Hola, espero que se encuentren bien, les adjunto el flujo multi-agente de Marketing que mencione hace unas dos semanas, lamento la tardanza, por motivos de trabajo se me había complicado enviarlo. La idea de este agente es que cada vez lo podamos ir mejorando y compartiendo por este mismo medio, espero que les ayude a que cada uno pueda desarrollar su idea de negocio. Promocionándola de la mejor manera. Les recomiendo leer o comprar los libros que están adjuntos, son de gran valor en conocimiento, quedo atento si necesitan ayuda en algo o si tienen dudas acerca de su desarrollo en proyectos con marketing.

Alquimistas, ¿Cómo están?⚜️ Les invito a la Primera Clase de un ciclo enfocado en RAG (Retrieval-Augmented Generation) Avanzado, donde aprenderemos cómo integrar búsquedas vectoriales, SQL y las mejores prácticas de IA generativa para construir agentes capaces de dar respuestas más acertadas, correctas y precisas. ¿Qué veremos en esta primera clase? 1. Fundamentos de RAG 2. Bases de datos vectoriales y SQL 3. Estrategias de búsqueda especializada 4. Comparación de herramientas (Supabase, Qdrant, Pinecone, etc.). 5. Implementación real (Explicación). 6. Casos de uso reales y optimización de rendimiento. Esta es solo la primera de varias sesiones que tendremos para profundizar en la construcción de agentes IA basados en RAG avanzado. ¡No se pierdan esta oportunidad de aprender técnicas que cambiarán la forma de desarrollar sus proyectos de IA! 🚀 Les dejo el link de la sesión de igual forma por aquí: Vínculo a la videollamada: https://meet.google.com/okd-vpie-uok ¡Los espero para que juntos demos el siguiente paso en la evolución de nuestros Agentes IA! 🤖

Hola comunidad, Estoy implementando un sistema de búsqueda de clientes en una base de datos de Supabase usando RAG y un sistema multiagente. La idea es que, al consultar por Telegram, el bot pueda encontrar y devolver la información de un cliente según su ID y, en caso de no encontrarlo, buscar por nombre. Problema: En pruebas con una base reducida de 60 clientes, el sistema funcionó correctamente. Sin embargo, al probar con la base real (1,140 filas y 22 columnas), el bot no encuentra a los clientes en Supabase. Configuración actual: - Chunk Size: 350 - Chunk Overlap: 50 (según recomendación del prompt) - Longitudes de texto en el documento:Mínima: 103 caracteres, Máxima: 353 caracteres, Promedio: 192.63 caracteres, Total: 219,401 caracteres Datos en la base Mi archivo original en Google Sheets contiene información estructurada con los siguientes encabezados: id, nombre_cliente, rfc, terminos_de_pago, forma_de_pago, metodo_de_pago, uso de CFDI, servicio, correo, numero_telefono, direccion_factura, pais, estado, municipio, cp, archivos_finales_impresion_cliente, costo_por_pieza, numero_de_piezas, costo_total_ultimo_servicio, fecha_de_venta, estado_pedido, notas. Acciones probadas - He ajustado los valores de Chunk Size y Chunk Overlap sin éxito. - Verifiqué que el prompt del agente está correctamente configurado para priorizar la búsqueda por ID y, si no encuentra coincidencias, por nombre. - En la prueba con 60 clientes, la búsqueda funcionó correctamente. - No sé si el problema está en la indexación en Supabase o en la forma en que el bot consulta la base. ¿Alguien ha tenido un problema similar con Supabase y RAG? ¿Alguna recomendación para mejorar la indexación o depurar la consulta del bot? ¡Gracias de antemano por la ayuda!

Hola, un gusto conocerlos, me dedico a soluciones digitales, un gusto de estar aquí para aprender y compartir conocimientos.