Intenciones NLP

Una intención es lo que el cliente quiere al escribir — por ejemplo saludar, consultar un pedido o reservar una cita. El sistema compara los mensajes con tus ejemplos de entrenamiento y, si la confianza es suficiente, ejecuta la respuesta configurada.

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Columnas de la tabla

• Nombre — Identificador de la intención
• Descripción
• Ejemplos — Cantidad de frases de entrenamiento
• Respuestas — Cantidad de respuestas configuradas
• Datos de entrenamiento — Frases de entrenamiento procesadas
• Confianza — Porcentaje mínimo de coincidencia requerido
• Estado — Las intenciones activas se usan; las inactivas se ignoran
• Fecha de creación
• Acciones — Editar, Entrenar, Eliminar

1. Introduce el nombre de la intención (obligatorio).
2. Opcional: añade una descripción.
3. Opcional: rellena el prompt de entrenamiento — describe qué buscan los usuarios y qué datos extraer. Si lo rellenas, puedes activar Entrenar automáticamente después de crear para generar ejemplos y entidades.
4. Define el umbral de confianza (0,0 a 1,0; por defecto 0,7). Valores más altos exigen coincidencia más estricta.
5. Mantén Activo marcado para que la intención funcione.
6. Pulsa Crear intención. Luego abre Editar para añadir respuestas, más ejemplos o entidades.

La página de edición tiene cuatro pestañas:

Detalles

Actualiza nombre, descripción, prompt de entrenamiento, umbral de confianza y estado activo. Si hay prompt, usa Entrenar intención automáticamente para regenerar ejemplos y entidades con IA.

Respuestas

Define qué ocurre al detectar la intención. Cada respuesta tiene tipo, prioridad (0–100; mayor = se usa antes) y estado activo.

• Texto — Envía un mensaje fijo. Usa nombres de entidades como variables en el mensaje.
• Flujo — Inicia un flujo conversacional configurado
• Base de conocimiento — Responde con un artículo de la base de conocimiento
• Transferencia — Transfiere a una regla de transferencia o a un agente concreto, con mensaje opcional
• Generado por IA — La IA redacta la respuesta según un prompt que indicas

Ejemplos

Añade frases reales que podrían escribir tus clientes. Más variaciones mejoran el reconocimiento. Cada ejemplo puede estar activo o inactivo.

Entidades

Define datos a extraer (nombre, tipo: personalizado, fecha, número, correo, teléfono o URL). Marca Obligatorio si hace falta. Reglas de extracción opcionales para casos avanzados.

En la lista, pulsa Entrenar (icono de birrete) en una intención.

• Estadísticas de entrenamiento — Ejemplos totales, frases de entrenamiento y precisión
• Agregar frases de entrenamiento — Pega una frase por línea y pulsa Procesar datos de entrenamiento
• Probar detección de intención — Escribe un mensaje de prueba y revisa coincidencia, confianza y entidades detectadas

• Las intenciones activas se comparan cuando los clientes escriben por WhatsApp (si ninguna automatización de mayor prioridad responde antes).
• En el Constructor de flujos, el disparador por Intención y el nodo Comprobar intención usan las intenciones creadas aquí.
• Solo aparecen intenciones activas en esos selectores.

No detecta la intención

Añade más ejemplos, baja un poco el umbral, verifica que está Activa y procesa datos en Entrenar.

Detecta la intención equivocada

Quita ejemplos repetidos entre intenciones y diferencia las descripciones.

El entrenamiento automático no hace nada

Escribe primero un prompt de entrenamiento claro. La IA debe estar habilitada en tu cuenta.

Tipo de respuesta no disponible

Las respuestas de flujo, base de conocimiento y transferencia requieren crear esos elementos antes. Los desplegables vacíos muestran un aviso.

• Constructor de flujos — Intent trigger and Intent Check node
• Base de conocimiento — Artículos para respuestas de base de conocimiento
• Reglas de transferencia — Reglas usadas en respuestas de transferencia
• Asistente de IA — Automatización IA más amplia junto al reconocimiento por intenciones
• Análisis de Sentimientos — Contexto emocional opcional en conversaciones
• Buzón — Donde el cliente ve las respuestas de las intenciones detectadas