Implementación del conocimiento empresarial en agentes de voz

A medida que las organizaciones adoptan Agentes de Voz para apoyar a empleados y clientes, la calidad de la información en la que se basan esos Agentes se convierte en un factor crítico para su rendimiento. Los agentes pueden razonar bien por sí mismos, pero cuando se espera que reflejen políticas específicas de la empresa, detalles de productos o procedimientos internos, necesitan acceso a un conocimiento confiable y bien estructurado.

Las bases de conocimiento de los agentes proporcionan esta base y especialización. Almacenan documentación, políticas, referencias técnicas, especificaciones de productos, materiales de soporte y otros recursos internos. Para un uso efectivo, el contenido debe ser curado, organizado y estructurado para que los Agentes puedan producir respuestas precisas y fundamentadas en lugar de depender de un conocimiento general del modelo que puede estar incompleto o desactualizado.

Esta guía introduce estrategias prácticas para gestionar bases de conocimiento empresarial en implementaciones de Agentes, permitiendo que los Agentes de Voz funcionen de manera consistente incluso cuando operan sobre grandes y diversas colecciones de documentos.

Cómo los Agentes de Voz acceden a tu base de conocimiento

Puedes configurar una base de conocimiento directamente en la plataforma de Agentes de ElevenLabs. Ese contenido se vuelve accesible para tu Agente durante las conversaciones.

La plataforma ofrece dos modos para el uso de este contenido:

• Inclusión directa en el contexto:Para bases de conocimiento más pequeñas, el contenido se inyecta directamente en la ventana de contexto del modelo. Esto ofrece acceso instantáneo con mínima latencia y funciona mejor para bases de conocimiento más pequeñas.
• Generación aumentada por recuperación (RAG): Cuando una base de conocimiento es demasiado grande para caber en el contexto, el sistema la busca y recupera solo las secciones más relevantes según la consulta del usuario.

Cuándo es efectiva la RAG y cuándo no

La decisión entre inyección directa y RAG depende principalmente del tamaño de la base de conocimiento.

Considera una "Biblioteca de Manuales de Producto" con 1000 documentos que suman aproximadamente 2 millones de palabras (~2.6 millones de tokens). En este caso, la inyección directa supera los límites de contexto de la mayoría de los LLM rápidos y se habilita RAG. Por lo tanto, solo se recuperan fragmentos relevantes, manteniendo el contexto manejable independientemente del tamaño total de la base de conocimiento.

Por el contrario, para un documento de política de 4 páginas (~3,000 tokens), la inyección directa es más rápida y sencilla. RAG añadiría latencia innecesaria.

La plataforma de ElevenLabs maneja esto automáticamente: La opción de habilitar RAG solo está disponible una vez que tu base de conocimiento alcanza un tamaño donde la recuperación sería más eficiente que la inclusión directa.

Bases de conocimiento efectivas comienzan con la preparación de documentos

Si una empresa tiene una base de documentos interna grande y variada, el primer paso no es la implementación, es la curación. Fuentes excelentes producen respuestas excelentes, mientras que fuentes pobres introducen errores y alucinaciones.

Cura antes de implementar. Archiva o elimina borradores desactualizados, versiones reemplazadas y materiales irrelevantes. Si un documento no debe usarse para responder preguntas de clientes, no debe estar en tu base de conocimiento. Esta curación asegura que la fuente de información siga siendo confiable y reduce el ruido durante la recuperación.

Organiza por dominio. Estructura los documentos restantes en categorías distintas y lógicas como políticas de RRHH, documentación de productos, acuerdos legales, manuales técnicos o procedimientos de soporte al cliente. Esta organización por dominios se vuelve crítica al implementar flujos de trabajo multi-Agente en la plataforma de ElevenLabs, donde Agentes especializados manejan áreas de conocimiento específicas.

Calidad sobre cantidad. Una colección bien curada de unos pocos documentos de alta calidad superará a un gran número de archivos de calidad mixta. Enfócate en la integridad, precisión y relevancia dentro de cada dominio. Comenzar con datos limpios y organizados no es solo una buena práctica, es la diferencia entre un Agente que deleita a los usuarios y uno que los frustra con respuestas irrelevantes o contradictorias.

Estrategias de implementación de bases de conocimiento

Una vez que tienes patrones de conocimiento y acceso, la siguiente pregunta es cómo configurar la arquitectura de tu Agente para acceder a la base de conocimiento de manera efectiva. Las organizaciones pueden elegir entre cinco enfoques arquitectónicos que se pueden implementar directamente en la plataforma de Agentes de ElevenLabs, avanzando de configuraciones simples a complejas según la escala de conocimiento y los requisitos.

1. Base de conocimiento de un solo Agente

La implementación más sencilla adjunta una base de conocimiento directamente a un solo Agente. Sube tus documentos curados a la plataforma de Agentes de ElevenLabs para crear una base de conocimiento y asígnala a tu Agente en la configuración. No se requieren flujos de trabajo, enrutamiento ni herramientas externas. Este enfoque ofrece el tiempo más rápido para obtener valor: es ideal para casos de uso enfocados como solo políticas de RRHH, solo documentación de productos o soporte al cliente para una sola línea de productos.

Las limitaciones surgen a escala. El rendimiento puede degradarse con bases de conocimiento muy grandes o altamente diversas. Sin especialización, el Agente busca en todos los documentos, potencialmente recuperando resultados menos relevantes cuando el conocimiento abarca temas muy diferentes. Cuando notes que la precisión disminuye debido a la diversidad de la base de conocimiento, es hora de evolucionar a flujos de trabajo multi-Agente.

2. Segregación de conocimiento multi-Agente

Para colecciones de documentos grandes y variadas, una arquitectura de flujo de trabajo multi-Agente proporciona una escalabilidad eficiente. Un Agente de orquestación analiza las preguntas entrantes y las dirige a Agentes especializados, cada uno con una base de conocimiento enfocada en su dominio. Cuando un usuario pregunta "¿Cuál es la política de permiso parental en California?", el sistema identifica esto como relacionado con RRHH y lo dirige a un Agente especializado en RRHH con acceso solo a documentos de RRHH.

La implementación implica crear bases de conocimiento separadas por dominio, construir un flujo de trabajo con nodos especializados y configurar condiciones de enrutamiento. Contextos más pequeños y enfocados mejoran la precisión y reducen la latencia, mientras que la separación por dominios simplifica el mantenimiento ya que cada área se actualiza de manera independiente. El enfoque es adecuado para empresas que despliegan Agentes que abarcan múltiples áreas temáticas.

3. Enfoque híbrido: base de conocimiento para descubrimiento, herramientas para datos

Este patrón separa la comprensión de la búsqueda. La base de conocimiento identifica la terminología y la asigna a identificadores del sistema añadidos como un documento a la base de conocimiento, mientras que las herramientas webhook recuperan datos actuales de fuentes autorizadas.

Por ejemplo, cuando se pregunta "¿Cuáles son los detalles de mi plan Premium Plus?", el Agente usa su base de conocimiento para identificar el ID del plan PLAN_001, luego llama a una herramienta que consulta tu base de datos en vivo para obtener precios y características actuales.

Esto garantiza precisión ya que los hechos provienen de bases de datos en lugar de la generación de LLM, proporciona datos en tiempo real que reflejan el estado actual y crea registros de auditoría a través de llamadas de herramientas registradas. Se adapta a casos que requieren tanto comprensión de documentación como recuperación de datos estructurados, común en soporte al cliente, gestión de cuentas y comercio electrónico donde los documentos explican conceptos pero las bases de datos contienen hechos actuales.

4. Base de datos vectorial externa

Las organizaciones pueden gestionar su propia base de datos vectorial (Pinecone, Weaviate, Qdrant) y exponerla a través de herramientas webhook personalizadas. Esto ofrece control total sobre la fragmentación, incrustaciones y algoritmos de recuperación, pero introduce una carga operativa por la gestión de infraestructura y latencia adicional por llamadas a API externas. Esto puede añadir flexibilidad pero también introduce carga operativa y latencia externa.

5. La arquitectura de doble cerebro

Algunas empresas ya mantienen sus propios LLM (ajustados) y la forma más efectiva de conectarlos es con una plataforma de Agentes de ElevenLabs directamente (LLM personalizado) o a través de una arquitectura de Doble Cerebro.

La arquitectura de doble cerebro (dos LLM activos) se utiliza típicamente en casos donde el LLM personalizado es demasiado lento para facilitar una conversación en tiempo real. En estos casos donde se requiere un razonamiento más profundo / contexto adicional, el Agente es impulsado por un LLM más rápido que puede llamar al LLM del cliente para obtener información, que luego se añade a la conversación a través de actualizaciones contextuales.

Como estas llamadas son asincrónicas, la conversación permanece fluida mientras el backend realiza cálculos más pesados. Este enfoque permite a las empresas construir sobre su infraestructura de IA existente.

Conclusión

Los Agentes de Voz efectivos dependen de un conocimiento claro y bien organizado. Cuando la información empresarial está estructurada, es precisa y fácil de navegar para los Agentes, se convierte en una fuente confiable de la que pueden extraer para ofrecer respuestas fundamentadas y coherentes.

La plataforma de ElevenLabs proporciona gestión nativa de bases de conocimiento, flujos de trabajo multi-Agente, integración de webhooks y APIs completas diseñadas para trabajar juntas sin problemas. Cuando se implementa de manera reflexiva con datos limpios y una arquitectura adecuada, la experiencia empresarial se vuelve accesible a través de una conversación natural. Bien hecho, esto no es solo un detalle de implementación, es una ventaja operativa.

Cómo: Escalar la carga de documentos

Consolida antes de cargar.En lugar de cargar 500 archivos individuales, fusiona todos los documentos de un dominio en un solo archivo. Esto reduce la complejidad de gestión, simplifica la configuración del Agente y mejora la recuperación al mantener el contenido relacionado junto.

Agrupa documentos estratégicamente por línea de producto, región, departamento o función. Cada base de conocimiento consolidada se asigna a un Agente (de un solo Agente) o a un nodo de Agente especializado (flujos de trabajo multi-Agente).

Aprovecha la API de ElevenLabs para cargar contenido desde URLs, texto o archivos. Integra las cargas en tu pipeline de CI/CD para que la consolidación y las actualizaciones ocurran automáticamente cada vez que cambie la documentación fuente.

Cómo: Actualización automática del conocimiento

Monitorea tus repositorios de documentación(Git, SharePoint, CMS). Cuando se detecten cambios, activa el reprocesamiento automático para consolidar los documentos actualizados.

Usa la API para actualizar las bases de conocimiento de manera programática. Un flujo de trabajo típico: actualización de documentación → pipeline de CI/CD activado → documentos consolidados → llamada a la API para reemplazar la base de conocimiento → los Agentes acceden instantáneamente a la información actualizada.

Trata la documentación como código. Aplica el mismo rigor de DevOps a las actualizaciones de la base de conocimiento que a los despliegues de código. La arquitectura API-first de la plataforma facilita la integración con pipelines existentes, manteniendo la precisión y el cumplimiento sin intervención manual.