Como crear y configurar tu propio asistente GPT

👤 kevin Perez
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📅 diciembre 22, 2023
Como crear y configurar tu propio asistente GPT - CRM de Ventas de WhatsApp - Multicanal y Multiagente

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Tabla de contenidos

Con la implementación de GPT-4 los usuarios tienen la capacidad de entrenar asistentes personalizados a través de la plataforma OpenAI.

Entrenar un asistente GPT propio ofrece ventajas, especialmente si se posee necesidades específicas o se desea centrar en un área temática concreta, algunas de las ventajas son:

  • Especialización en temas específicos: El asistente puede ser entrenado con un conjunto de datos especializados para que se vuelva
    experto en ciertos temas o industrias.
  • Personalización en el estilo de respuesta: El asistente puede ser
    ajustado para adoptar un estilo de respuesta específico, como ser
    formal, amigable, técnico o adaptado a un grupo de demografía
    particular.
  • Mejora la precisión y relevancia: Al centrarse en un conjunto de
    datos específicos, se puede mejorar la precisión de las respuestas del
    asistente en ese contexto, lo que puede ser crucial para aplicaciones
    profesionales o educativas.
  • Desarrollo de productos y servicios únicos: Un asistente personalizado puede ser un componente clave en el desarrollo de productos o servicios únicos que se diferencian en el mercado, como
    aplicaciones de asistencia virtual.
  • Mejora de la interacción con usuarios: En aplicaciones de atención
    al cliente un asistente ajustado puede proporcionar respuestas precisas y relevantes, mejorando la experiencia del usuario.

Método efectivo y recomendaciones para crear un buen asistente GPT para tu negocio o servicio.

Para iniciar primero necesitaremos acceso a la API de OpenAI, OpenAI nos
proporciona documentación y guías para ayudar en este proceso pero acá te
mostraremos un método y algunas recomendaciones para realizar una
configuración más óptima y aprovechar al máximo el entrenamiento.

1. Teniendo esto claro nos dirigiremos al panel principal de nuestro ChatGPT y le daremos en la opción de Explore

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2. Nos saldrán todos nuestros GPT creados, en esta sección podremos editar, eliminar o crear un GPT. Elegiremos la opción de Create a GPT

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3. Una vez estemos en la herramienta de construcción del GPT podemos
darle las instrucciones para crear nuestro asistente personalizado, aquí
podremos suministrar la idea principal de cómo queremos que inicialice nuestro asistente, pero para este ejemplo nos iremos a la sección de Configure directamente.

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4. En este módulo encontraremos unas configuraciones básicas acerca de nuestro GPT, podremos agregar una imagen, descripción, instrucciones, conversaciones iniciales y otros opciones de configuración.

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5. Los apartados más importantes son las Instructions y los archivos de entrenamiento, las instrucciones son parte esencial y se pueden definir como comandos o solicitudes que guían a nuestro asistente en cómo responder. Estas pueden variar en complejidad y especialidad, lo más recomendable es brindarle un contexto a nuestro modelo y el cómo se deberá comportar a la hora de interactuar con los usuarios, esto con el fin de crear un modelo bien estructurado para brindar una calidad de comunicación más acertada y óptima. Como podemos observar en nuestro ejemplo definimos una estructura sólida y unas instrucciones lo más concretas posibles para un buen funcionamiento.

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6. Una vez tengamos las instrucciones o también denominado prompt la siguiente parte importante son los archivos de entrenamiento que le pasaremos a nuestro asistente, estos archivos pueden incluir textos, ejemplos de preguntas y respuestas, o cualquier otro tipo de contenido relevante. Todo esto se utiliza con el fin de personalizar o especializar nuestro asistente en una determinada tarea, tema o estilo.
Como podemos observar en el prompt le definimos lo que es y lo que hará nuestro asistente a la hora de interactuar con nuestros usuarios, los archivos para fine-tuning los usaremos para entrenar nuestro asistente, en este ejemplo podríamos darle una serie de información acerca de nuestra clínica, podríamos suministrarle las historias clínicas de los pacientes y su consulta inicial, así cuando un nuevo paciente llegue con un diagnóstico inicial nuestro asistente GPT pueda consultar estos archivos y brindarle al doctor un tratamiento basado en la experiencia de todos los pacientes.

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Para este ejemplo le pasamos la simulación de historias clínicas de los pacientes, esto con el fin de que el asistente se entrene respecto a todos los diagnósticos de los pacientes y sus tratamientos, con el fin de que al paciente se le de un aproximado de lo que le van a realizar.

7. Una vez configurado todo podremos guardar y publicar nuestro asistente

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8. Una vez realizado todas las configuraciones y su respectiva publicación podremos interactuar con nuestro modelo en la ventana de Preview para este ejemplo le hemos suministrado toda la información básica que nos pedirá el modelo como si fuéramos los pacientes, en el prompt para este ejemplo definimos que el modelo va a consultar todas las historias clínicas y cuando encuentre uno o varias diagnósticos similares le informará al paciente un posible tratamiento que se le dará.

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Como podemos ver a la hora de interactuar y brindar un diagnóstico el cual fue similar al de otro paciente suministrado en el archivo de entrenamiento nos da un diagnóstico aproximado y nos explica posiblemente la causa de nuestro problema.

Como podemos observar la implementación de asistentes GPT personalizados nos ofrece oportunidades únicas para la especialización y personalización en diversos campos. Esto permite a los usuarios adaptar el asistente para aplicaciones específicas, como asistentes virtuales en dominios concretos, mejorando la precisión y relevancia de las respuestas. Las ventajas de estos es que incluyen una mayor especialización en temas concretos, personalización en el estilo de respuesta, y desarrollo de productos y servicios innovadores. La creación de un asistente GPT propio requiere una configuración efectiva, implica definir instrucciones claras y proporcionar datos de entrenamiento relevantes. Esto resulta en una mejora significativa en la interacción con los usuarios y ofrece un potencial considerable para la innovación en la experiencia del cliente y la eficiencia operativa.

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