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# Intenciones

> Define sobre qué temas responde tu chatbot

## 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)

1. Ve a **RAG → Colecciones** y crea una colección (ej. `"FAQ Productos"`)
2. Dentro de la colección, haz clic en **Nuevo documento**
3. Escribe el título (la pregunta o tema) y el contenido (la respuesta esperada)
4. Guarda — el documento se vectoriza automáticamente

### Importación masiva (CSV)

Para cargar muchas intenciones a la vez, usa **RAG → Documentos → Importar CSV**:

```csv theme={null}
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"
```

El endpoint `POST /rag/documents/batch-intentions` retorna un resumen:

```json theme={null}
{
  "success": true,
  "summary": {
    "total": 50,
    "created": 45,
    "updated": 3,
    "skipped": 2,
    "errors": 0
  }
}
```

<Info>
  Si ya existe un documento con el mismo título, se **actualiza** en lugar de crear un duplicado (comportamiento upsert).
</Info>

***

## 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.