Hace poco conversé con un colega de una empresa de comercio electrónico que había invertido mucho en una solución de atención al cliente basada en inteligencia artificial y, en lugar de mejorar la experiencia, vio un aumento de reclamaciones. El problema no era la calidad del modelo sino la arquitectura: los sistemas que enrutan cada mensaje a agentes especializados por tema suelen fallar en conversaciones naturales y abiertas porque el flujo humano no siempre se ajusta a temas rígidos.

Para solucionar esto desarrollamos un agente conversacional sobre Parlant que evita el enrutamiento estricto y apuesta por directrices dinámicas. Parlant introducirá un sistema de Dynamic Guideline Matching que evalúa todas las directrices y carga solo las relevantes en cada turno de la conversación. De este modo el asistente puede, por ejemplo, procesar una devolución y a la vez resolver dudas sobre la garantía sin perder el hilo de la interacción.

La clave técnica de Parlant es tratar la selección de directrices como un problema de recuperación semántica. Cada condición de una directriz se convierte en un embedding vectorial y, ante una entrada del usuario, se genera un vector de consulta que sirve para recuperar las N directrices más relevantes mediante búsqueda por similitud. Esas directrices se inyectan en la ventana de contexto del modelo para guiar las respuestas en tiempo real.

Para conseguir latencias de milisegundos y escalabilidad es imprescindible usar una base de datos vectorial de producción. En nuestro caso aprovechamos Timescale Postgres en Tiger Cloud porque combina búsquedas ANN de alto rendimiento con filtrado por metadatos y actualización de vectores en tiempo real, capacidades necesarias para el matcher de directrices de Parlant.

En la práctica el flujo es sencillo: 1 Encode del texto y contexto en un query vector, 2 búsqueda de similitud en la base de datos vectorial, 3 recuperación de las top K directrices y 4 inyección en el LLM. Esto permite al agente responder directamente a preguntas generales y, cuando la consulta lo requiere, disparar búsquedas en la base de conocimiento para respuestas estructuradas y trazables.

Para almacenar documentos y embeddings creamos una tabla documents con campos id, title, content y embedding VECTOR(1024) y añadimos índices de texto y de vectores para acelerar búsquedas por palabras clave, búsquedas full text y búsquedas semánticas vectoriales. En producción recomendamos complementar con extensiones especializadas como pgvectorscale para mejorar el rendimiento y reducir la latencia en aplicaciones a gran escala.

También implementamos una búsqueda híbrida combinando técnicas: extracción de coincidencias exactas para términos y frases, búsqueda full text con ranking en PostgreSQL y búsqueda semántica con embeddings generados por Jina o Cohere. Los resultados se combinan y deduplican por prioridad y se reordenan con un reranker para obtener la lista final de documentos más relevantes ante cada consulta.

Este enfoque híbrido es ideal para agentes IA que atienden clientes comerciales, ya que permite mezclar respuestas generativas con evidencia recuperada del conocimiento de la empresa, manteniendo trazabilidad y cumplimiento. La arquitectura sirve para chatbots, asistentes de soporte y sistemas de helpdesk donde la precisión y la contextualidad son críticas.

En Q2BSTUDIO aplicamos este tipo de soluciones dentro de nuestros servicios de desarrollo de software y aplicaciones a medida. Somos especialistas en software a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad, y acompañamos a empresas en la integración de agentes IA, servicios cloud y soluciones de inteligencia de negocio. Si su proyecto requiere arquitecturas conversacionales avanzadas o integración en entornos cloud, podemos ayudarle con consultoría y desarrollo a medida; por ejemplo puede conocer nuestros servicios de inteligencia artificial o explorar soluciones gestionadas en la nube en servicios cloud aws y azure.

Además de IA y cloud, ofrecemos auditorías de ciberseguridad, pentesting y servicios para proteger sus agentes IA y datos sensibles, así como soluciones de inteligencia de negocio y visualización con Power BI para convertir los resultados en información accionable. Si busca una empresa que combine experiencia técnica en aplicaciones a medida, agentes IA, ciberseguridad y Business Intelligence, Q2BSTUDIO puede diseñar y desplegar la solución completa, desde la arquitectura de vectores y bases de datos hasta la integración con flujos de atención al cliente y analítica avanzada.

En resumen, construir un agente conversacional eficaz pasa por abandonar el enrutamiento rígido y adoptar directrices dinámicas soportadas por una base vectorial robusta. Con la combinación adecuada de búsquedas híbridas, reordenado semántico y prácticas de seguridad, se pueden desplegar agentes IA escalables que mejoren la experiencia del usuario y aporten valor real al negocio.