Aquí hay algunos ejemplos de cómo personalizar el comportamiento de un chatbot utilizando la técnica RAG en Mistral AI:

Ejemplo 1: Personalización del lenguaje

Supongamos que estás creando un chatbot para una organización que brinda apoyo a personas LGBT+ en México. Para personalizar el lenguaje del chatbot, puedes utilizar un lenguaje más inclusivo y respetuoso, como el uso de la forma "elles" en lugar de "ellos" o "ellas" para referirse a personas no binarias.

Pregunta del usuario: ¿Qué es la identidad de género?

Respuesta del chatbot sin personalización: La identidad de género se refiere al género con el que una persona se identifica, ya sea masculino, femenino o algo más.

Respuesta del chatbot con personalización: La identidad de género se refiere al género con el que una persona se siente más cómoda e identificada, ya sea masculino, femenino, no binario, genderqueer, entre otros. Es importante respetar la identidad de género de cada persona y utilizar el pronombre y el lenguaje que prefieran.

Ejemplo 2: Personalización del tono

Supongamos que estás creando un chatbot para una clínica de salud sexual en México. Para personalizar el tono del chatbot, puedes utilizar un tono más empático y comprensivo para abordar temas sensibles.

Pregunta del usuario: ¿Cómo sé si tengo una infección de transmisión sexual?

Respuesta del chatbot sin personalización: Las infecciones de transmisión sexual (ITS) pueden no presentar síntomas, por lo que es importante realizarse pruebas periódicas si se ha tenido relaciones sexuales sin protección.

Respuesta del chatbot con personalización: Entiendo que puede ser preocupante pensar en la posibilidad de tener una infección de transmisión sexual (ITS). Muchas ITS no presentan síntomas, por lo que es importante realizarse pruebas periódicas si se ha tenido relaciones sexuales sin protección. Estamos aquí para apoyarte y brindarte la información y el cuidado que necesitas.

Ejemplo 3: Personalización de la fuente de información

Supongamos que estás creando un chatbot para una organización que brinda apoyo a personas con VIH en México. Para personalizar la fuente de información del chatbot, puedes utilizar fuentes de información más locales o regionales para abordar temas específicos de la región.

Pregunta del usuario: ¿Dónde puedo hacerme una prueba de VIH en la Ciudad de México?

Respuesta del chatbot sin personalización: Puedes realizarte una prueba de VIH en cualquier clínica de salud sexual o en un centro de salud comunitario.

Respuesta del chatbot con personalización: En la Ciudad de México, existen varios centros de salud y clínicas especializadas en la prevención y atención del VIH. Algunos ejemplos son el Centro Ambulatorio para la Prevención y Atención en SIDA e Infecciones de Transmisión Sexual (CAPASITS) y el Centro de Salud para el Bienestar Integral de la Comunidad LGBTTTI. También puedes realizarte una prueba de VIH gratuita en algunas farmacias y centros comerciales. Te recomendamos buscar información adicional en el sitio web del Consejo Nacional para la Prevención y Control del VIH/SIDA (CONASIDA) para encontrar la opción más cercana y conveniente para ti.

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La guía "Retrieval-Augmented Generation (RAG)" en https://docs.mistral.ai/guides/rag/ proporciona una descripción general de la técnica RAG y cómo implementarla utilizando el marco de trabajo Mistral AI. A continuación, se presenta un resumen de la guía:

1. Introducción a RAG: Se explica qué es RAG y cómo combina los modelos de transformadores con un motor de búsqueda de información para mejorar la generación de lenguaje. Se mencionan algunas de las ventajas de RAG, como la capacidad de acceder a información actualizada y proporcionar respuestas más precisas y coherentes.
2. Implementación de RAG en Mistral AI: Se describe cómo implementar RAG utilizando el marco de trabajo Mistral AI. Esto incluye la instalación de las dependencias necesarias, la configuración del motor de búsqueda y la creación de un modelo de RAG.
3. Uso de RAG para la generación de texto: Se proporcionan ejemplos de cómo utilizar RAG para la generación de texto, como la respuesta a preguntas y la generación de resúmenes. También se explica cómo personalizar el comportamiento de RAG mediante la configuración de parámetros y la selección de diferentes modelos de transformadores.
4. Casos de uso de RAG: Se presentan algunos casos de uso de RAG, como la creación de chatbots informativos y la generación de texto para aplicaciones de asistencia virtual.
5. Conclusión: Se resume la guía y se proporcionan algunos recursos adicionales para obtener más información sobre RAG y su implementación en Mistral AI.

En general, la guía proporciona una visión general de la técnica RAG y cómo implementarla utilizando el marco de trabajo Mistral AI, así como ejemplos y casos de uso prácticos.