Cómo funcionan juntos

Las tres piezas forman un pipeline corto y en una sola dirección, con el dataset en el centro:

1. Un trabajo de captura de datos escribe el contenido web capturado en un dataset de memoria.
2. El dataset lo guarda y lo indexa para que se pueda buscar.
3. Un asistente lee del dataset para responder preguntas.

El dataset es el núcleo, y las relaciones se abren a cada lado: un dataset puede llenarse con varios trabajos de captura de datos (y subidas, y la API), y el mismo dataset puede dar servicio a varios asistentes. Cambia el conocimiento una vez, en el dataset, y todos los asistentes conectados a él mejoran en ese mismo momento.

Como el trabajo de captura de datos y el asistente solo se comunican a través del dataset, son independientes: puedes volver a ejecutar una captura para refrescar el contenido sin tocar el asistente, y reajustar el asistente sin volver a capturar.

El ciclo, de principio a fin

El pipeline se convierte realmente en un ciclo cuando un asistente está publicado y empiezas a escucharlo:

1. Un trabajo de captura de datos llena el dataset a partir de tu centro de ayuda.
2. El asistente responde a los visitantes basándose en ese contenido.
3. La analítica muestra una pregunta que la gente repite y que responde mal.
4. Añades el contenido que falta al dataset (o vuelves a capturar la página que cambió).
5. El siguiente visitante ya recibe una respuesta sólida.

Ese ciclo de retroalimentación —observar qué se pregunta y cubrir el hueco en el dataset— es como un buen asistente mejora con el tiempo, sin tener que reconstruirlo nunca.

Profundiza

• Analítica
• Leer la analítica del asistente
• Programar un trabajo de captura de datos
• Analiza el contenido extraído