Arquitectura de un chatbot de IA para WhatsApp
Un chatbot de IA para WhatsApp cuenta con tres componentes principales: la capa de recepcion y envio de mensajes (Chat API), la capa de comprension del lenguaje (motor NLU como Dialogflow, Rasa o directamente la API de GPT-4) y la capa de logica de negocio.
La eleccion del motor NLU depende del caso de uso.
Integracion de GPT-4 con WhatsApp
La integracion de GPT-4 con la API de WhatsApp Business a traves de Chat API crea asistentes virtuales que comprenden solicitudes complejas y responden de forma contextual.
Mantener el contexto de la conversacion es fundamental: cada mensaje debe incluir el historial de las ultimas N interacciones.
RAG (Retrieval Augmented Generation) para FAQ
Para un chatbot de FAQ preciso, usa RAG: incorpora tus documentos de soporte en una base de datos vectorial y, cuando llegue una pregunta, recupera los fragmentos mas relevantes para usarlos como contexto en GPT-4.
Metricas y mejora continua
Monitoriza la calidad del chatbot con estas metricas: tasa de escalado a agente humano, tasa de resolucion en el primer contacto, CSAT medio tras conversaciones con el chatbot y tasa de abandono de conversaciones.
