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Alimentando el conocimiento de tu bot con RAG local: Superando las limitaciones del entrenamiento básico
El uso de la técnica RAG (Generación Aumentada por Recuperación) local permite que, al recibir una consulta del usuario, el plugin busque en la base de datos de WordPress los fragmentos de texto más relevantes que respondan a esa duda. Esos textos seleccionados se inyectan en el prompt del sistema enviado a la API de IA (como Groq u OpenAI), forzando al modelo a responder estrictamente basándose en la información proporcionada. Puedes ver más detalles del motor en la sección de bot wordpress.
Al procesar la información de forma local, mantienes la seguridad de los datos corporativos de tu empresa. El bot lee y procesa los PDFs dentro de la estructura de tu propio servidor y únicamente envía el fragmento de texto estrictamente necesario para responder la consulta puntual de soporte, evitando subir manuales completos de patentes o propiedad intelectual a servidores en la nube de terceros.
Fragmentación del texto (Chunking) y optimización del índice semántico local
Para que la búsqueda RAG local sea eficiente y precisa, el plugin implementa un sistema automatizado de segmentación de texto o «chunking». Al cargar un archivo PDF de gran tamaño o raspar una URL, el contenido se divide en fragmentos pequeños (típicamente de 500 a 1000 caracteres) con solapamientos controlados. Esto asegura que la consulta conceptual encuentre el párrafo exacto que resuelve la inquietud técnica del usuario sin desperdiciar tokens de la API.
El administrador puede gestionar visualmente toda la base de conocimiento cargada en el bot desde el panel de control de Rich-E. Permite subir nuevos manuales de usuario, eliminar políticas de despacho obsoletas o forzar la re-indexación semántica con un solo clic. El plugin principal, que incluye la consola de administración RAG y las utilidades de chunking, está disponible con soporte técnico premium en español en la página de producto de Rich-E en REW.cl.
