Curso de chatbot con IA

Clase 1 • Historia y Evolución de los Chatbots

Rastrea el desarrollo de los chatbots desde los primeros sistemas basados en scripts hasta los grandes modelos de lenguaje modernos. Proporciona contexto para entender las capacidades y limitaciones actuales.

Clase 2 • Arquitecturas Centrales de Chatbots

Explica las arquitecturas basadas en recuperación, generativas e híbridas a nivel conceptual. Ayuda a los alumnos a relacionar los tipos de arquitectura con los requisitos de negocio.

Clase 3 • Ecosistema de Chatbots y Actores Clave

Mapea el panorama de plataformas, APIs y categorías de herramientas disponibles para los profesionales. Orienta a los alumnos antes de que trabajen con herramientas específicas en capítulos posteriores.

Clase 4 • Qué Es un Chatbot de IA

Define los chatbots de IA y los distingue de los bots basados en reglas y los asistentes virtuales. Establece la base de vocabulario para todo el curso.

Clase 1 • Reconocimiento de Intenciones y Clasificación

Explica cómo los modelos identifican los objetivos del usuario a partir de texto sin procesar usando algoritmos de clasificación. Apoya directamente el trabajo de diseño de conversación introducido en el Capítulo 3.

Clase 2 • Incrustaciones y Similitud Semántica

Introduce las incrustaciones de palabras y oraciones y la similitud del coseno para la coincidencia basada en significado. Proporciona la base conceptual para las funciones de recuperación y coincidencia de preguntas frecuentes.

Clase 3 • Extracción de Entidades y Relleno de Slots

Enseña el reconocimiento de entidades nombradas y los patrones de relleno de slots para capturar datos estructurados de la entrada del usuario. Permite que los chatbots recopilen información procesable durante las conversaciones.

Clase 4 • Grandes Modelos de Lenguaje en Chatbots

Explica la arquitectura transformer, el pre-entrenamiento y el ajuste fino a nivel de profesional. Prepara a los alumnos para aprovechar las plataformas basadas en LLM que se tratan en capítulos posteriores.

Clase 1 • Accesibilidad en el Diseño de Conversación

Aborda los principios de diseño inclusivo para garantizar que los chatbots sirvan a usuarios con diversas necesidades. Conecta los requisitos de accesibilidad con elecciones prácticas de diálogo e interfaz de usuario.

Clase 2 • Mapeo de Flujo de Diálogo

Enseña métodos basados en diagramas de flujo para mapear caminos felices, alternativas y lógica de ramificación. Produce planos visuales utilizados en la configuración de la plataforma en el Capítulo 4.

Clase 3 • Redacción de Respuestas de Bot Efectivas

Cubre pautas de tono, brevedad, claridad y personalidad para elaborar mensajes de chatbot. Asegura que las respuestas se sientan naturales y se alineen con la voz de la marca.

Clase 4 • Investigación de Usuarios para el Diseño de Chatbots

Aplica métodos de investigación de usuarios para identificar audiencias de chatbot, objetivos y puntos débiles. Los hallazgos de la investigación dan forma directamente a los flujos de diálogo construidos más adelante en este capítulo.

Clase 1 • Construcción de Flujos de Diálogo en la Plataforma

Traduce los planos de conversación del Capítulo 3 a constructores de flujo o editores de nodos específicos de la plataforma. Produce un diálogo de múltiples turnos funcional dentro de la plataforma.

Clase 2 • Despliegue en Canales de Mensajería

Guía el despliegue en chat web, aplicaciones de mensajería e interfaces de voz usando conectores de plataforma. Completa el ciclo de construcción del prototipo iniciado al principio de este capítulo.

Clase 3 • Integración de Fuentes de Datos Externas

Cubre la configuración de webhooks y las llamadas a API para incorporar datos en vivo en las respuestas del chatbot. Permite respuestas dinámicas y conscientes del contexto más allá de los datos de entrenamiento estáticos.

Clase 4 • Configuración y Ajustes de la Plataforma

Recorre la creación de cuentas, la configuración del espacio de trabajo y los ajustes centrales en una plataforma representativa. Establece el entorno de trabajo para todos los ejercicios de construcción posteriores.

Clase 1 • Prompts de Sistema y Diseño de Persona

Cubre el diseño de prompts a nivel de sistema para establecer la persona del bot, el tono y las barreras de comportamiento. Asegura una voz de marca coherente y una salida segura en todas las interacciones con el usuario.

Clase 2 • Prompts Zero-Shot y Few-Shot

Compara las instrucciones zero-shot con ejemplos de few-shot y cuándo cada técnica es más efectiva. Construye la intuición del alumno para seleccionar la estrategia de prompting adecuada.

Clase 3 • Fundamentos de Ingeniería de Prompts

Define los componentes del prompt (instrucción, contexto, entrada y formato de salida) y su efecto en el comportamiento del modelo. Establece un enfoque estructurado para la creación de prompts.

Clase 4 • Iteración y Optimización de Prompts

Introduce pruebas sistemáticas de prompts, comparación A/B y control de versiones para activos de prompts. Produce un flujo de trabajo repetible para la mejora continua de prompts.

Clase 1 • Fundamentar Respuestas con Contexto Recuperado

Enseña la construcción de prompts que inyectan fragmentos recuperados e instruyen al modelo a citar fuentes. Reduce las alucinaciones y aumenta la confianza del usuario en las respuestas del chatbot.

Clase 2 • Construcción e Indexación de una Base de Conocimiento

Cubre la ingesta de documentos, estrategias de fragmentación y creación de índices vectoriales para una recuperación eficiente. Alimenta directamente el componente de recuperación construido en la siguiente sección.

Clase 3 • Estrategias de Recuperación y Ranking

Compara métodos de recuperación densa, dispersa e híbrida y técnicas de re-ranking para precisión. Mejora la relevancia del contexto pasado al generador.

Clase 4 • Evaluación de la Calidad del Pipeline RAG

Introduce métricas de fidelidad, relevancia y corrección de respuestas para la evaluación RAG de extremo a extremo. Permite la iteración basada en datos tanto en los componentes de recuperación como de generación.

Clase 1 • Métricas de Evaluación de Modelos de PLN

Introduce precisión, exhaustividad, F1 y puntuaciones BLEU/ROUGE para evaluar componentes de PLN. Conecta la selección de métricas con objetivos de calidad específicos del chatbot.

Clase 2 • Pruebas Funcionales para Chatbots

Cubre enfoques de pruebas unitarias, de integración y de extremo a extremo adaptados para sistemas conversacionales. Construye un conjunto de pruebas repetible que valida las rutas de diálogo centrales.

Clase 3 • Red-Teaming y Pruebas Adversarias

Enseña sondeos adversarios estructurados para descubrir salidas dañinas, jailbreaks y fallas de casos límite. Produce un informe de red-team que informa el diseño de barreras de seguridad.

Clase 4 • Barreras de Seguridad y Moderación de Contenido

Implementa filtros de entrada/salida, listas de bloqueo de temas y APIs de moderación para prevenir respuestas dañinas. Completa la capa de seguridad requerida antes de cualquier despliegue en producción.

Clase 1 • Arquitectura de Despliegue en Producción

Cubre la contenerización, patrones de escalabilidad y pipelines de CI/CD para servicios de chatbot. Asegura que el chatbot pueda manejar el tráfico de producción de manera confiable desde el primer día.

Clase 2 • Logging y Analítica de Conversaciones

Establece esquemas de logging y paneles de analítica para rastrear el uso, la distribución de intenciones y los puntos de abandono. Proporciona la base de datos para todas las actividades de mejora.

Clase 3 • Indicadores Clave de Rendimiento para Chatbots

Define la tasa de contención, CSAT, tasa de resolución y tasa de escalamiento como KPIs principales del chatbot. Alinea la medición con los objetivos de negocio establecidos en el Capítulo 1.

Clase 4 • Gobernanza, Cumplimiento e IA Responsable

Aborda la privacidad de datos, el registro de auditoría, el monitoreo de sesgos y los principios de IA responsable para chatbots en vivo. Asegura el cumplimiento continuo con las expectativas organizacionales y regulatorias.