> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://help.eazybe.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Información del Agente > Cree un agente autónomo de IA entrenado con los datos propietarios de su empresa para soporte inteligente al cliente por WhatsApp # Información del Agente El Agente de Base de Conocimiento IA le permite crear un agente autónomo de IA entrenado específicamente con los datos propietarios de su empresa. Al cargar documentos, extraer contenido de URLs y indexar automáticamente historiales de chats de WhatsApp, la IA aprende el contexto de su organización para atender consultas de clientes de manera inteligente. ## Resumen El Agente de Base de Conocimiento combina múltiples fuentes de datos en una base de datos vectorial unificada (potenciada por Qdrant), permitiendo que su IA proporcione respuestas precisas y con contexto basadas en el conocimiento de su organización. Todos los datos vectorizados se particionan estrictamente mediante IDs de inquilino/organización para garantizar un aislamiento completo de datos entre diferentes clientes de Eazybe. ## Características Principales ### Base de Conocimiento Multi-Fuente Entrene su agente utilizando tres poderosas fuentes de datos: Ingrese cualquier URL para extraer contenido de sitios web, artículos del centro de ayuda, documentación o publicaciones de blog. El agente extrae e indexa automáticamente el contenido de texto. Arrastre y suelte documentos directamente en la plataforma. Los formatos compatibles incluyen: Active la opción Sincronizar Historial de WhatsApp para obtener y vectorizar automáticamente los chats históricos de WhatsApp de su organización. Esto proporciona a la IA contexto conversacional real y consultas de clientes previamente resueltas. ### Configuración del Agente Personalice el comportamiento de su agente con estos ajustes: * **Nombre del Agente**: Un identificador único para su agente (ej. "Bot de Soporte Acme") * **Rol/Persona**: Defina cómo debe comportarse la IA (ej. "Eres un representante de soporte al cliente servicial para Acme Corp") * **Prompt Base**: Establezca las instrucciones fundamentales que guían todas las respuestas del agente * **Acción de Respaldo**: Configure qué sucede cuando la IA no está segura (ej. "Transferir a agente humano") ### Progreso de Indexación en Tiempo Real Vectorizar documentos grandes o miles de chats lleva tiempo. La interfaz proporciona visibilidad clara del proceso de indexación: ``` Progreso: 75% Indexado - 150/200 páginas procesadas ``` No cierre el navegador durante la indexación inicial. Sin embargo, una vez que comienza la indexación, puede navegar lejos; el proceso continúa de forma asíncrona en segundo plano. ### Implementación con Un Clic en WABA Una vez que su agente esté completamente entrenado e indexado, impleméntelo en cualquier número de WhatsApp Business API (WABA) conectado: Vaya a la pestaña Implementar dentro de la configuración de su agente Elija entre un menú desplegable sus números de WhatsApp Business conectados Haga clic en Implementar en WhatsApp para activar el agente ## Cómo Funciona ### 1. Fase de Creación Haga clic en **Crear Nuevo Agente** y proporcione un nombre y descripción para su agente de IA. ### 2. Fase de Ingesta de Datos Cargue los materiales de su base de conocimiento: * Arrastre y suelte PDFs de productos, documentos de políticas o materiales de capacitación * Pegue URLs de su sitio web, centro de ayuda o documentación * Active **Sincronizar Historial de WhatsApp** para incluir conversaciones históricas ### 3. Fase de Procesamiento El backend procesa sus datos a través de estos pasos: 1. **Segmentación**: Los documentos grandes se dividen en segmentos manejables 2. **Generación de Embeddings**: Cada segmento se convierte en un embedding vectorial 3. **Almacenamiento**: Los embeddings se almacenan en Qdrant con el aislamiento adecuado de inquilinos 4. **Indexación**: Se crea un índice buscable para una recuperación rápida Durante esta fase, verá un indicador de progreso en tiempo real que muestra el porcentaje completado y el número de elementos procesados. ### 4. Estado Listo Una vez que la indexación alcanza el 100%, el estado del agente cambia a **Listo para Implementar**. Puede revisar las fuentes indexadas y realizar ajustes si es necesario. ### 5. Fase de Implementación Seleccione su número WABA e implemente. La IA ahora intercepta los mensajes entrantes en ese número y responde basándose únicamente en su base de conocimiento ingerida. ### 6. Operación en Vivo El agente implementado atiende consultas de clientes las 24/7, utilizando solo la información de su base de conocimiento para generar respuestas precisas y contextualmente relevantes. ## Consideraciones Importantes ### Aislamiento y Seguridad de Datos Todos los datos vectorizados (especialmente los chats de WhatsApp) enviados a Qdrant se particionan estrictamente mediante IDs de inquilino/organización. Esto evita fugas de datos entre diferentes clientes de Eazybe. ### Cargas de Larga Duración Para bases de conocimiento grandes (ej. 5,000+ chats de WhatsApp): * La indexación ocurre de forma asíncrona mediante un trabajador en segundo plano * La interfaz sondea las actualizaciones de estado cada pocos segundos * Puede navegar lejos de la página durante la indexación * Vuelva en cualquier momento para verificar el progreso mediante el panel del agente ### Conocimiento Obsoleto Si sus fuentes de conocimiento cambian (actualizaciones del sitio web, nuevos documentos de productos, cambios en las políticas): 1. Navegue a la sección **Fuentes de Datos** de su agente 2. Haga clic en **Resincronizar** junto a la fuente afectada 3. El sistema actualiza los embeddings en Qdrant con el contenido más reciente ### Enrutamiento de Respaldo Cuando la IA encuentra una consulta que no puede responder con confianza basándose en la base de conocimiento, sigue su acción de respaldo configurada: Acciones de respaldo recomendadas: ## Mejores Prácticas ### Comience Pequeño Comience con una base de conocimiento enfocada en un caso de uso específico (ej. preguntas frecuentes del producto, política de devoluciones). Expanda gradualmente a medida que monitorea el rendimiento. ### Calidad sobre Cantidad * Use documentos bien estructurados y actualizados * Los PDFs limpios con formato claro producen mejores resultados * Evite información duplicada o conflictiva ### Monitoree e Itere * Revise los registros de conversación para identificar brechas de conocimiento * Agregue documentos faltantes para mejorar la cobertura * Refine el prompt base basándose en interacciones reales ### Pruebe Antes de Implementar Siempre pruebe su agente a fondo con consultas de muestra antes de conectarlo a su número WABA en vivo. ## Solución de Problemas ### El Agente No Responde * Verifique que el número WABA esté conectado correctamente * Compruebe que el estado del agente sea **En Vivo** (no solo Listo) * Asegúrese de que la indexación de la base de conocimiento se haya completado correctamente ### Respuestas Inexactas * Revise la base de conocimiento en busca de información conflictiva * Verifique que los documentos relevantes se indexaron correctamente * Refine el prompt base para que sea más específico ### Indexación Atascada * Las cargas de archivos grandes pueden tomar considerable tiempo * Verifique los tamaños de archivo: los archivos mayores de 50MB pueden necesitar dividirse * Si está atascado por más de 30 minutos, contacte soporte ### Chats de WhatsApp Faltantes * Verifique que el interruptor **Sincronizar Historial de WhatsApp** esté activado * Compruebe que los permisos de chat estén otorgados * Asegúrese de que los chats estén dentro del rango de fechas de sincronización ## Preguntas Frecuentes Actualmente se admiten archivos PDF, DOCX, TXT y CSV. Se agregarán más formatos en futuras actualizaciones. No hay un límite estricto, pero indexar bases de conocimiento muy grandes (más de 10,000 documentos) puede llevar más tiempo. Contacte soporte para soluciones empresariales. Sí, puede crear múltiples agentes con diferentes bases de conocimiento y desplegarlos en diferentes números WABA. Resincronice cada vez que sus fuentes de conocimiento cambien significativamente. Para contenido actualizado frecuentemente, considere establecer un programa de sincronización regular. Absolutamente. Todos los datos se cifran en reposo y en tránsito. Las bases de datos vectoriales están aisladas por inquilino y nunca compartimos sus datos de entrenamiento con otras organizaciones. El agente procesa mensajes de texto. Para imágenes, audio o video, puede extraer metadatos y texto (ej. OCR) pero no puede analizar directamente el contenido.