Mejorar la precisión de las respuestas de un chatbot requiere un enfoque multifacético que involucra el diseño cuidadoso del modelo, la selección y preparación de datos, el manejo del contexto y la retroalimentación continua. La colaboración entre expertos en datos, ingenieros, diseñadores y usuarios puede conducir a un chatbot que entienda y responda de manera efectiva y precisa a las necesidades de los usuarios.
Vamos a hablar de algunas estrategias que pueden ayudarte a mejorar la precisión de tu chatbot. Estas además variarán dependiendo del tipo de modelo de iA- Procesamiento de Lenguaje Natural que se empleen. Si nos ocupamos de los modelos convencionales debemos centrarnos en los siguientes aspectos:
1. Análisis y entendimiento del dominio lingüístico, social, cultural…
- Entender claramente el dominio y el contexto en el que el chatbot operará.
- Limitar el alcance del chatbot a áreas específicas donde pueda ofrecer respuestas precisas. Esta limitación puede superarse si se parte de un Corpus lingüístico amplio y sólido de lenguaje real 8el que realmente hablan las personas de un país, región, ámbito profesional…).
2. Mejora el procesamiento de lenguaje natural (PLN o NLP en inglés).
- Utilizar modelos de NLP avanzados y técnicas de aprendizaje profundo para mejorar la comprensión del lenguaje humano.
- Considerar modelos preentrenados y personalízalos con datos específicos del dominio.
3. Curación de datos y entrenamiento continuo.
- Asegurarse de que los datos de entrenamiento sean de alta calidad, relevantes y representativos del dominio.
- Implementar un ciclo de retroalimentación para el entrenamiento continuo y la recalibración del modelo.
4. Manejo de intenciones y entidades.
- Diseñar una jerarquía clara de intenciones y entidades para manejar las preguntas de las personas usuarias de manera eficiente.
- Utilizar anotaciones y un mapeo cuidadoso para clasificar correctamente las intenciones y entidades.
5. Integración de fuentes de datos confiables.
- Conectar el chatbot a bases de datos y fuentes de información actualizadas y confiables para proporcionar respuestas precisas.
6. Pruebas y validaciones rigurosas.
- Realizar pruebas exhaustivas con usuarios reales y en escenarios realistas para identificar áreas de mejora.
- Evaluar regularmente el desempeño utilizando métricas como precisión, recuperación y puntuación F1.
- Ver Consultoría Lingüística 1MillionBot.
7. Gestión de contexto y conversación.
- Implementar técnicas para mantener y comprender el contexto de una conversación, permitiendo respuestas más precisas y coherentes.
8. Retroalimentación del usuario.
- Solicitar retroalimentación de los usuarios y realizar ajustes basados en sus comentarios e interacciones.
- Considerar incorporar un mecanismo para escalar a un agente humano cuando el chatbot no esté seguro de la respuesta. Ver Chat en vivo.
9. Monitoreo y actualización continua.
- Monitorear el desempeño del chatbot en tiempo real y realiza actualizaciones y ajustes continuos para mejorar la precisión de este.
- Programa de asistencia técnica y mantenimiento de 1MillionBot
¿Cómo optimizar la precisión de las respuestas con varios modelos de PLN?
Con un modelo o base de conocimiento propio para mejorar precisión de respuestas donde hemos optimizado los pasos anteriores, podemos integrar modelos LLM de IA generativa actuales. 1Millionbot por ejemplo ha integrado su plataforma Millie con tres modelos:
- Modelo convencional de chatbot con corpus lingüístico propio que identifica las intenciones del lenguaje y asegura respuestas únicas y concertadas con los clientes (empresas, instituciones…)
- Modelo LLM propio o Modelo tipo ChatGPT para respuestas de «intenciones no previstas».
- Modelo de Chat en vivo.
