Cómo comenzar a usar inteligencia artificial con modelos RAG entrenados con documentos
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Perceivo AI Agency: somos una AI Automation Agency. Spin off by ProtolyLab
La Inteligencia Artificial ya no es un lujo ni un concepto futurista: es el presente. Mientras las grandes corporaciones invierten millones para transformar sus negocios, tú puedes acceder a la misma tecnología por una fracción del costo con nosotros.
Las grandes empresas están automatizando procesos, reduciendo costos y mejorando la experiencia de sus clientes. Pero tú también puedes hacerlo, sin romper tu presupuesto.
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Somos una agencia especializada en crear soluciones inteligentes que automatizan tareas para empresas. Nuestro objetivo es simplificar procesos, mejorar la eficiencia y permitir que las empresas se enfoquen en lo que realmente importa.
Para lograrlo, desarrollamos agentes de inteligencia artificial no Low-Cost ni No-Code como muchas AAA, sino desde cero, que pueden interactuar, aprender y tomar decisiones basadas en datos.
Nuestros agentes usan la tecnología RAG para buscar información en documentos y generar respuestas personalizadas y precisas. Esto permite respuestas más específicas, adaptadas a los datos de cada empresa.
El proceso comienza identificando necesidades y creando un agente personalizado basado en los sistemas y documentos de la empresa.
Luego, se despliega en una interfaz web y se optimiza continuamente para ajustarse a los cambios y necesidades del negocio.
El Entrenamiento en IA para e-Commerce está diseñado para mejorar la experiencia del usuario y optimizar operaciones internas, implementando soluciones de inteligencia artificial.
Aprenderás a integrar agentes de IA para mejorar la búsqueda de productos, acceder a APIs y datos estructurados, y ofrecer respuestas con imágenes y descripciones de productos.
Además, optimizarás la experiencia del usuario para reducir la tasa de abandono, aumentar conversiones y crear soluciones escalables que automatizan y adaptan tu negocio al crecimiento.
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Una interacción se refiere a una consulta o solicitud que un usuario hace a un agente entrenado con RAG (Retrieval-Augmented Generation). Cada interacción consume tokens, que son unidades de texto procesadas por el modelo.
Dependiendo de la complejidad de la consulta y la respuesta, una interacción puede consumir entre 50 y 500 tokens (o más). Por ejemplo:
Si tienes 10,000 interacciones mensuales, podemos calcular cuántas interacciones se realizarían diariamente:
Esto significa que, en promedio, tu agente estaría manejando 14 interacciones por hora, lo que es manejable para un sistema bien optimizado.
El número de personas que pueden interactuar diariamente con tu agente depende de la frecuencia con la que cada usuario interactúa. Aquí tienes algunos escenarios:
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