¿Sabías que es posible hacer que el chat de Tess AI sea aún más poderoso y personalizado? Al añadir una base de conocimiento, puedes proporcionar contexto específico para tus conversaciones, mejorando significativamente la relevancia y precisión de las respuestas. En esta guía, te mostraremos cómo hacerlo de forma simple y eficaz.
Una base de conocimiento es un conjunto de información que añades al chat de Tess AI para que pueda usar como referencia durante las conversaciones. Esto permite que la IA acceda a datos específicos y relevantes para tus necesidades.
Tess AI soporta diversos formatos de archivos para tu base de conocimiento:
Audio
Google Sheets
Páginas web
Excel
CSV
Añadir una base de conocimiento es un proceso simple:
Abre el chat de Tess AI.
Localiza el ícono de clip de papel al lado del campo de comando.
Haz clic en el ícono para abrir las opciones.
Selecciona "Añadir base de conocimiento".
Elige el tipo de archivo que deseas añadir.
Sube el archivo deseado.
Al añadir archivos a tu base de conocimiento, recuerda:
El tamaño máximo por archivo es de 200 MB.
Puedes añadir archivos hasta alcanzar el límite de 200k Tokens.
Para utilizar la información de tu base de conocimiento, pide a Tess que use la información de tu archivo, mencionando su nombre, por ejemplo: "Usa el PDF 'Informe_Anual_2023' para generar un resumen de los principales resultados."
Mantener tu base de conocimiento organizada es crucial para el rendimiento eficiente del chat de Tess AI. Para eliminar archivos que ya no son necesarios:
Abre el chat de Tess AI.
Localiza el ícono de clip de papel al lado del campo de escritura.
Haz clic en la opción "Abrir la base de conocimiento".
Pasa el ratón sobre el archivo que deseas eliminar.
Haz clic en el ícono de papelera que aparece.
Organiza tus archivos: Usa nombres descriptivos para facilitar la referencia.
Mantente dentro de los límites: Evita superar los 200 MB por archivo.
Combina diferentes tipos de archivos: Usa PDFs para documentos largos, audios para transcripciones y páginas web para información dinámica.
En ese caso, recomendamos usar la metodología RAG, una funcionalidad que permite expandir el conocimiento de tus plantillas de chat más allá de lo que los modelos soportan en volumen de contenido, abriendo posibilidades para crear chats cada vez más entrenados.
Los LLMs están entrenados en conjuntos de datos masivos, lo que les permite generar texto, traducir idiomas y responder preguntas de forma impresionante. Sin embargo, ese conocimiento es estático hasta cierto punto, es decir, si el LLM tiene una ventana de contexto de 200k tokens, los contenidos que utilizarás para entrenarlo en la Base de Conocimiento no podrán ser mayores que eso.
El RAG rompe esa barrera, permitiendo que tus chats accedan y lean información extra, además de los anexos de la Base de Conocimiento, complementando el contexto proporcionado y trayendo respuestas más completas.
Para ello, basta con seleccionar el modo de contexto (Context Mode *) como RAG, como se muestra en el ejemplo a continuación.
En la práctica, el RAG hace la lectura mediante asociaciones y menciones a determinados temas. Por ejemplo, puedes insertar un archivo de 50 páginas, pero en el RAG, la IA buscará solo lo que esté relacionado con tu pregunta. Debido a este trabajo optimizado, el RAG permite aumentar la ventana de contexto de ese LLM.
Al añadir una base de conocimiento, hay un pequeño costo de procesamiento que consumirá tus créditos solo una vez, exactamente para acceder a tu base cargada.
Y generalmente es muy poco, no te preocupes. ¡Sin base adicional y modelo ilimitado, no gastas ninguno de tus créditos!
Al añadir una base de conocimiento al chat de Tess AI, estás expandiendo significativamente sus capacidades. Prueba añadir diferentes tipos de archivos y ve cómo esto puede transformar tus interacciones con la IA.
Recuerda: la calidad de tu base de conocimiento influye directamente en la calidad de las respuestas de Tess AI. Invierte tiempo en crear una base robusta y relevante, y verás resultados impresionantes en tus conversaciones.
