Base de conocimiento y mapa del negocio (ontología) del Cerebro

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Conversa Labs

Última actualización el Aug 18, 2026

Visión general

El Cerebro de la Cuenta tiene dos piezas que trabajan juntas:

La base de conocimiento (corpus) son las fuentes que alimentan el Cerebro: documentos que subes, páginas que pegas por URL y el objetivo/meta que escribes sobre tu negocio. Cada fuente se procesa y se divide en fragmentos indexados (los "chunks"), que el Maestro consulta para responder con referencia al origen.
La estructura o mapa del negocio (ontología) es el resultado consultable de eso: un grafo de entidades (bandejas de entrada, equipos, agentes de IA, etiquetas, atributos, macros, canales) y de las relaciones entre ellas, armado a partir del corpus más los datos reales de tu cuenta. Es el "segundo cerebro" — el gemelo digital — que el Maestro usa para entender tu operación.

En resumen: tú alimentas la base de conocimiento y el Cerebro arma el mapa del negocio a partir de ella. Cuanto más rico el corpus, mejores las respuestas, los riesgos y los insights.

Requisitos previos

Cuenta con el Maestro y el Cerebro de la Cuenta habilitados (la función account_brain). Si no encuentras el área, habla con un administrador.
La lectura es para cualquier miembro de la cuenta: ver las fuentes y el mapa del negocio no exige permiso especial.
Agregar o eliminar fuentes es exclusivo de administradores — el servidor revalida el permiso y la interfaz oculta los controles de carga/eliminación para quien no es administrador.

Paso a paso

Alimentar la base de conocimiento

En la pestaña Base de conocimiento (corpus) tienes tres formas de "alimentar el Cerebro":

Subir un documento: arrastra el archivo al área de carga (o haz clic para elegirlo) y confirma. El archivo se guarda como adjunto y el Cerebro lo busca y extrae su contenido, convirtiéndolo en fragmentos indexados.
Pegar una URL: pega la dirección de una página y confirma. El Cerebro busca la página y extrae el contenido, igual que un documento.
Escribir el objetivo/meta de la cuenta: describe, en texto, el objetivo de tu negocio (también hay un botón de dictado por voz para completarlo hablando). El objetivo es una fuente fija: al guardarlo de nuevo, reemplaza el anterior en lugar de duplicar.

Gestionar fuentes

La lista muestra cada fuente con su conteo de fragmentos indexados (chunks), más un resumen arriba con el total de fuentes y fragmentos — la prueba de que el Cerebro fue alimentado.
Para eliminar una fuente, usa el ícono de eliminación (solo administradores) y confirma en el diálogo. Eliminar una fuente borra todos sus fragmentos del índice.

Ver el mapa del negocio (estructura/ontología)

Abre la pestaña de Estructura (ontología) para ver el grafo de entidades y relaciones armado a partir del corpus y de los datos reales de la cuenta.
Haz clic en una entidad para abrir el panel de detalle con su tipo, las relaciones conectadas y, cuando existan, las fuentes (origen) de ese elemento.

Configuración y opciones

Proveedor de embeddings (administradores): en la parte superior de la base de conocimiento eliges qué proveedor indexa y busca el conocimiento de la cuenta (predeterminado de la instalación, OpenAI o Cohere). Al cambiarlo, la plataforma re-indexa todas las fuentes automáticamente — espera a que termine el procesamiento antes de evaluar la calidad.
Tres modos de entrada: documento, URL u objetivo en texto — elige el que tenga sentido para cada contenido.
Objetivo como fuente fija: volver a guardar el objetivo reindexa (reemplaza); nunca acumula duplicados.
Conteo de fragmentos por fuente: indica cuánto contenido se extrajo e indexó de verdad.
Comportamiento a prueba de fallos (cache-first): el mapa del negocio se guarda en caché, así que la pantalla se renderiza aunque el motor esté momentáneamente fuera de servicio — en vez de mostrar un error.
Estado vacío que enseña: cuando todavía no hay conocimiento, la pantalla invita a alimentar la base en lugar de mostrar una pantalla muerta.

Casos de uso

Centralizar manuales, políticas, catálogos y FAQs para que el Maestro responda de forma consistente.
Registrar el objetivo del negocio para orientar las propuestas y acciones del copiloto.
Visualizar cómo se conectan bandejas de entrada, equipos, agentes y atributos — útil para revisar la organización de la cuenta.
Construir una base sólida que mejora el análisis de riesgo y los insights generados por departamento.

Consejos, límites y buenas prácticas

Cuanto más rico y limpio el corpus, mejor: documentos actualizados y bien escritos generan riesgos, insights y análisis más precisos.
Un objetivo claro mejora las propuestas del copiloto y de los departamentos.
Evita subir contenido desactualizado — la información vieja genera sugerencias viejas.
El mapa del negocio se puebla con el tiempo: alimenta fuentes y espera el procesamiento.
La indexación usa embeddings con conmutación automática de proveedor (p. ej. OpenAI → Cohere). Conecta una clave de Cohere en Integraciones para que la base siga indexando aunque el proveedor primario se quede sin créditos.

Solución de problemas

Fuente con 0 fragmentos: la extracción no encontró contenido — el formato puede no estar soportado, el archivo puede estar vacío/protegido o la URL puede estar inaccesible. Prueba otro formato o vuelve a subir.
Mapa del negocio (ontología) vacío: el mapa NO proviene de las fuentes que subes — se construye a partir de la estructura real de tu cuenta (bandejas, equipos, bots, etiquetas, atributos, macros). Se genera cuando se crea la cuenta y se actualiza una vez al día. En una cuenta creada justo después de la actualización diaria, el mapa queda vacío hasta la siguiente. Usa Mapear ahora, en la propia pantalla vacía, para construirlo al instante — tarda unos segundos.
"No se pudo mapear esta cuenta": Maestro no pudo leer la estructura de tu cuenta. Casi siempre es el token de acceso de la cuenta que usa Maestro; pide a un administrador de la instalación que lo revise e inténtalo de nuevo.
Acción bloqueada: subir o eliminar fuentes es solo para administradores. Si los controles no aparecen (o la acción es rechazada), confirma tu perfil con un administrador.
"Error al indexar" / embeddings no disponibles: ningún proveedor de embeddings tiene una clave válida con créditos. Verifica los créditos del proveedor primario (p. ej. OpenAI) o conecta una clave de Cohere en Integraciones y vuelve a intentarlo.
Modelo de embedding incompatible al guardar un Robot: cada instalación almacena vectores con un ancho fijo. Elige un modelo con la misma dimensión que muestra la pantalla — en una instalación de 1536, usa text-embedding-3-small en vez de text-embedding-3-large (3072). Después de cambiar un modelo ya usado, vuelve a indexar la base para no mezclar vectores antiguos y nuevos.