Configuración de Asistentes Virtuales con GPT para Gestión de PQRs

¿Cómo enseñar a pensar a GPT para que cumpla tareas específicas?

Definir cómo queremos que un modelo de GPT responda a nuestras necesidades es crucial para su efectividad en un escenario particular. En esta lección, nos enfocaremos en configurar un modelo de GPT, aprovechando el software de desarrollo conocido como SDK, para que se comporte de acuerdo a nuestras expectativas, ya sea un asistente virtual o cualquier solución basada en inteligencia artificial generativa.

¿Qué pasos seguir para configurar las peticiones en el SDK?

El primer paso para configurar nuestro modelo GPT es utilizar un notebook de Jupyter. Ahí, podremos establecer las peticiones que queremos hacerle al modelo. Para ello, debemos:

1. Configurar el setup inicial: Establecer valores críticos como el endpoint, la clave de API, la versión del modelo desplegado y guardarlos como variables de entorno.
2. Crear funciones básicas: Facilitar el envió de un prompt sencillo para obtener resultados efectivos, tal como usamos el SDK y la API REST del servicio de OpenAI en Azure.

¿Cómo descomponer un problema para que el asistente virtual lo entienda?

Como ejemplo, tomaremos un asistente virtual encargado de gestionar peticiones de quejas, peticiones y reclamos (PQRs) de una empresa de servicios de Internet. El proceso se descompone en pasos:

• Identificar al cliente: Es crucial conocer al titular del servicio.
• Determinar la dirección y la causa del problema: Elementos esenciales para la gestión de la incidencia.
• Generar un email o texto: Notificar al cliente la creación del PQR y el estado de atención.

¿Cómo crear un contexto para el modelo GPT?

Definir un contexto apropiado es esencial para que el asistente virtual funcione eficientemente. Aquí, proporcionamos instrucciones claras para guiar al modelo:

1. Consistencia en las instrucciones: De esta forma enseñamos al asistente virtual cómo resolver problemas paso a paso.
2. Compatibilidad con el historial de la conversación: Al concatenar respuestas y preguntas, configuramos el sistema para acoplarse mejor a las necesidades del cliente.

¿Cómo gestionar la interacción entre el cliente y el asistente virtual?

La interacción implica varias etapas:

1. Iniciar la conversación: El asistente da la bienvenida al cliente, preguntando por el nombre.
2. Responder al asistente: Integrar la información del cliente y detallar el problema.
3. Elicitación de más información: Basado en las respuestas, el asistente sigue la secuencia descrita en el contexto.
4. Generar la comunicación final: Se muestra el email con el resumen de la interacción y la apertura del PQR una vez que el cliente proporciona todos los datos requeridos.

¿Cómo implementar el contexto en OpenAI Studio?

Ya con un contexto verificado y seguro de que el comportamiento del asistente es el adecuado, podemos usar OpenAI Studio para:

• Configurar el comportamiento del chatbot: Ajustar y guardar el contexto definido para su despliegue.
• Iniciar la interacción: Probar la funcionalidad con el usuario, verificando la efectividad de las respuestas del asistente.

Este enfoque te permite configurar un modelo GPT personalizado, convirtiendo lo complejo en una danza armónica entre el asistente virtual y las necesidades del cliente. Atrévete a adaptar estos conceptos a tus propios escenarios y explora el poder de la inteligencia artificial con confianza.