear e integrar chatbots con diferentes canales. Para conectar el modelo con una base de datos o un sistema externo, podríamos utilizar una herramienta como Firebase, que permite almacenar y sincronizar datos en tiempo real.

Con estos pasos, habríamos creado un chatbot que pueda responder preguntas relacionadas con servicios técnicos utilizando GPT y LLM. El resultado sería un chatbot capaz de ofrecer un servicio técnico de calidad y satisfacer las necesidades de los clientes. El chatbot podría tener una conversación como esta:

Cliente: Hola, tengo un problema con mi conexión a internet. Chatbot: Hola, soy el chatbot de servicio técnico de la empresa. ¿Qué tipo de problema tienes? Cliente: No tengo señal de wifi en mi ordenador. Chatbot: Entiendo. ¿Puedes decirme el modelo de tu router y el número de serie que aparece en la etiqueta? Cliente: Sí, es un router TP-Link TL-WR841N y el número de serie es 1234567890. Chatbot: Gracias. ¿Has comprobado que el router esté encendido y conectado correctamente al módem y a la toma de corriente? Cliente: Sí, todo está bien conectado. Chatbot: ¿Has intentado reiniciar el router desconectándolo y volviéndolo a conectar después de unos segundos? Cliente: No, voy a probarlo ahora. Chatbot: De acuerdo, hazlo y dime si se soluciona el problema. Cliente: He reiniciado el router, pero sigue sin haber señal de wifi. Chatbot: Lo siento, parece que el problema es más complejo. ¿Quieres que te transfiera con un agente humano que pueda ayudarte mejor? Cliente: Sí, por favor. Chatbot: Vale, te voy a transferir ahora. Gracias por tu paciencia y disculpa las molestias.

Como ves, el chatbot ha sido capaz de entender el problema del cliente, ofrecerle instrucciones para intentar solucionarlo y derivarlo a un agente humano cuando no ha podido resolverlo. El chatbot ha generado respuestas coherentes y naturales utilizando GPT y LLM.


Cartridge World Guatemala ya utiliza diariamente la inteligencia artificial GPT y chatbots, habiendo desarrollado Fill AI, el primer chatbot asistente virtual con IA para impresoras y fotocopiadoras, capaz de resolver problemas de impresión, dar instrucciones específicas de como usar el equipo y hasta crear emails convincentes para los jefes, solicitando permiso para comprar el equipo, con casos de uso reales y mencionando los specs… un nuevo sentido al refrán de “se vende solo”

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