Personalización de Chatbots con OpenAI para E-commerce

¿Cómo crear un agente personalizado con el SDK de Vercel?

En las clases previas, desarrollamos un chatbot básico con el SDK de inteligencia artificial de Vercel. Sin embargo, para que nuestro chatbot sea más funcional y añada valor a nuestro sitio, debemos proporcionarle personalidad y contexto. Aquí verás cómo transformarlo en un agente convincente que colabore en una tienda en línea.

¿Cómo se inicia el proceso de creación del agente?

Primero, hemos de definir el prompt que otorgará contexto y personalidad al chatbot. En este caso, se trata de un vendedor en una tienda en línea, encargado de recomendar productos de nuestro catálogo. Los pasos principales incluyen:

• Recopilar los títulos de productos.
• Crear el prompt que guiará las respuestas del agente.
• Asegurarse de que las respuestas sean convincentes y muestren ventajas claras.

¿Cómo se configura la comunicación con la tienda?

Para que el chatbot pueda acceder a nuestros productos, utilizamos un método get products, asegurando así que pueda recomendar en base a un inventario real. Aquí tenemos una muestra del código involucrado:

const products = await getProducts();
const productTitles = products.map(product => product.title);
const flatProductTitles = productTitles.join(', ');

Esta estructura conecta al chatbot con nuestro inventario, gestionando un intercambio de información fluido y organizado.

¿Cómo se implementa el agente en nuestra aplicación?

Para integrar el agente en nuestro sistema, creamos una función llamada createAgent, que posteriormente es pasada a nuestras propiedades de componente:

const agent = createAgent(flatProductTitles);

Esto nos permite entregarle al agente el contexto necesario para sus operaciones.

¿Cuáles son las configuraciones clave para el chatbot?

Una de las configuraciones esenciales se encuentra en el hook utilizado para gestionar el chatbot. Dentro del mismo, podemos definir rutas de endpoint y mensajes iniciales ('initial messages') para ofrecer un arranque apropiado que entienda sus condiciones operativas.

const options = {
  initialMessages: [{ id: '1', role: 'system', content: `Hola, soy un chatbot. ¿En qué te puedo ayudar?`, agent: props.agent }]
};

¿Cómo se filtran los mensajes del sistema?

Para ver únicamente mensajes relevantes al usuario, se aplica un filtro que excluye la comunicación de sistema:

const filteredMessages = messages.filter(message => message.role !== 'system');

Esta medida no solo simplifica la interacción, sino que mejora la presentación del diálogo.

¿Qué recomendaciones hacer al implementar chatbots?

1. Prudencia ante alucinaciones: Los chatbots pueden generar respuestas erróneas, especialmente si solo se les proporcionan títulos.

2. Considerar tecnologías complementarias: Herramientas como Lightning Chain pueden mejorar la precisión de los chatbots más allá de los métodos básicos.

Es esencial recordar que un chatbot bien diseñado puede impulsar las ventas y mejorar la interacción con los clientes. Sin embargo, mantener una comunicación precisa y realista es crucial. Aprender a gestionar estas herramientas ofrece no solo una ventaja competitiva, sino también un acercamiento más atractivo al cliente. ¡Sigue adelante y descubre todas las posibilidades que ofrece la inteligencia artificial en el mundo del comercio en línea!