Chatbot con RAG y RLHF usando Google Docs y Telegram

¿Qué hace este workflow?

Este workflow permite construir un chatbot de inteligencia artificial basado en la arquitectura RAG (Retrieval Augmented Generation) que aprende de la interacción humana mediante RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). Utiliza Google Docs como su base de conocimiento, lo que facilita la actualización y gestión de la información. El chatbot interactúa con los usuarios a través de Telegram, ofreciendo respuestas precisas y relevantes. Además, el sistema recopila activamente el feedback de los usuarios, permitiendo que la IA mejore sus respuestas y la calidad del soporte con el tiempo. Es ideal para empresas que buscan automatizar parte de su atención al cliente o proporcionar acceso instantáneo a su documentación interna o externa, asegurando que la información entregada sea siempre actual y se refine continuamente. Reduce la carga de trabajo del equipo de soporte y eleva la satisfacción del usuario.

¿Cómo funciona?

Este workflow usa 26 nodos conectados con 14 tipos diferentes: Agent, LmChatOpenAi, EmbeddingsOpenAi, DocumentDefaultDataLoader, TextSplitterRecursiveCharacterTextSplitter y 9 más. La estructura está totalmente conectada — listo para importar.

¿Para quién es?

Diseñado para equipos de Atención al Cliente. Nivel avanzado — recomendado para usuarios experimentados. Alto valor de negocio: automatiza una tarea recurrente con impacto directo.