Tes un chatbot RAG que pensabas que se convertería nunha enciclopedia interna só con implantalo, pero estás vixiando todos os días se di mentiras? É un incidente habitual que se produce porque as regulacións e os manuais da organización cambian con frecuencia, mentres que o proceso de actualización do coñecemento da IA é demasiado complexo. No momento en que o chatbot adopta un documento incorrecto, pode provocar unha gran confusión con orientacións erróneas, lonxe de mellorar a eficiencia do traballo.
O primeiro problema que hai que comprobar é a recuperación de información incorrecta
A calidade das respostas dun chatbot de IA RAG depende en gran medida da precisión coa que atopa os documentos relacionados coa pregunta.
Aínda que a persoa usuaria pregunte pola regulación de recursos humanos máis recente, se durante a busca se selecciona un documento antigo, a IA responderá baseándose nese contido. Por moi detallada que sexa a explicación da resposta xerada, se a evidencia utilizada é incorrecta, non se pode empregar no traballo real.
Por que é máis fácil confundirse cos ficheiros que só se diferencian no ano?
As regulacións e as directrices de traballo das empresas adoitan ter títulos e estruturas xerais similares mesmo despois da súa revisión. A regulación de recursos humanos de 2024 e a de 2026 tamén adoitan compartir a maioría das frases, e diferéncianse só nalgúns elementos, como a data de entrada en vigor, o número de días de vacacións e o prazo de solicitude.
Como RAG busca documentos cun significado similar ao da pregunta, considera ambas as regulacións materiais altamente relevantes. Se a data de entrada en vigor, a versión e o estado de aplicación do documento non están diferenciados por separado, existe a posibilidade de que seleccione a regulación anterior como base da resposta.
Clevi Lens está deseñado para identificar ata pequenos cambios numéricos e ofrecer información precisa.
Agora, sen tempo de espera, as persoas responsables das tarefas prácticas poden xestionar facilmente o coñecemento da IA directamente.
Coa IA interna existente, había que solicitar as actualizacións ás persoas desenvolvedoras e agardar a que realizasen o traballo.
Pero agora, sen tempo de espera, as persoas non desenvolvedoras poden xestionar facilmente o coñecemento da IA directamente.
En Clevi Lens, as persoas responsables das tarefas prácticas poden engadir e modificar documentos desde a pantalla de xestión, ou excluílos dos obxectivos de busca. As persoas non desenvolvedoras tamén poden reflectir os cambios do traballo no momento necesario e comprobar os resultados da aplicación.
A IA interna fiable xestiónase de forma continua
Os chatbots RAG deben actualizar tamén os seus coñecementos cada vez que cambian as normativas e os manuais. Para que o chatbot proporcione respostas acordes cos criterios de traballo actuais, é necesario xestionar o estado de aplicación dos documentos máis recentes e distinguir os materiais anteriores.
- Rexistro das normativas e dos manuais de traballo máis recentes
- Xestión da data de entrada en vigor e da versión de cada documento
- Exclusión dos materiais sen vixencia das buscas
- Modificación dos coñecementos por parte dos responsables do traballo
- Comprobación do estado dos coñecementos aplicados ao chatbot
Podes consultar as funcións detalladas de Clevi Lens na páxina do produto que aparece a continuación.