Los Conocimientos son la base informativa que el agente utiliza para responder con exactitud, consistencia y contexto. Funcionan como la “biblioteca” del agente: todo lo que esté aquí puede ser consultado dinámicamente durante una conversación, siempre y cuando esté asignado al agente.
Esta guía detalla cómo crearlos, administrarlos y optimizar su uso para maximizar el desempeño del agente.
1. ¿Qué son los Conocimientos?
Los Conocimientos son bloques de información en formato texto que el agente puede consultar para responder preguntas, resolver dudas, validar datos o explicar procesos.
Son ideales para:
Información de la empresa (políticas, horarios, cobertura, beneficios).
Procesos operativos (cómo comprar, cambios y devoluciones, seguimiento de pedidos).
Preguntas frecuentes.
Documentación técnica.
Guías internas resumidas para soporte y ventas.
Importante: Actualmente los Conocimientos solo aceptan texto plano. No se admiten PDFs, imágenes, URLs ni otros formatos.
2. Crear un nuevo Conocimiento
Accedé a la sección Conocimientos dentro del módulo de Agentes.
Hacé clic en Crear conocimiento.
Completá los campos:
Nombre del Conocimiento
Debe ser descriptivo y fácil de identificar.
Ejemplos:
“Política de Devoluciones”
“Guía de Medios de Pago”
“Instructivo de Seguimiento de Pedido”
Contenido
Ingresá la información en texto plano.
Buenas prácticas:
Usá párrafos cortos.
Ordená la información en bloques lógicos.
Evitá repetir frases innecesarias.
No mezcles múltiples temas en un mismo conocimiento.
Guardá el conocimiento.
3. Mejores prácticas para crear buenos Conocimientos
La calidad de los conocimientos determina directamente la calidad de las respuestas del agente. A continuación, se detallan las prácticas recomendadas para asegurar información precisa, usable y fácil de interpretar por la IA.
Redactá información concreta y accionable
El agente no necesita “texto bonito”; necesita claridad.
Cuanto más concreta sea la información, más precisa será la respuesta.
Ejemplo NO recomendado:
“Intentamos hacer envíos lo más rápido posible y trabajamos con distintas empresas de logística.”
Ejemplo recomendado:
“Hacemos envíos con Andreani y Correo Argentino.
Plazo estándar: 3 a 7 días hábiles según la zona.
Envíos a CABA: 48 a 72 horas hábiles.”
Un conocimiento = un tema
No combines procesos, políticas y definiciones en un mismo bloque.
La IA funciona mejor cuando cada conocimiento tiene un propósito definido.
Ejemplos de separación adecuada:
“Política de Cambios”
“Política de Devoluciones”
“Horarios de Atención”
“Medios de Pago Disponibles”
Esto evita ruido, superposición y contradicciones internas.
Estructurá la información de forma lógica
Facilitá la lectura del modelo.
Recomendación de formato:
Breve introducción (opcional).
Listas con bullet points.
Pasos enumerados cuando hay un proceso.
Información clave destacada al inicio.
Ejemplo de estructura clara:
Título: Seguimiento de pedidos
Contenido:
Ingresá a “Mi cuenta” → “Mis pedidos”.
Seleccioná el pedido correspondiente.
Verás el número de seguimiento y el estado actualizado.
Usá lenguaje simple y directo
Evitá tecnicismos o frases ambiguas.
Si la terminología técnica es inevitable, explicala.
NO: “El pedido entra en un proceso logístico de SLA variable.”
SÍ: “El pedido se deriva al operador logístico. El tiempo de entrega puede variar según la zona.”
Eliminá la información duplicada
Si un tema se repite en varios conocimientos:
Consolidalo.
Dejá un solo conocimiento oficial.
Mantenelo actualizado.
La duplicación genera incoherencias y respuestas contradictorias del agente.
Revisá caducidades y fechas sensibles
Si la información tiene vencimientos, promociones o períodos específicos:
Incluí fechas completas.
Marcá claramente la vigencia.
Revisá ese conocimiento con mayor frecuencia.
Evitá referencias externas que la IA no puede consultar
No incluyas:
Links que requieren login.
Archivos adjuntos.
Indicaciones como “ver el PDF adjunto”.
Todo lo que el agente debe saber tiene que estar dentro del texto.
Priorizá la consistencia
Si la empresa tiene un tono, terminología o forma estándar de nombrar productos, se debe respetar.
La IA se apoya en estos patrones para generar respuestas coherentes.
Ejemplo:
Usar siempre “retiro en tienda”, no alternar entre “retirar por local”, “pickup”, “retiro”, etc.
Probá el conocimiento antes de usarlo en producción
Ingresá preguntas reales en el playground del agente para validar:
Si entiende el contenido.
Si responde con coherencia.
Si necesita más contexto.
Ajustá el conocimiento en función de esas pruebas.
Mantené una rutina de mantenimiento
Cada conocimiento debe revisarse al menos una vez por trimestre, o antes si:
Cambia una política.
Se lanza un nuevo producto.
Se modifica un proceso interno.
Una biblioteca actualizada asegura un agente confiable.