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La inteligencia artificial generativa es una revolución, pero seamos sinceros: los modelos de lenguaje grandes por defecto son expertos en libros pero no en la realidad de cada empresa. Pueden redactar un soneto sobre un proceso de ventas pero no conocen tus procesos internos, tus SKUs, ni las políticas de recursos humanos. Esa brecha provoca respuestas genéricas y, peor aún, alucinaciones que suenan plausibles pero no son ciertas. La solución es la generación aumentada por recuperación conocida como RAG, una técnica que le da contexto real al modelo alimentándolo con datos privados y confiables antes de que responda.
RAG funciona en dos pasos sencillos: primero recupera fragmentos relevantes de tu información privada, y después los incorpora al prompt que recibe el modelo para que la respuesta se base exclusivamente en esos datos. En Salesforce todo esto se simplifica gracias a la Biblioteca de Datos de Agentforce ADL, que automatiza la ingesta, el fragmentado, la vectorización y la indexación usando Data 360. En lugar de montar un proyecto de ingeniería de datos de semanas, puedes tener un pipeline RAG productivo en minutos sin escribir código.
En Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software, aplicaciones a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad, ayudamos a implantar estas soluciones para que las empresas obtengan respuestas precisas y seguras basadas en su propia información. Si te interesa explotar la IA en tus procesos te puede interesar nuestra oferta de Inteligencia artificial para empresas y nuestros servicios de software a medida y aplicaciones a medida.
A continuación tienes un tutorial práctico para crear en Salesforce un agente RAG que responda preguntas desde un PDF en apenas 15 minutos.
Objetivo: construir un agente Agentforce Service Agent que conteste a la pregunta sobre la política de viajes internacionales usando un documento PDF como fuente de verdad.
Preparación: asegúrate de tener una instancia de Salesforce con licencias Agentforce y Einstein Generative AI activados.
Crear el documento fuente: abre un editor de texto y pega este contenido en un documento nuevo. Guarda el archivo como Corporate_Travel_Policy.pdf
Política oficial de viajes internacionales: Todas las autorizaciones de viaje internacional requieren la aprobación gerencial con al menos 30 días de antelación. Los empleados deben reservar vuelos y hoteles a través del portal oficial de la empresa ConcurTravel. No está permitido el uso de tarjetas de crédito personales para reservas internacionales y no serán reembolsadas. Para requisitos de visado contactar con el equipo de Operaciones de RRHH al menos 6 semanas antes de la fecha de viaje.
Construir la librería ADL y el agente RAG paso a paso
1 Crear el agente: en Setup ve a Agentforce Agents y haz clic en Nuevo agente. Puedes elegir la plantilla Agentforce Service Agent o crear con Gen AI. Asigna el topic General FAQ para que las preguntas frecuentes se enruten correctamente. Crea el agente sin seleccionar aún fuentes de datos.
2 Ir a la pestaña Datos: en la vista del builder del agente, selecciona Data en el panel izquierdo y entra en la Biblioteca de Datos asociada. Si estás usando un Service Agent aparecerá por defecto Agentforce Service Agent Library.
3 Añadir el PDF: selecciona Files como tipo de datos, sube Corporate_Travel_Policy.pdf y confirma la carga. Este paso desencadena la tubería automatizada en Data 360.
4 Indexado automático: verás el estado In progress junto al archivo. Data 360 ingiere el PDF, lo trocea en fragmentos, los vectoriza y construye un índice de búsqueda. La primera indexación puede tardar entre 15 y 30 minutos, así que paciencia.
5 Activar el agente: cuando el archivo pase a Ready, pulsa Activate en el Agent Builder para poner el agente en funcionamiento.
Probar el agente: en la ventana de pruebas escribe How can I book international travel o su equivalente en español cómo puedo reservar un viaje internacional. Si todo está correcto recibirás una respuesta fundamentada en el contenido del PDF, mencionando ConcurTravel, la aprobación gerencial, la política de pagos y el contacto de RRHH. Si la respuesta es genérica revisa que el documento esté publicado, que la indexación esté completa y que el usuario de prueba tenga permisos para ver el contenido.
Qué sucede detrás de escena: el flujo es el siguiente: la consulta llega al motor de razonamiento que clasifica la intención y la asocia al topic General FAQ; ese topic invoca la acción Answer Questions with Knowledge que usa el ADL Retriever; el retriever interroga el índice de Data 360, recupera los fragmentos más relevantes y los añade al prompt que se envía al LLM; el modelo genera la respuesta basándose únicamente en ese contexto.
Beneficios rápidos: montar este pipeline manualmente implicaría semanas de trabajo en ingestión, chunking, creación de embeddings, despliegue de un vector DB y desarrollo de un retriever. Con ADL reduces ese tiempo a minutos, reduces el riesgo de alucinaciones y mejoras la confianza y seguridad de las respuestas, lo que permite deflectar consultas frecuentes y automatizar procesos.
Extensiones y casos de uso: puedes crear librerías adicionales para que el agente lea Salesforce Knowledge, hacer búsquedas en la web en tiempo real con otra ADL o combinar fuentes. El agente puede ejecutar acciones avanzadas como lanzar un Flow o invocar una clase Apex para iniciar procesos de aprobación. Estas capacidades son ideales para proyectos de automatización, inteligencia de negocio y agentes IA integrados con sistemas corporativos.
En Q2BSTUDIO acompañamos a las empresas en cada fase, desde la integración con servicios cloud aws y azure hasta la protección mediante ciberseguridad y pentesting, pasando por soluciones de servicios inteligencia de negocio y cuadros de mando con power bi. Si tu objetivo es desplegar agentes IA que trabajen con datos reales y reduzcan la carga de soporte, podemos ayudarte a diseñar la arquitectura, desarrollar software a medida e implantar medidas de seguridad y cumplimiento.
Conclusión: lograr RAG en 15 minutos con la Biblioteca de Datos de Agentforce es una forma efectiva y segura de convertir modelos genéricos en asistentes empresariales útiles. Si quieres explorar casos concretos de implementación o acelerar tus proyectos de IA para empresas contacta con nuestro equipo y descubre cómo podemos transformar tus datos en valor.
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