La función de la base de datos vectorial en un chatbot es la de hacer que esta herramienta se comporte como un sistema inteligente, que puede comprobar documentación en tiempo real, y realizar consultas basadas en el contexto y no solo en ciertas palabras clave.
Toda empresa que quiere mejorar la atención al cliente con chatbots, sabe que lo más importante para conseguir el resultado esperado es que el sistema conversacional automatizado sea capaz de dar respuestas coherentes y actualizadas, sin tener que estar constantemente actualizando su base de datos.
Por eso, en este artículo, vamos a analizar el funcionamiento de una base de datos vectorial, porque los chatbots para bases de datos deben de poder trabajar con todo tipo de métodos de almacenar información, y sobre todo, tener un rendimiento dinámico que sea capaz de ajustarse a los cambios y al contexto de cada situación, siendo este de hecho, uno de los fundamentos que hacen posible la inteligencia artificial generativa.
¿Qué es una base de datos vectorial en un chatbot?
Una base de datos vectorial guarda información convertida en vectores, es decir, en series de cifras que resumen el sentido de un texto, una imagen o un audio. La idea nace de los 'embeddings', que pasan el contenido a cifras para tareas de búsqueda y el agrupamiento.
Pero lo que nos interesa, es que en un chatbot de IA conversacional, esta tecnología cambia la lógica de consulta porque el sistema en vez de comparar palabras sueltas, compara la posible cercanía semántica. Así, dos frases con vocabulario distinto pueden quedar cerca en ese espacio numérico si expresan la misma idea.
Aunque todo esto parece bastante técnico y complicado, en realidad, cuando se pone en práctica, no es tan complicado, se puede decir que el chatbot recibe una pregunta, genera su 'embedding' y entonces busca vectores parecidos dentro de la base de datos.
De esta forma, el sistema localiza los fragmentos que comparten cierto sentido con la consulta y los devuelve para que el modelo redacte la respuesta con apoyo de ese material, lo que se conoce como búsqueda semántica, con una indexación automática de archivos tras dividirlos en trozos.
Antes, un sistema dependía más del texto ya incluido en el modelo, pero ahora, puede acudir a documentos recientes incluso sin tener que entrenar el chatbot con los datos de la empresa, algo que en realidad, estamos acostumbrados a ver cuando usamos ChatGPT, u otra herramienta de IA y le adjuntamos algún PDF, o datos externos.
No obstante, para entender bien en qué consiste una base de datos vectorial en un chatbot, hay que distinguir entre lo que sería el guardar palabras y el guardar el sentido de las mismas, porque una base relacional clásica ordena datos por campos exactos, pero la vectorial prioriza la proximidad entre sus significados.
¿Cómo funciona una base de datos vectorial y que aporta a un chatbot para empresas?
En una empresa, una base de datos vectorial funciona como un archivo inteligente en el que se guarda el sentido de las cosas, y por eso, el trabajo con esta herramienta empieza con la carga de los documentos importantes de la empresa, es decir, con el entrenamiento del modelo propio de un chat de inteligencia artificial para empresas personalizado.
De hecho, el chatbot hace lo mismo que la base de datos vectorial, puesto que se apoya en ella, pero con la pregunta del usuario, siendo esta la razón por la que un asistente virtual con inteligencia artificial deja de depender tanto de lo que aprendió durante su entrenamiento y puede trabajar con preguntas frecuentes, o con la documentación que este aporta.
Una de las cosas más interesantes de la aplicación empresarial de esta tecnología, es que esta arquitectura resuelve dos problemas comunes en las empresas, donde el primero es la actualización del conocimiento, porque un chatbot entrenado solo con los datos de su fase inicial queda obsoleto en cuanto cambian las condiciones del negocio, pero con una base de datos vectorial se pueden incorporar nuevos documentos sin tener que reentrenar el modelo completo.
El segundo problema es la precisión de las respuestas técnicas, o que necesiten de un conocimiento especializado, algo muy común en los chatbots para automatizar el soporte técnico en las empresas, porque si la consulta afecta a las especificaciones técnicas de un producto, el chatbot puede buscar directamente en las fuentes internas y ofrecer una respuesta fiable.
Así que las ventajas en el día a día de una empresa se notan sobre todo en la atención al cliente y en los portales de autoservicio para empleados. Además, estas bases de datos soportan búsquedas híbridas, las cuales combinan la similitud semántica, con la coincidencia exacta de palabras clave.
¿Qué tecnologías vinculadas a las bases de datos vectoriales son las más usadas en los chatbots?
En los chatbots para empresas, las tecnologías más habituales alrededor de una base de datos vectorial son aquellas que utilizan los índices de búsqueda aproximada, y HNSW figura entre los más extendidos en este terreno, porque organiza los vectores en una estructura por grafos y mejora la rapidez de consulta frente a IVFFlat, aunque también es cierto que exige más memoria y tarda más en construirse.
Por otra parte, junto con esos índices estaría el filtrado por metadatos, porque hay que tener en cuenta que en un chatbot empresarial, la base vectorial no trabaja sola y suele guardar campos y datos que luego tiene que cruzar con la similitud semántica.
Con este objetivo, el motor de búsqueda vectorial Qdrant documenta el uso de filtros y también el uso de índices para esos campos, con el fin de afinar la recuperación sin perder el contexto de la lógica de negocio, algo que es fundamental en la atención al cliente, el soporte interno, o la búsqueda documental.
Pero hay otras muchas tecnologías y su uso depende de lo que se quiera conseguir y de las características de cada negocio. La verdad, es que entendemos que este tema es bastante técnico, por lo que si quieres que te expliquemos cómo se implementa de forma práctica para potenciar el chatbot de tu empresa, contacta con nosotros.