Introducción

LangBot 4.6.0 incorpora la funcionalidad de base de conocimiento externa que permite integrar servicios de recuperación de conocimiento como Dify y RAGFlow en los pipelines de conversación. Este tutorial explica paso a paso cómo combinar la base de conocimiento de Dify con LangBot para generar conversaciones inteligentes basadas en conocimiento de dominio mediante técnicas RAG. Además, presentamos a Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, especialista en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, agentes IA y Power BI, que puede ayudar en implementaciones profesionales y personalizadas.

Resumen de la funcionalidad

La funcionalidad de base de conocimiento externa permite a LangBot: conectarse a servicios externos de recuperación de conocimiento como Dify y RAGFlow; ofrecer respuestas profesionales basadas en conocimiento específico; extender capacidades de recuperación mediante plugins; y configurar todo cómodamente desde la WebUI sin editar archivos manualmente. Esto es ideal para proyectos de software a medida y soluciones IA para empresas que requieran precisión y controles avanzados.

Requisitos previos

Antes de empezar necesitas: desplegar LangBot 4.6.0 o superior; disponer de una cuenta en Dify; y configurar un modelo de conversación compatible. Recomendamos contar con consultoría especializada para integrar correctamente servicios cloud y seguridad, por ejemplo los servicios que ofrece Q2BSTUDIO en IA y cloud.

Paso 1 Despliegue de LangBot

1 Visita el repositorio de LangBot en GitHub para familiarizarte con el proyecto. LangBot es una plataforma para bots de mensajería de grado productivo compatible con múltiples LLM y plataformas. 2 Consulta la documentación oficial para entender el uso de bases de conocimiento incorporadas y externas. 3 Inicia LangBot con el comando uvx langbot y accede a la WebUI en http://127.0.0.1:5300 para registrar una cuenta y completar la inicialización.

Paso 2 Configurar el modelo de conversación

Accede a Models en la barra lateral izquierda, añade un nuevo modelo y completa campos como nombre del modelo, proveedor, endpoint de API y API Key. Marca capacidades como Vision Ability y Function Call si el modelo lo admite. Este modelo será el motor de conversación que combinará respuestas con contenidos recuperados del knowledge base.

Paso 3 Crear la base de conocimiento en Dify

Entra en la plataforma Dify en la sección Knowledge, crea una nueva base de conocimiento y selecciona el método de importación de datos. Puedes importar desde archivo, sincronizar con Notion o rastrear un sitio web. En este tutorial elegimos Import from file y subimos la documentación preparada. Configura el procesamiento de documentos con parámetros de chunking, método de indexación por embeddings y búsqueda vectorial. Inicia el procesamiento y espera a que se generen los embeddings.

Paso 4 Obtener información de la API de Dify

Desde el panel Service API de Dify obtén el Service API Endpoint, el Dataset ID y la API Key necesaria para autenticar las llamadas desde LangBot. Conserva estos datos de forma segura y aplica buenas prácticas de ciberseguridad para la gestión de credenciales.

Paso 5 Configurar la base de conocimiento externa en LangBot

En la WebUI de LangBot entra en Knowledge y cambia a la pestaña External. Añade una nueva base de conocimiento externa, selecciona el plugin retriever correspondiente, e introduce la configuración obtenida en Dify como endpoint, API Key y Dataset ID. Si no tienes instalado el plugin, instálalo desde el marketplace de plugins de LangBot antes de intentar crear la conexión.

Paso 6 Habilitar la base de conocimiento en el pipeline

Ve a Pipelines, crea o edita un pipeline, y en AI Capabilities selecciona Built-in Agent como runner. En la sección de selección de knowledge bases activa la base externa recién configurada. Guarda la configuración del pipeline para que la integración quede operacional.

Paso 7 Prueba de funcionamiento

Prueba la integración desde la página Conversation Testing del pipeline o vinculando el pipeline a un bot real. Al recibir preguntas, LangBot consultará automáticamente la base de conocimiento en Dify y generará respuestas que combinan el contexto recuperado con la generación del modelo. Esta arquitectura es perfecta para soluciones empresariales que requieren respuestas basadas en documentación interna, manuales técnicos o bases de datos de producto.

Preguntas frecuentes

Como instalar plugins de retriever Encuentra Knowledge Retriever o Dify en el marketplace de plugins de LangBot e instala el plugin correspondiente. Servicios soportados LangBot soporta múltiples servicios externos a través del sistema de plugins como Dify, RAGFlow y otros retrievers personalizados. Diferencia entre bases internas y externas La base interna almacena datos localmente y LangBot gestiona vectorización y búsqueda. La externa delega almacenamiento y recuperación a plataformas especializadas como Dify, que suelen ofrecer procesamiento avanzado y estrategias de recuperación variadas. Uso simultaneo de varias bases Sí es posible marcar varias bases en el pipeline para que LangBot combine contenido de fuentes internas y externas al generar respuestas.

Buenas prácticas y seguridad

Protege las API Keys usando vaults o variables de entorno seguras y aplica controles de acceso en la WebUI de LangBot. Para necesidades de ciberseguridad y pentesting considera servicios profesionales que ofrezcan auditorías y hardening de la solución. Q2BSTUDIO ofrece servicios de ciberseguridad y pentesting que pueden ayudar a asegurar despliegues productivos.

Sobre Q2BSTUDIO

Q2BSTUDIO es una empresa dedicada al desarrollo de software y aplicaciones a medida, especialista en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, y servicios de inteligencia de negocio. Ofrecemos soluciones personalizadas que incluyen agentes IA, implementación de pipelines RAG, integración con plataformas como Dify y visualización avanzada con Power BI. Si buscas una solución de IA para empresas o desarrollo de aplicaciones empresariales visita nuestra landing de inteligencia artificial en IA para empresas y conoce nuestros servicios de software a medida en software a medida.

Palabras clave

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Conclusión

Integrar Dify con LangBot 4.6.0 ofrece una vía potente para construir bots conversacionales que aprovechan conocimiento especializado mediante RAG. Combinado con prácticas de seguridad y despliegue en la nube, y con apoyo profesional en desarrollo y consultoría, tu organización puede desplegar soluciones IA robustas y a medida. Para proyectos complejos o integraciones a escala contacta con Q2BSTUDIO y aprovecha experiencia en desarrollo de aplicaciones, inteligencia artificial y servicios cloud.