Introducción

GPTBots.ai es una plataforma de desarrollo de agentes de IA sin código (no-code) de nivel empresarial. La plataforma ofrece a las empresas soluciones de IA eficientes y estables, impulsando el crecimiento del negocio y mejorando la eficiencia del trabajo. Con una interfaz intuitiva y fácil de usar, los usuarios pueden crear rápidamente agentes de IA inteligentes mediante sencillas operaciones de arrastrar y soltar (drag-and-drop), sin conocimientos de programación, y aplicarlos con rapidez a escenarios empresariales.

Organizaciones y espacios de trabajo

GPTBots permite crear varias organizaciones con una sola cuenta. Cada organización incluye un DevSpace y un Workspace. Al crear una organización, se pueden elegir diferentes centros de datos para cumplir los requisitos de conformidad de datos.

Workspace: El personal de la empresa puede utilizar agentes, flujos de trabajo (workflows), búsqueda de IA (AI Search) y aplicaciones de IA publicadas por la empresa desde el Marketplace para mejorar su eficiencia en el trabajo y en las operaciones.
DevSpace: Los desarrolladores de IA de la empresa pueden crear, depurar, desplegar, publicar y mantener aplicaciones de IA (agentes, flujos de trabajo (workflows), herramientas (Tools)) para mejorar la eficiencia del desarrollo de IA.

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Funcionalidades de GPTBots

Desarrollo de IA sin código (no-code): Los usuarios pueden crear agentes de IA de nivel empresarial mediante operaciones visuales de arrastrar y soltar sin escribir código, lo que facilita una rápida adaptación a diversos escenarios empresariales complejos.
Capacidad de entrega integral: Desde el diseño de la solución de IA, el despliegue y la entrega hasta la operación y el mantenimiento, la plataforma ofrece una solución integral para las empresas, garantizando la entrega del proyecto y un rendimiento sólido en producción.
Potentes capacidades del producto: La plataforma admite: consultas en lenguaje natural con unión de tablas de bases de datos (Text2SQL), gráficos interactivos dinámicos basados en datos (Data2Chart), entrada/salida multimodal, sistemas RAG eficientes y precisos, API REST completa, servicios de despliegue y ajuste fino (fine-tuning) de modelos, equilibrado de carga de LLM, creación visual de herramientas (Tools), clasificación de consultas de usuarios y análisis de sentimiento, notificaciones de alertas del negocio del sistema, análisis e indicadores de datos operativos y otras funcionalidades y servicios avanzados.
Seguridad y conformidad de datos: La plataforma admite revisión de seguridad de contenidos, anonimización de información, almacenamiento cifrado, certificación ISO, RBAC y otras medidas y mecanismos de seguridad. También ofrece servicios de despliegue privado para cumplir los requisitos estrictos de las empresas en materia de seguridad y conformidad de datos.
Garantía de SLA de nivel empresarial: Ofrece alta disponibilidad y estabilidad mediante acuerdos de nivel de servicio (SLA) de nivel empresarial, garantizando la fiabilidad y la continuidad de la plataforma. El soporte técnico profesional y los servicios proporcionan una sólida garantía de servicio para usuarios empresariales.

Visión general de los módulos principales de GPTBots

Agente (Agent)

Diseñado para escenarios empresariales sencillos, permite crear agentes de IA en cuestión de minutos mediante configuraciones simples para responder rápidamente a necesidades empresariales comunes, ayudando a las empresas a lograr inteligencia empresarial de forma rápida.

FlowAgent

Diseñado para escenarios empresariales complejos, admite el diseño manual de flujos de trabajo (workflows) y lógica sofisticados, lo que permite orquestar múltiples LLM especializados para obtener respuestas de IA más controladas y eficientes, satisfaciendo de forma eficaz las necesidades inteligentes de operaciones empresariales complejas.

Base de conocimiento (Knowledge Base)

Admite diversos tipos de datos de conocimiento, como DOC/DOCX, PDF, TXT, Markdown, CSV, XLS/XLSX, rastreo web, preguntas y respuestas, etc.;
Utiliza diferentes esquemas de análisis y segmentación de datos según el tipo, para mejorar la calidad e integridad de los datos;
Admite un esquema de búsqueda híbrida con vectores dispersos y densos para mejorar la precisión de recuperación (recall) de conocimiento;
Permite gestionar, editar y actualizar documentos de conocimiento a nivel de segmentos (slicing);
Admite técnicas de mejora como ampliación de consultas (query augmentation) y reordenación (rerank) para mejorar las tasas de recall y la precisión.

Base de datos (Database)

Admite bases de datos como MySQL, SQLite, PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MongoDB, Redis y Elasticsearch (próximamente disponible);
Permite consultas en lenguaje natural con unión de varias tablas, consultas distribuidas y cálculos para mejorar la eficiencia de consulta y la velocidad de respuesta;
Genera gráficos interactivos dinámicos basados en los datos consultados para mejorar la experiencia del usuario y los efectos de visualización de datos.

Herramientas (Tools)

Admite la creación visual de herramientas (Tools) de IA, proporcionando más capacidades para LLM;
GPTBots ofrece una amplia biblioteca de herramientas (Tools) oficiales y permite a los desarrolladores personalizar herramientas (Tools) para satisfacer necesidades empresariales;
Los desarrolladores pueden conectarse de forma fluida con datos empresariales y capacidades de servicio mediante herramientas (Tools) personalizadas, garantizando al mismo tiempo la seguridad de los datos de la empresa.

Modelos (Models)

Admite modelos comerciales convencionales listos para usar, modelos de código abierto, modelos específicos de dominio y modelos personalizados ajustados (fine-tuned);
Permite a los desarrolladores añadir y utilizar claves propias de la empresa, garantizando la seguridad de los datos y admitiendo equilibrado de carga de claves para mejorar la estabilidad del servicio de LLM;
Tanto los modelos comerciales como los de código abierto pueden generar rápidamente corpus para ajuste fino basados en datos de la base de conocimiento y datos de diálogo de usuarios;
Elimina la necesidad de dedicar un esfuerzo considerable al despliegue y al ajuste fino de LLM, permitiendo a los desarrolladores centrarse más en el negocio principal.

Entrenamiento continuo (Continuous Training)

Los registros de chat admiten puntuación de calidad, extracción de palabras clave y resumen de temas, lo que facilita a los desarrolladores obtener información sobre las preocupaciones de los usuarios;
El modo de entrenamiento de agentes admite la corrección en tiempo real del «contenido de la conversación», lo que permite el entrenamiento continuo de los agentes para mejorar las respuestas.

Clasificación de consultas y análisis de sentimiento

Admite la síntesis, la inducción y la clasificación de consultas de usuarios, ayudando a los desarrolladores a comprender preguntas frecuentes de los usuarios para optimizar y complementar el conocimiento correspondiente;
Admite el análisis de sentimiento (5 niveles) para consultas de usuarios, ayudando a los desarrolladores a comprender el estado emocional de los usuarios para optimizar la experiencia de interacción del agente de IA;
Admite notificaciones de alertas basadas en clasificaciones de consultas de usuarios, adecuado para alertas y notificaciones oportunas durante picos de tipos específicos de incidencias.

Análisis e información operativa

Admite estadísticas y análisis de datos en múltiples dimensiones, como datos del día, efectividad, uso, usuarios, comportamiento, salud, consumo de créditos y consumo por uso;
Proporciona estadísticas, análisis e información operativa a nivel de agente de IA, ayudando a los desarrolladores a comprender el estado operativo y el rendimiento de los agentes de IA, e identificar y resolver problemas de forma oportuna;
Ofrece estadísticas, análisis e información operativa a nivel de organización, ayudando a los desarrolladores a comprender el estado operativo y el rendimiento de la organización, e identificar y resolver problemas de forma oportuna.

¿Cómo ayuda GPTBots a resolver los retos de adopción de los LLM en las empresas?

Problema de alucinaciones en los LLM

Las alucinaciones en los LLM están relacionadas principalmente con la arquitectura subyacente del modelo y los datos de entrenamiento. Las alucinaciones pueden hacer que las aplicaciones empresariales basadas en LLM sean poco fiables, no dignas de confianza e incluso potencialmente perjudiciales.

Se proporciona suplementación precisa de conocimiento contextual.
Se realiza entrenamiento de agentes y ajuste fino (fine-tuning) de LLM para corregir el modelo.
Se diseñan mecanismos de reflexión y herramientas de verificación para LLM.
Optimización del prompt (instrucción) para limitar el alcance de las respuestas.

Los LLM generalistas carecen de conocimiento del dominio

Debido a la falta de conocimiento de dominio, los LLM generalistas no pueden proporcionar respuestas correctas, lo que dificulta que las empresas utilicen LLM para resolver problemas de negocio. Además, entrenar modelos por separado para distintos escenarios verticales resulta prohibitivo en coste.

La base de conocimiento admite recuperación precisa de conocimiento.
Importación sencilla de datos de conocimiento no estructurados.
Admite conexión e identificación de datos estructurados.
Los complementos (plugins) conectan el conocimiento de dominio interno de la empresa.

Un único LLM no puede abordar tareas complejas en entornos empresariales

La capacidad de razonamiento complejo de LLM sigue siendo limitada y no puede resolver de forma eficaz tareas complejas en operaciones empresariales. Además, las tareas de un solo punto y un solo hilo no pueden satisfacer las necesidades de los escenarios empresariales reales.

Descomponer problemas complejos en varias ramas.
Flow admite la colaboración de varias versiones de LLM.
LLM dispone de capacidades como memoria a corto y a largo plazo, complementos (plugins) y base de conocimiento.
Incorporar retroalimentación e información externa en el proceso de respuesta de LLM.

La IA es difícil de implantar en las empresas

La adopción de LLM implica cumplimiento normativo, datos, potencia de cálculo, ingeniería y algoritmos. Problemas de calidad en cualquiera de estos ámbitos afectarán significativamente a la aplicación de LLM en escenarios, especialmente al usar modelos de código abierto, lo que incrementa notablemente los costes de hardware y mano de obra.

Proporciona una plataforma LLMOps sencilla y eficiente.
Resuelve los desafíos de carga y recuperación de datos de conocimiento.
Ofrece capacidades listas para usar de creación de agentes de IA.
API y SDK completos.

Las empresas carecen de talento en el ámbito de la IA

Las empresas necesitan talento en IA con capacidades en datos, algoritmos, ingeniería y negocio. Para las empresas, la escasez de talento en IA, la formación lenta y los costes elevados son retos significativos.

Uso de GPTBots con un umbral casi cero.
Capacidades de entrenamiento de agentes y ajuste fino (fine-tuning) de LLM para el personal de operación del producto.
No se requieren amplios conocimientos de IA; el personal de negocio de la empresa también puede entrenar y optimizar el agente.
Los desarrolladores pueden completar la integración mediante interfaces de API.