Introducción
En esta lección aprenderás a construir un chatbot RAG (Retrieval-Augmented Generation) profesional para un cliente utilizando Flowise. Te mostraré el proceso completo, desde la configuración inicial hasta la implementación de un agente especializado en productos médicos.
Configuración Inicial
1. Preparación de la Cuenta
Primero, he migrado mi cuenta de Render a una cuenta de pago para evitar que el chatbot sea eliminado automáticamente. Esto es crucial para proyectos de clientes que requieren estabilidad a largo plazo.
2. Creación del Document Store
Para comenzar a construir nuestro chatbot, necesitamos crear un almacén de documentos:
- Navega a Document Stores en tu panel de Flowise
- Presiona «Add New» para crear un nuevo almacén
- Asigna un nombre: En este caso usaremos «Fluid» (nombre del producto del cliente)
- Confirma la creación presionando «Add»
Preparación de los Datos
Contexto del Proyecto
Para este ejemplo, trabajaremos con un cliente que vende productos médicos especializados. Los datos incluyen:
- Productos con nombres técnicos específicos
- Tratamientos para infecciones, fiebre y otras condiciones
- Un catálogo extenso que requiere un chatbot inteligente para soporte al cliente
Carga y Procesamiento de Documentos
Paso 1: Configurar el Document Loader
- Selecciona el almacén creado («Fluid»)
- Presiona «Add Document Loaders»
- Elige «Text File» como tipo de archivo
- Sube tu archivo con los datos del producto
Paso 2: Configuración del Text Splitter
- Selecciona «Recursive Character Text Splitter»
- Chunk Size: 1000 caracteres
- Chunk Overlap: 200 caracteres
- Presiona «Preview Chunks» para verificar el resultado
En nuestro ejemplo, obtuvimos aproximadamente 1000 chunks de un dataset de tamaño considerable.
Paso 3: Procesamiento
- Presiona «Process» para procesar los chunks
- Recarga la página para ver los resultados
- Accede a las opciones para configurar las embeddings
Configuración de Embeddings y Vector Store
Configuración de OpenAI Embeddings
- Selecciona «OpenAI Embeddings»
- Ingresa tus credenciales de OpenAI
- Usa «text-embedding-3-small» como modelo
- Mantén los valores por defecto
Configuración de Pinecone Vector Store
Crear API Key de Pinecone
- Ve a Pinecone Dashboard
- Navega a «API Keys»
- Presiona «Create Key»
- Asigna un nombre (ej: «fluid-project»)
- Copia la clave y guárdala en Flowise
Crear Índice en Pinecone
- Ve a «Database» en Pinecone
- Presiona «Create Index»
- Nombre del índice: «fluid-text-embeddings-3-small»
- Copia el nombre del índice
Configuración en Flowise
- Pega el nombre del índice en Flowise
- Namespace: «fluid» (para organizar los datos)
- Top K: 4 (número de resultados a recuperar)
- Similarity Search: mantén configuración por defecto
Absorción de Datos
Una vez configurado todo, presiona para absorber los datos. Los documentos se procesarán y aparecerán en tu namespace de Pinecone.
Optimización de Datos (Recomendación Avanzada)
Mejora con Markdown
Para obtener mejores resultados, considera convertir tus datos a formato Markdown:
- Usa herramientas como LlamaIndex.ai para estructurar mejor los datos
- Convierte a Markdown para crear categorías claras
- Usa «Markdown Splitter» en lugar del splitter de caracteres
- Reorganiza los datos con encabezados y estructura jerárquica
Esta mejora resulta en una recuperación de información más precisa y contextual.
Creación del Chat Flow
Configuración del Agente
- Ve a «Chat Flows» y presiona «Add New»
- Selecciona «Tool Agent» para crear un agente inteligente
- Conecta un Chat Model (necesario para el agente)
Configuración del Modelo de Chat
Usar OpenRouter
- Ve a OpenRouter.ai
- Crea una API Key en la sección «Keys»
- Copia la clave y agrégala a Flowise
- Modelo recomendado: «claude-3-5-sonnet» (modelo top-tier para precisión médica)
- Temperatura: 0.4 (baja para consejos médicos precisos)
Configuración de Memoria
- Agrega «Buffer Window Memory»
- Configura para 20 mensajes (mantiene contexto de conversación)
Configuración de las Herramientas
Retriever Tool
- Agrega «Retriever Tool» desde la sección Tools
- Nombre: «Fluid Expert»
- Descripción: «Use esta herramienta para buscar productos Ether Fluid apropiados»
- Conecta con tu Document Store Vector configurado anteriormente
Prompt del Sistema Especializado
Estructura del Prompt
Crea un sistema prompt completo que incluya:
Identidad del Agente
Eres un especialista experto en investigación médica y diagnóstico,
especializado en productos Ether Fluid y medicina natural.
Directrices de Diagnóstico
- Diagnóstico Diferencial: Haz preguntas específicas para llegar a un diagnóstico claro
- Proceso de Análisis: Si falta información, haz preguntas dirigidas
- Recomendaciones: Sugiere 2-3 productos Ether Fluid apropiados basados en el análisis
Estilo de Comunicación
- Idioma: Configura para alemán (o tu idioma objetivo)
- Trato: Informal y cercano al usuario
- Enfoque: Exclusivamente en diagnóstico y recomendaciones
Limitaciones y Precauciones
- Evita errores: Si no encuentras un producto apropiado, informa al usuario
- Solicita más información cuando sea necesario
- Proporciona códigos específicos de la base de datos
Pruebas y Validación
Prueba Inicial
Realiza una consulta de prueba como:
"No puedo dormir por las noches"
El chatbot debería:
- Hacer preguntas de seguimiento sobre hábitos, medicación, etc.
- Analizar las respuestas proporcionadas
- Buscar en la base de datos productos relevantes
- Proporcionar recomendaciones específicas con códigos de producto
Validación con el Cliente
Antes de la implementación final:
- Prueba múltiples escenarios de uso
- Verifica la precisión de las recomendaciones
- Confirma con el cliente que las respuestas son apropiadas
- Ajusta el prompt según sea necesario
Próximos Pasos
Una vez validado el chatbot:
- Pruebas en Repl.it para verificar estabilidad
- Integración en WordPress del cliente
- Configuración de producción y monitoreo
- Capacitación del cliente para mantenimiento básico
Consejos Importantes
Mejores Prácticas
- Usa modelos potentes para aplicaciones médicas (Claude 3.5 Sonnet recomendado)
- Temperatura baja (0.2-0.4) para precisión en consejos de salud
- Estructura tus datos en Markdown para mejor recuperación
- Prueba exhaustivamente antes de entregar al cliente
Consideraciones de Seguridad
- Nunca reemplaces el consejo médico profesional
- Incluye disclaimers apropiados
- Valida todas las recomendaciones con expertos del dominio
- Monitorea las respuestas regularmente
Conclusión
Has aprendido a crear un chatbot RAG profesional especializado usando Flowise. La clave del éxito está en la preparación cuidadosa de los datos, la configuración precisa del agente, y las pruebas exhaustivas antes de la implementación.
En la próxima lección, cubriremos la integración de este chatbot en un sitio web WordPress y las mejores prácticas para el despliegue en producción.