Documentation Index
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Qué son las intenciones
Las intenciones son los temas y respuestas predefinidas que conoce tu chatbot. Se almacenan como documentos en tu base RAG y son la principal fuente de conocimiento del asistente.
Cuantas más intenciones y más detalladas sean, mejor será la calidad de las respuestas.
Crear intenciones
Manualmente (una a una)
- Ve a RAG → Colecciones y crea una colección (ej.
"FAQ Productos")
- Dentro de la colección, haz clic en Nuevo documento
- Escribe el título (la pregunta o tema) y el contenido (la respuesta esperada)
- Guarda — el documento se vectoriza automáticamente
Importación masiva (CSV)
Para cargar muchas intenciones a la vez, usa RAG → Documentos → Importar CSV:
title,content,category
"¿Cuál es el horario de atención?","Atendemos de lunes a viernes de 9:00 a 18:00 hrs.","FAQ"
"¿Cómo hago una devolución?","Puedes solicitar devolución dentro de 30 días enviando un email a...","Soporte"
"¿Tienen envío a regiones?","Sí, despachamos a todo Chile con un costo de $3.990.","Envíos"
POST /rag/documents/batch-intentions retorna un resumen:
{
"success": true,
"summary": {
"total": 50,
"created": 45,
"updated": 3,
"skipped": 2,
"errors": 0
}
}
Si ya existe un documento con el mismo título, se actualiza en lugar de crear un duplicado (comportamiento upsert).
Límites por plan
| Plan | Intenciones |
|---|
| Free | 15 intenciones |
| Pro | Ilimitadas |
| Enterprise | Ilimitadas |
Colecciones
Las colecciones permiten organizar las intenciones por categoría y asignarlas selectivamente a chatbots.
Un chatbot puede estar vinculado a una o varias colecciones. Solo busca en las colecciones que tiene asignadas.
Ejemplo de estructura
📁 FAQ General
├── Horario de atención
├── Medios de pago
└── Políticas de devolución
📁 Productos
├── Descripción Producto A
├── Descripción Producto B
└── Comparativa A vs B
📁 Soporte Técnico
├── Cómo instalar X
└── Solución de errores comunes
Búsqueda semántica
Scrivot no busca palabras exactas — usa embeddings vectoriales para encontrar el documento más relevante semánticamente.
Esto significa que si un usuario pregunta “¿a qué hora cierran?”, el chatbot encontrará la intención “¿Cuál es el horario de atención?” aunque las palabras sean diferentes.
Para mayor precisión, puedes usar la búsqueda híbrida que combina similitud semántica + filtros de metadata.
