Chatbots empresariales con Azure OpenAI

¿Por qué Azure OpenAI?

Azure OpenAI combina la potencia de los modelos GPT con la seguridad y compliance de Azure:

• Seguridad empresarial: Datos no se usan para entrenar modelos
• Compliance: Cumple con GDPR, HIPAA, SOC 2
• SLA: 99.9% de disponibilidad garantizada
• Integración: Fácil conexión con otros servicios Azure

Arquitectura de un chatbot empresarial

Componentes principales

1. Frontend: Teams, Web, WhatsApp (canales)
2. Azure Bot Service: Orquestador de conversaciones
3. Azure OpenAI: Motor de inteligencia
4. Azure AI Search: Base de conocimiento (RAG)
5. Azure Functions: Lógica de negocio

Flujo de una conversación

1. Usuario envía mensaje
2. Bot Service recibe y enruta
3. Azure OpenAI procesa con contexto
4. AI Search aporta documentos relevantes
5. Respuesta generada se envía al usuario

Implementación paso a paso

Paso 1: Crear recursos en Azure

# Crear grupo de recursos
az group create --name rg-chatbot --location eastus

# Crear Azure OpenAI
az cognitiveservices account create \
  --name openai-chatbot \
  --resource-group rg-chatbot \
  --kind OpenAI \
  --sku S0 \
  --location eastus

Paso 2: Desplegar modelo

En Azure OpenAI Studio:

1. Crea un deployment de GPT-4
2. Configura tokens máximos
3. Guarda el endpoint y API key

Paso 3: Configurar RAG

Para que el chatbot responda con información de tu empresa:

1. Indexa documentos en Azure AI Search
2. Conecta el índice a Azure OpenAI
3. Usa 'On Your Data' para respuestas contextuales

Paso 4: Código del bot

from openai import AzureOpenAI

client = AzureOpenAI(
    api_key='tu_api_key',
    api_version='2024-02-15-preview',
    azure_endpoint='[https://tu-recurso.openai.azure.com](https://tu-recurso.openai.azure.com)'
)

def get_response(user_message, conversation_history):
    messages = [
        {'role': 'system', 'content': 'Eres un asistente de atención al cliente de [Empresa]. Responde de forma amable y profesional.'},
        *conversation_history,
        {'role': 'user', 'content': user_message}
    ]
    
    response = client.chat.completions.create(
        model='gpt-4',
        messages=messages,
        temperature=0.7,
        max_tokens=500
    )
    
    return response.choices[0].message.content

Casos de uso empresariales

1. Soporte al cliente

• Responde FAQs automáticamente
• Escala a humanos cuando es necesario
• Disponible 24/7

2. Asistente de RRHH

• Consultas sobre políticas
• Solicitud de vacaciones
• Información de beneficios

3. Consultas de datos

• '¿Cuánto vendimos el mes pasado?'
• '¿Cuántos tickets abiertos tenemos?'
• Conectado a bases de datos vía functions

Mejores prácticas

Prompt Engineering

Eres un asistente de [Empresa] especializado en [área].

Reglas:
1. Responde solo sobre temas de la empresa
2. Si no sabes algo, di 'No tengo esa información'
3. Nunca inventes datos
4. Si es un tema sensible, escala a un humano

Contexto de la empresa:
[Información relevante aquí]

Manejo de errores

• Timeouts: Configura reintentos
• Rate limits: Implementa cola de mensajes
• Contenido inapropiado: Usa content filters

Monitoreo

• Log todas las conversaciones
• Mide satisfacción del usuario
• Identifica preguntas sin respuesta

Costos típicos

Componente	Costo aproximado
Azure OpenAI (GPT-4)	$0.03/1K tokens
Bot Service	$0.50/1K mensajes
AI Search (S1)	~$250/mes

Conclusión

Azure OpenAI democratiza el acceso a IA conversacional de nivel empresarial. Con la arquitectura correcta, puedes tener un chatbot en producción en semanas.

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