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¡Hola!

Hoy te traemos una guía práctica, paso a paso, para que tu equipo monte en 60–90 minutos un RAG Lite que responda FAQs con citas verificables desde tus PDFs y artículos de ayuda, y lo publique como widget en la web o help center.

La fórmula es simple: recuperar lo relevante de tu corpus → generar la respuesta solo con esa evidencia → mostrar las citas para que cualquiera las compruebe. Nada de infra pesada: un índice local o gestionado, un modelo de embeddings sólido, un LLM de tu elección y un microservicio.

Al final tendrás un widget que responde con “lo que dice la documentación”, no “lo que cree la IA”.

Tu RAG Lite en 7 pasos (60–90 min)

1) Curación de corpus (10–15 min)

Qué incluir (orden de prioridad):

• Políticas y Términos (PDF/HTML) firmados por legal/compliance.

• Artículos de ayuda / tutoriales del help center.

• Procedimientos internos (si harás un widget interno).

Reglas rápidas:

• Conserva una sola versión por documento (agrega version y effective_date).

• Divide PDFs largos en secciones lógicas (capítulo → sección → subsección).

• Normaliza nombres: area/tipo/título_vAÑO-MES-DIA.ext (ej.: soporte/politicas/envios_v2025-08-20.pdf).

• Excluye foros/comentarios: útil para señales secundarias, no para el claim principal.

2) Indexación + chunking + metadatos (10–15 min)

Tamaños recomendados (texto general):

• Chunk: 500–800 tokens

• Solape: 80–120 tokens (para no cortar definiciones)

Tips:

• Extrae encabezados H1/H2/H3 como section_title.

• Para PDFs, guarda page y un ancla (#s-123) que apunte a la sección.

• Deduplica con hash (evita indexar el mismo párrafo 3 veces).

• Si tu help center está en HTML, conserva IDs de encabezado para enlaces profundos.

3) Prompt seguro (política de “no inventes”) (5 min)

• Si la evidencia es insuficiente, responde exactamente: “No encontrado en la documentación disponible.”

• Devuelve citas en formato: url, título, ancla/sección, fecha.

• Si la consulta es de temas sensibles (ver lista), deriva a humano y no generes contenido.

• Responde en español claro, con viñetas si conviene, y un resumen de 1–2 líneas al inicio.

Plantilla de prompt de usuario (interno):

Pregunta: {query} Contexto del cliente (opcional): {context} Devuelve:

1. Resumen (1–2 líneas)

2. Respuesta detallada (máx. 8 bullets o 4–6 oraciones)

3. Citas: lista de objetos [{url, titulo, ancla, fecha, cita_textual≤25 palabras}]

4. Política aplicada: {normal | sensible→derivar}

4) Respuesta con citas (url + ancla + fecha) (10 min)

Formato de salida sugerido (JSON para tu frontend):

{
  "summary": "Tu pedido se puede cancelar gratis dentro de 2 horas.",
  "answer": [
    "Puedes cancelar sin costo dentro de 2 horas posteriores a la compra.",
    "Si el estado es 'En preparación', contacta a soporte para verificar."
  ],
  "citations": [
    {
      "url": "https://help.tu-marca.com/envios#cancelaciones",
      "titulo": "Política de envíos y cancelaciones",
      "ancla": "#cancelaciones-tempranas",
      "fecha": "2025-08-20",
      "cita": "Las cancelaciones sin costo aplican durante las primeras 2 horas."
    },
    {
      "url": "https://tu-marca.com/legales/terminos#compras",
      "titulo": "Términos y Condiciones",
      "ancla": "#compras-y-cancelaciones",
      "fecha": "2025-06-01",
      "cita": "El reembolso depende del estado del pedido."
    }
  ],
  "guardrail": "normal"
}

UI: muestra las citas como chips debajo de la respuesta; al hacer clic, abre el ancla exacta (no la portada del PDF).

5) Guardarraíles: temas sensibles → “derivar a humano” (5–10 min)

Lista mínima (adáptala):

• Datos personales (documentos, tarjetas, credenciales)

• Precios especiales / descuentos confidenciales

• Asuntos legales / reclamaciones formales

• Salud/seguridad (si aplica a tu producto)

• Fraude, abuso, actividad sospechosa

Registra el motivo y quién recibe el caso (columna owner_escalado en la base).

6) Embebido como widget (JS/snippet) + registro de consultas (15–20 min)

Snippet HTML/JS base (pegable):

<!-- Botón flotante --> <div id="rag-bubble">¿Necesitas ayuda?</div> <div id="rag-panel" hidden> <div id="rag-messages"></div> <form id="rag-form"> <input id="rag-input" placeholder="Escribe tu pregunta..." /> <button>Enviar</button> </form> </div> <script> const API = "/api/rag/answer"; const bubble = document.getElementById("rag-bubble"); const panel  = document.getElementById("rag-panel"); const form   = document.getElementById("rag-form"); const input  = document.getElementById("rag-input"); const msgs   = document.getElementById("rag-messages");

bubble.onclick = () => panel.hidden = !panel.hidden;

form.onsubmit = async (e) => { e.preventDefault(); const q = input.value.trim(); if(!q) return; add("user", q); input.value = ""; add("bot", "Pensando…");

const res = await fetch(API, {
  method: "POST", headers: {"Content-Type":"application/json"},
  body: JSON.stringify({ query: q })
}).then(r=>r.json());

msgs.lastChild.remove(); // quita "Pensando…"
add("bot", render(res));
log(q, res); // registra para KPIs
};

function add(role, html){ const div = document.createElement("div"); div.className = role; div.innerHTML = html; msgs.appendChild(div); msgs.scrollTop = msgs.scrollHeight; }

function render(r){ const ans = Array.isArray(r.answer) ? r.answer.join("<br>") : r.answer; const chips = (r.citations||[]).map(c => <a target="_blank" href="${c.url}${c.ancla||''}" class="cite">          ${c.titulo} (${c.fecha})        </a>).join(" "); return <p><strong>${r.summary||""}</strong></p><p>${ans||""}</p><div class="cites">${chips}</div>; }

async function log(q, r){ try { await fetch("/api/rag/log", { method:"POST", headers:{"Content-Type":"application/json"}, body: JSON.stringify({ q, r, ts: Date.now() }) }); } catch(e){} } </script> <style> #rag-bubble{position:fixed;right:16px;bottom:16px;padding:10px 14px; background:#111;color:#fff;border-radius:999px;cursor:pointer;z-index:9999;} #rag-panel{position:fixed;right:16px;bottom:64px;width:360px;max-height:60vh; background:#fff;border:1px solid #ddd;border-radius:12px;overflow:auto; box-shadow:0 10px 30px rgba(0,0,0,.1);z-index:9999;padding:12px;} #rag-messages{display:flex;flex-direction:column;gap:8px;max-height:50vh;overflow:auto;} .user{align-self:flex-end;background:#eef;padding:8px 10px;border-radius:10px;} .bot{align-self:flex-start;background:#f7f7f8;padding:8px 10px;border-radius:10px;} .cite{display:inline-block;margin:6px 6px 0 0;padding:4px 8px;border-radius:999px; background:#eef;text-decoration:none;font-size:12px} </style>

Registro de consultas (para KPIs): en /api/rag/log guarda {q, r.summary, r.citations.length, guardrail, duration_ms, escalado}.

7) KPIs y revisión (10 min)

Mide semanalmente (por canal y por tema):

• % respuestas con ≥1 cita (objetivo: ≥95%).

• Tiempo de resolución (p75): < 30 s.

• Tasa de escalado a humano (baja con el tiempo; 15–30% al inicio es normal).

• Deflexión: consultas resueltas en widget / tickets totales.

• Top 10 huecos (consultas con “No encontrado”): backlog para documentación.

Apéndice — Buenas prácticas y mejoras

A) Recuperación que funciona

• Híbrida: BM25/keyword + vectorial; reordena con reranker si puedes.

• Reescritura de consulta (query expansion) con cuidado: no agregues términos que no estén en la intent.

• Filtros por metadatos: lang, version, effective_date >= hoy.

B) Calibración y honestidad

• Exige confianza por chunk (promedia/top-k) y refleja en el UI un badge “Confianza media”.

• Si la confianza <0.7 → abstención + follow-up (“¿Puedes compartir la URL/pedido?”).

C) Ciclo de mejora continuo

• Reindexa cambios de docs a diario.

• Rotula malas respuestas (botón “Esto no ayuda”) y revisa cada 48–72 h.

• Genera tests de regresión: 20–50 queries frecuentes con respuesta esperada + citas.

Plantillas listas (copiar/pegar)

2) Lista de sensibles (ejemplo):
datos personales, contraseñas, tarjetas, descuentos confidenciales, reclamaciones legales, fraude/abuso. → Derivar a humano.

4) Checklist de entrega del widget:

• Corpus depurado + versiones.

• Índice con chunks 500–800 + solape.

• Prompt seguro activo.

• UI con citas clicables a ancla.

• Guardarraíles y ruta de escalado.

• Registro en /api/rag/log.

• Tablero con KPIs.

Cronograma sugerido (90 min)

• 00:00–00:15 Curar corpus y nombrar versiones.

• 00:15–00:30 Indexar, chunkear y etiquetar metadatos.

• 00:30–00:35 Activar prompt seguro.

• 00:35–00:55 Integrar endpoint /api/rag/answer y widget.

• 00:55–01:15 Probar 20 preguntas reales + pulir guardarraíles.

• 01:15–01:30 Abrir logging/KPIs y publicar.

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