La experiencia heredada en Qlik Answers
Cree asistentes basados en IA con Qlik Answers para formular preguntas y obtener respuestas a partir de fuentes de datos no estructuradas. Los asistentes utilizan las bases de conocimientos que nosotros creamos. Los tipos de archivo aceptados para utilizarse como fuentes incluyen HTML, DOCX, TXT y PDF.
La experiencia heredada de Qlik Answers ofrece una alternativa a la experiencia agéntica de Qlik Answers. A diferencia de la experiencia agéntica Qlik Answers, la experiencia heredada o de legado de Qlik Answers no requiere procesamiento de datos interregional.
Las respuestas se obtienen mediante la generación aumentada de recuperación (RAG) a partir de bases de conocimientos seleccionadas de datos no estructurados añadidos al asistente, lo que garantiza que las respuestas sean pertinentes para sus necesidades.
Los asistentes heredados proporcionan una interfaz de chat para hacer preguntas y obtener respuestas personalizadas y relevantes.
Los usuarios pueden ver las fuentes que el asistente ha utilizado para crear sus respuestas, lo que proporciona transparencia sobre la procedencia de la información.
Qlik Answers puede ser útil para lo siguiente:
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Crear un asistente que utilice bases de conocimientos seleccionadas de documentación de ayuda para permitir a los usuarios formular preguntas sobre su documentación.
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Crear un asistente que utilice bases de conocimientos de preguntas frecuentes específicas o relacionadas para ayudar a los usuarios a encontrar su pregunta concreta más rápidamente.
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Crear un asistente que utilice bases de conocimientos de información de apoyo o de casos para permitir a sus usuarios encontrar rápidamente la información relevante del material.
Antes de empezar a utilizar la experiencia heredada de Qlik Answers, los administradores deben revisar Administrar la experiencia de Qlik Answers heredada o de legado (legacy).
El acceso a Qlik Answers depende tanto del rol del usuario como de los permisos de espacios. Para más información, vea Acceso y permisos heredados en Qlik Answers.
Flujo de trabajo heredado de Qlik Answers
A continuación se describe el mejor flujo de trabajo para utilizar asistentes heredados de Qlik Answers y bases de conocimientos con el fin de proporcionar una experiencia de chat con IA generativa.
- Añadir bases de conocimientos
Cree sus bases de conocimientos y añada fuentes de conocimientos para ellas.
- Crear su asistente
Cree su asistente y añádale bases de conocimientos.
- Personalizar la experiencia de chat del asistente
Agregue preguntas para iniciar la conversación y personalice su chat.
- Hacer que el asistente esté disponible
Ponga su asistente a disposición de los usuarios. Invite a los usuarios al espacio con su asistente o desplácelo a un espacio al que sus usuarios tengan acceso.
- Sincronizar la indexación de la base de conocimientos
Mantenga actualizadas las fuentes de datos programando su indexación.
- Gestionar el historial de conversaciones y mejorar su asistente
Revise el historial de conversaciones con su asistente, márquelas como revisadas y ajuste las bases de conocimientos utilizadas por el asistente para que ofrezca mejores respuestas.
Barreras de seguridad heredadas de Qlik Answers
Qlik Answers se esfuerza al máximo con los siguientes límites o barreras al procesar los datos en el modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) y enviarlos al asistente:
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Vigilancia del LLM en busca de contenidos nocivos
Qlik Answers analiza y rechaza las preguntas que contienen texto invisible o inyecciones de prompt.
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Saneamiento de la información de identificación personal (IIP) y secretos
Qlik Answers detecta y elimina datos PII y secretos al enviar datos al LLM. La información detectada se vuelve a añadir al proporcionar respuestas.
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Alucinaciones
Qlik Answers mitiga las alucinaciones detectando la relevancia contextual en el contenido proporcionado. Además, los usuarios pueden ver el contenido utilizado como fuente para verificar las respuestas.
Limitaciones
Los asistentes y las bases de conocimientos presentan las siguientes limitaciones:
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La experiencia de chat es compatible con los navegadores móviles, pero la creación y gestión tanto de bases de conocimientos como de asistentes no están optimizadas para los tamaños de pantalla estándar de los navegadores móviles.