Para construir una base de conocimientos agradable con URL clicables e información útil, sigue estos pasos:

1. Recopilar contenido relevante: Comienza recopilando información del sitio web de la empresa, como detalles de precios, características del producto e información de contacto. Concéntrate en el contenido que sería valioso para que los usuarios accedan rápidamente.

2. Organizar el contenido: Categoriza la información en secciones o temas lógicos. Esto ayudará a los usuarios a navegar por la base de conocimientos de manera más eficiente.

3. Formatear el contenido: Formatea el contenido de manera limpia y fácil de leer. Utiliza encabezados, viñetas y otras técnicas de formato para hacer que la información sea visualmente atractiva y fácil de escanear.

4. Agregar enlaces clicables: Identifica cualquier URL o información de contacto dentro del contenido y hazlos clicables. Esto permitirá a los usuarios acceder directamente a la información relevante con un solo clic.

5. Integrar la base de conocimientos: Incorpora la base de conocimientos a tu chatbot o plataforma de mensajería. Asegúrate de que el contenido sea fácilmente accesible y de que los usuarios puedan encontrar rápidamente la información que necesitan.

6. Probar y refinar: Prueba continuamente la base de conocimientos y recopila comentarios de los usuarios. Realiza actualizaciones y mejoras según sea necesario para garantizar que el contenido siga siendo relevante y fácil de usar.

Siguiendo estos pasos, puedes crear una base de conocimientos integral e interactiva que brinde a tus usuarios la información que necesitan, cuando la necesitan, de una manera fluida y eficiente.

Antes de la integración de IA, las plataformas de chatbots requerían el uso de respuestas predeterminadas. Las respuestas predeterminadas eran necesarias para garantizar que el bot pudiera responder a los usuarios sin activar una palabra clave específica o pasar por un flujo predefinido. Esto a menudo llevaba a experiencias frustrantes con chatbots, ya que los bots solo estaban diseñados para manejar un conjunto limitado de tareas.

Con la introducción de modelos de lenguaje a gran escala (LLM) como GPT, la necesidad de respuestas predeterminadas se ha eliminado. Ahora puedes activar Auto-GPT para cualquier conexión LLM, y el bot utilizará las capacidades de procesamiento de lenguaje natural del modelo de lenguaje para participar en conversaciones más naturales y abiertas.

La diferencia clave es:

• Respuesta predeterminada: Una respuesta predefinida que el chatbot proporcionaría si la entrada del usuario no coincidiera con ningún desencadenante o flujo específico. Esto era necesario antes de la integración de IA.

• Auto-GPT: Una función impulsada por IA que permite que el chatbot utilice un modelo de lenguaje conectado (por ejemplo, GPT de OpenAI) para generar respuestas contextuales, sin la necesidad de respuestas predefinidas. Esto proporciona una experiencia más natural y conversacional.

Al activar Auto-GPT, puedes aprovechar el poder de los modelos de lenguaje a gran escala para manejar una amplia gama de entradas y consultas de los usuarios, sin tener que definir manualmente respuestas predeterminadas. Esto hace que tu chatbot sea más flexible, inteligente y capaz de brindar una mejor experiencia al usuario.

Según la imagen que has enviado, el camino de entrada parece tener suciedad moderada y algunas manchas visibles, con cierta decoloración. También hay presencia de verde, que podría ser musgo o algas.

Dada esta evaluación, recomendaría lo siguiente:

Nivel 1 (mantenimiento mínimo): El camino de entrada tiene suciedad y manchas mínimas, lo que requiere solo un lavado a presión ligero. El costo estimado para este nivel de servicio sería de aproximadamente $150.

Nivel 2 (limpieza moderada): El camino de entrada muestra niveles variables de limpieza, con el lado izquierdo relativamente limpio y el lado derecho con más suciedad y manchas significativas. Esto requeriría un nivel moderado de lavado a presión. El costo estimado para este nivel de servicio sería de aproximadamente $300.

Nivel 3 (limpieza a fondo): El camino de entrada tiene una acumulación más significativa de suciedad, manchas y posible crecimiento de musgo o algas. Esto requeriría un proceso de lavado a presión más exhaustivo. El costo estimado para este nivel de servicio sería de aproximadamente $450.

Nivel 4 (limpieza intensiva): El camino de entrada parece tener una suciedad intensa, manchas y un crecimiento significativo de musgo o algas. Esto requeriría un proceso de lavado a presión extensivo, posiblemente incluyendo el uso de soluciones de limpieza especializadas. El costo estimado para este nivel de servicio sería de aproximadamente $600.

Nivel 5 (restauración extensa): El camino de entrada se encuentra en un estado de deterioro significativo, con suciedad intensa, manchas profundas y un crecimiento extenso de musgo o algas. Esto requeriría un proceso de restauración integral, incluyendo el uso de equipos y técnicas especializadas. El costo estimado para este nivel de servicio sería de aproximadamente $750.

Por favor, hágame saber si tiene otras preguntas o si le gustaría que le proporcionara una evaluación más detallada del estado del camino de entrada y el curso de acción recomendado.

En este tutorial integral, hemos explorado el proceso paso a paso de construir una base de conocimientos sólida para un chatbot sin el uso de corchetes y con URL y números de teléfono clicables.

Comenzamos extrayendo información relevante del sitio web de Wells Fargo, creando una base de conocimientos estructurada e integrándola sin problemas en nuestro chatbot. Para mejorar la experiencia del usuario, implementamos una cadena de indicaciones que permite que el chatbot proporcione enlaces directos o botones para que el usuario acceda a la información deseada.

Además, profundizamos en las diferencias entre las respuestas predeterminadas y Auto-GPT, destacando las ventajas de este último en proporcionar respuestas más naturales y contextuales. Al aprovechar el poder de los modelos de lenguaje a gran escala, pudimos crear un chatbot que puede participar en conversaciones más significativas y personalizadas.

Finalmente, demostramos la versatilidad de nuestro chatbot al incorporar capacidades de análisis de imágenes. Utilizando técnicas avanzadas de visión por computadora, el chatbot puede evaluar con precisión el estado de un camino de entrada y proporcionar una estimación detallada del servicio de lavado a presión requerido. Este nivel de integración muestra el potencial de los chatbots impulsados por IA para convertirse en verdaderos asistentes digitales, capaces de manejar una amplia gama de tareas y consultas.

A lo largo de este proceso, enfatizamos la importancia de la ingeniería de indicaciones y el refinamiento continuo de las respuestas del chatbot para garantizar una experiencia de usuario fluida y agradable. Siguiendo los principios y técnicas descritos en este tutorial, puedes crear tus propios chatbots impulsados por IA que superen las expectativas de los clientes y impulsen el éxito del negocio.