Cada día, los chatbots de inteligencia artificial juegan un papel en nuestras interacciones, el soporte al cliente, las herramientas de productividad y más, actuando como asistentes digitales para las conversaciones típicas. Ahora, piense en tener un diálogo con alguien que no recuerda nada de ayer; esto requeriría que se repita toda la conversación.Esto es como un chatbot sin contexto, o memoria, se sentiría.La memoria contextual hace que un diálogo sea mucho más fluido, humano y útil simplemente recordando lo que se discutió en el pasado. ¿Qué es la memoria contextual en chatbots? La memoria contextual se refiere a la capacidad de un chatbot para tener información de interacciones pasadas y referenciar esa información en conversaciones futuras. En lugar de que el chatbot trate cada nueva entrada como un mensaje independiente, el chatbot hace conexiones entre mensajes pasados y mensajes futuros; esto está estrechamente relacionado con el concepto de estado de conversación. Por ejemplo: 
 
 
 Si la semana pasada le pidió a un chatbot que le recordara su horario de entrenamiento y hoy dice: “¿A qué hora es mi sesión mañana?” el bot debe entender que esto es una consulta sobre un horario para un planificador de fitness. En el escenario de chatbot de compras, usted está afirmando "Necesito zapatos negros", y luego usted dice "Muéstrame similar en otros colores", y el bot no le preguntará de nuevo qué producto estaba viendo. Esta transición de las respuestas reactivas a las conversaciones continuas se produce por la forma en que se trata la memoria en los sistemas de chatbot. Las capas de la memoria de chatbot La memoria no está igualmente dotada en un chatbot. Los desarrolladores persiguen estrategias variadas dependiendo de los objetivos y limitaciones específicos de sus respectivos sistemas. 
 
 
 
 Memoria a corto plazo: Mantiene un seguimiento de las conversaciones que ocurren dentro de una sola sesión.Si dice “Sí” o “No”, el bot sabe exactamente a qué está respondiendo. Memoria a largo plazo: Conserva el conocimiento entre las interacciones.La información puede incluir hechos identificables como su nombre, las opciones para las que ha mostrado previamente una preferencia o, tal vez, declaraciones que ha hecho en el pasado. Memoria episódica: Los sistemas más sofisticados ahora recuerdan interacciones particulares del pasado, casi como recordando una historia. "¿Recuerdas que pedí recomendaciones para un portátil el mes pasado?" La combinación de estas capas informa de cómo el chatbot puede continuar el estado de la conversación y ayudar a la interacción a sentirse más como si estuviera hablando con un compañero de conversación versus un dispositivo transaccional. Los retos de la retención de contextos Por supuesto, dar memoria no es como cambiar un interruptor.Los desarrolladores se enfrentan a diferentes desafíos cuando se trata de construir sistemas basados en el contexto: 
 
 
 
 
 Almacenamiento de datos: La memoria podría crear un conjunto de datos muy grande del historial de chat que puede tomar un montón de recursos para ahorrar para el usuario final. Preocupaciones de privacidad: El almacenamiento de información identificable requerirá el consentimiento explícito del usuario y el cumplimiento de regulaciones como el GDPR. Filtrado de relevancia: No todos los contextos pueden ser útiles.El problema es cómo enseñar al bot qué debe almacenarse y qué debe ser ignorado.Por ejemplo, podría ser útil recordar su marca favorita de café, mientras que las pequeñas conversaciones inútiles no necesitan ser almacenadas. Error Compounding: Una única malinterpretación puede seguir en conversaciones posteriores, causando malentendidos recurrentes si el bot recuerda el "contexto equivocado". Por lo tanto, estos problemas nos dan una indicación muy fuerte de que la retención de contexto va más allá de un simple problema de ingeniería y es, de hecho, también una cuestión de diseño y ética. Técnicas para la memoria en el desarrollo de chatbots de IA Hoy en día, los desarrolladores utilizan enfoques basados en el diseño y el aprendizaje automático en un método híbrido para implementar la memoria de conversación. 
 
 
 
 
 Identificadores de sesión y tokens: La forma más elemental de memoria que simplemente etiqueta la sesión, permitiendo que el contexto exista mientras continúe la sesión. Perfiles vinculados a bases de datos: El proceso inteligente en el que los bots crean perfiles de usuario vinculados a su ID en varias plataformas, desarrollando así memorias a largo plazo. Embedding y Vector Search: técnicas basadas en la IA que permiten a los chatbots 'recordar' detalles no como registros estáticos, sino como conexiones guardadas como vectores de alta dimensión. LLMs finamente ajustados con capas de memoria: Algunos modelos de lenguaje grandes ahora tienen capas de memoria contenidas en redes neuronales, proporcionando así una forma menos mecánica de recordar lo que el bot había adquirido y entrenado conocimientos previamente. Todos los enfoques tendrán eficiencias, costes, aspectos de privacidad y compromisos de precisión.Pero al final del día, el mismo objetivo está: mantener un estado de conversación razonable a lo largo del tiempo. Impacto del mundo real de la retención de contexto La necesidad de la memoria de la máquina no es teórica; vemos sus implicaciones a medida que las personas adoptan o no adoptan plataformas basadas en el chat. 
 
 
 
 
 Servicio al cliente: Un bot de soporte que recuerda su número de boleto más reciente y puede llevar a cabo y recoger de la conversación se siente mucho más centrado en el cliente que otro bot que un consumidor comenzará desde cero cada vez. Salud: Los asistentes virtuales que recuerdan los horarios de medicamentos anteriores a lo largo del tiempo pueden reducir la carga sobre los pacientes. Comercio electrónico: los bots que sugieren nuevos productos a ver basados en productos vistos anteriormente pueden impulsar la conversión. Educación: Los bots de aprendizaje que son capaces de rastrear el progreso de los estudiantes a lo largo del tiempo pueden crear planes de lección personalizados en lugar de sugerencias genéricas para cumplir con los objetivos de aprendizaje. Estos contextos nos muestran cómo la retención de contexto transforma a los chatbots de Q&A estáticos a asistentes dinámicos que se sienten calibrados a las necesidades del usuario. El futuro del Estado Conversativo El futuro es un acto de equilibrio: usar la memoria para proporcionar mayor poder y capacidad, al tiempo que se asegura que el usuario todavía está en el control.A medida que la memoria en los chatbots se convierte en realidad, probablemente veremos a los desarrolladores brindando una capa más verde de inteligencia y poder al incluir un contexto a largo plazo mientras se gestiona la experiencia del usuario alrededor de la eliminación de la privacidad. Podemos esperar: 
 
 
 
 El olvido adaptativo: Sistemas que filtran la información que es menos relevante con el tiempo, manteniendo la información pertinente. Memoria Cross-Platform: La memoria existe a través de las plataformas. por ejemplo, cuando contacta con su chatbot en su ordenador portátil, captura los recuerdos de la conversación, y cuando cambia a su teléfono, continúa la conversación. Controles de memoria transparentes: Sistemas que permiten al usuario acceder, editar o borrar memorias de los chatbots. Al final, la memoria contextual no es una característica del futuro de la IA conversacional; es un componente esencial de la construcción de un chatbot de IA significativo. Sin memoria, los chatbots existen como herramientas transaccionales. Pensamientos finales Los chatbots que no tienen memoria serán como tener una conversación que no tiene historia: pueden responder, pero no tiene sentido.Los mensajes que enviamos hoy informarán y habilitarán los mensajes que enviamos mañana. Así que, como los chatbots están en todas partes en la vida laboral y personal, el desafío es involucrarse de manera útil con la memoria de sus acciones. ¿Qué vale la pena mantener? ¿Qué vale la pena perder? ¿Cómo las conversaciones ganan significado con el tiempo? Porque, en última instancia, para la IA y para nosotros, el contexto es todo.

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El papel de la memoria contextual en los chatbots de IA: por qué los mensajes de ayer importan

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