Importante: Los almacenes de datos son la base de las respuestas inteligentes de IA. Al conectar fuentes de datos relevantes a sus empleados de IA, les permite brindar respuestas precisas y contextuales basadas en la información específica de su organización.
🔢 Tabla de contenidos
- What is a Datastore?
- Creating Your First Datastore
- Adding Datasources
- Supported Data Types
- Processing and Indexing
- Connecting to AI Employees
- Managing Datastores
- Best Practices
- Troubleshooting
1. ¿Qué es un almacén de datos?
Descripción general
Un Almacén de datos es una colección de fuentes de datos que proporciona conocimiento a sus empleados de IA. Piense en ello como una base de conocimientos a la que su IA puede hacer referencia al responder preguntas o realizar tareas. Conceptos clave:- Almacén de datos: un contenedor que agrupa fuentes de datos relacionadas.
- Fuente de datos: piezas individuales de contenido (documentos, sitios web, archivos de texto, etc.)
- Fragmentos: pequeños segmentos de datos procesados optimizados para la recuperación de IA
- Incrustaciones: representaciones vectoriales de sus datos utilizadas para la búsqueda semántica
¿Por qué utilizar almacenes de datos?
Beneficios:- Precisión: respuestas de IA basadas en sus datos reales, no en conocimientos generales
- Contexto: proporcione información específica del dominio exclusiva de su empresa
- Control: gestiona exactamente a qué información puede acceder la IA
- Actualizaciones: mantenga el conocimiento actualizado actualizando las fuentes de datos
- Organización: agrupa la información relacionada de forma lógica por departamento, tema o propósito.
- Documentación y manuales del producto.
- Políticas y procedimientos de la empresa.
- Bases de datos de preguntas frecuentes
- Especificaciones técnicas
- Bases de conocimientos de atención al cliente.
- Materiales de formación
- Documentos legales
- Contenido de marketing
2. Creando tu primer almacén de datos
Inicio rápido
Pasos:- Navigate to Datastores in the sidebar (or visit
/datastores) - Click “Create Datastore” button
- Fill in the creation form:
- Name (required): Descriptive name for the datastore
- Description (optional): Purpose and contents overview
- Click “Create”
- Your new datastore appears in the list
Mejores prácticas de nomenclatura
Buenos ejemplos:- “Documentación de atención al cliente”
- “Catálogo de productos 2025”
- “Políticas y Procedimientos de RRHH”
- “Referencia técnica de API”
- “Materiales de formación en ventas”
- Nombres genéricos como “Datastore 1” o “Test”
- Abreviaturas poco claras
- Nombres sin contexto
Configuración del almacén de datos
Opciones de configuración: Después de la creación, puede configurar:- Nombre: actualiza el nombre del almacén de datos.
- Descripción: Agregar o modificar descripción
- Visibilidad: Controla quién puede acceder (si corresponde)
- Empleados de IA conectados: vea qué agentes utilizan este almacén de datos
3. Agregar fuentes de datos
¿Qué es una fuente de datos?
Una Fuente de datos es un contenido individual dentro de un almacén de datos. Cada almacén de datos puede contener múltiples fuentes de datos de diferentes tipos.Cómo agregar fuentes de datos
Ubicación: Dentro de cualquier página de detalles del almacén de datos Métodos:Método 1: carga de archivos
- Click “Add Datasource” or “Upload Files”
- Select “File Upload” option
- Choose files from your computer:
- Single file upload
- Multiple files (batch upload)
- Drag and drop support
- Files are uploaded and processed automatically
- Documentos PDF
- Documentos de Word (.docx, .doc)
- Archivos de texto (.txt)
- Archivos de rebajas (.md)
- archivos CSV
- Hojas de cálculo de Excel (.xlsx, .xls)
- Presentaciones de PowerPoint (.pptx, .ppt)
Método 2: sitio web/URL
- Click “Add Datasource”
- Select “Website” option
- Enter the URL of the webpage
- Configure crawling options:
- Single page: Import only the specified URL
- Crawl site: Follow links and import multiple pages
- Max depth: How many levels deep to crawl
- URL patterns: Include/exclude specific paths
- Click “Add” to start import
- Sitios de documentación:
https://docs.example.com - Publicaciones de blog:
https://blog.example.com/article - Páginas de productos:
https://shop.example.com/products
Método 3: entrada de texto
- Click “Add Datasource”
- Select “Text” option
- Paste or type content directly
- Give it a descriptive name
- Click “Save”
- Entradas rápidas de preguntas frecuentes
- Fragmentos de políticas
- Materiales de referencia breves.
- Información temporal
Método 4: Integraciones (próximamente)
Soporte futuro para:- Carpetas de Google Drive
- Bases de datos de nociones.
- Espacios de confluencia
- repositorios de GitHub
- Sitios de SharePoint
Operaciones por lotes
Subir varios archivos:- Select multiple files in the upload dialog
- All files are queued for processing
- Track progress for each file individually
- Failed uploads can be retried
- Enable “Bulk URL Import”
- Paste multiple URLs (one per line)
- Configure shared settings for all URLs
- Start batch import
4. Tipos de datos admitidos
Documentos
Formatos de archivo:
Características de procesamiento:
- Extracción de texto: Extracción automática de todos los formatos
- OCR: reconocimiento óptico de caracteres para archivos PDF basados en imágenes
- Análisis de tablas: datos estructurados de hojas de cálculo
- Extracción de metadatos: Autor, fecha de creación, títulos
Contenido web
Soportado:- Sitios web públicos (páginas HTML)
- Publicaciones y artículos de blog.
- Sitios de documentación
- Páginas de productos
- Artículos de la base de conocimientos.
- Rastreo inteligente: siga los enlaces internos automáticamente
- Limpieza de contenido: eliminar navegación, anuncios y pies de página
- Representación de JavaScript: compatibilidad con contenido dinámico
- Compatibilidad con mapas del sitio: importar a través de sitemap.xml
- No se puede acceder a sitios protegidos con contraseña
- Es posible que se apliquen limitaciones de velocidad para rastreos grandes
- Es posible que algunos contenidos dinámicos no se reproduzcan perfectamente
Datos estructurados
Procesamiento CSV/Excel:- Cada fila puede convertirse en una fuente de datos separada
- Encabezados de columna utilizados para el contexto.
- Datos numéricos conservados
- Soporte para grandes conjuntos de datos (hasta 100.000 filas)
- Importar archivos JSON estructurados
- Se admiten objetos anidados
- Elementos de matriz manejados de forma inteligente.
Texto sin formato
Casos de uso:- Entradas de preguntas frecuentes
- Declaraciones de política
- Descripciones de productos
- Materiales de referencia rápida
- Markdown compatible con formato enriquecido
- Texto sin formato para contenido simple
- HTML se puede pegar directamente
5. Procesamiento e indexación
Cómo funciona el procesamiento
Cuando agrega una fuente de datos, ZappWay automáticamente:- Extracts: Pulls text content from files/URLs
- Cleans: Removes irrelevant elements (ads, navigation)
- Chunks: Splits content into optimal-sized segments
- Embeds: Creates vector representations for semantic search
- Indexes: Stores in a searchable database
Estado de procesamiento
Indicadores de estado:
Seguimiento del progreso:
- Actualizaciones de estado en tiempo real en tarjetas de fuente de datos
- Porcentaje de progreso para archivos grandes
- Tiempo restante estimado
- Mensajes de error por procesamiento fallido.
Estrategia de fragmentación
¿Qué es la fragmentación? Los documentos grandes se dividen en partes más pequeñas (fragmentos) para optimizar la recuperación de la IA. Cada fragmento suele tener entre 500 y 1000 tokens. Por qué es importante fragmentar:- Relevancia: la IA puede encontrar la sección exacta necesaria
- Rendimiento: búsqueda y recuperación más rápidas
- Contexto: cada fragmento mantiene un contexto coherente
- Tipo de documento (PDF, texto, página web)
- Estructura del contenido (títulos, párrafos)
- Densidad de información
Incrustaciones y búsqueda
¿Qué son las incrustaciones? Las incrustaciones son representaciones numéricas de texto que capturan el significado semántico. Permiten a la IA encontrar información relevante incluso cuando las palabras clave exactas no coinciden. Ejemplo: Consulta: “¿Cómo restablezco mi contraseña?”Coincidencia: fragmento que contiene “proceso de recuperación de contraseña”
(Aunque “restablecer” no esté en el texto fragmentado) Tipos de búsqueda:
- Búsqueda semántica: coincidencia basada en significado (predeterminado)
- Búsqueda de palabras clave: coincidencia exacta de términos
- Búsqueda híbrida: combinación de ambas (mejores resultados)
6. Conexión con empleados de IA
¿Por qué conectar almacenes de datos?
Conectar un almacén de datos a un empleado de IA le permite a ese agente hacer referencia al conocimiento del almacén de datos al responder consultas. Sin una conexión, la IA no puede acceder a los datos.Métodos de conexión
Método 1: durante la creación de empleados de IA
Al crear un nuevo empleado de IA:- In the creation form, find “Knowledge” section
- Click the knowledge selector
- Search and select datastores
- Multiple datastores can be connected
- Save the AI Employee
Método 2: desde la configuración de empleados de IA
Para empleados de IA existentes:- Navigate to AI Employees → Select employee
- Go to Settings tab
- Find “Knowledge” section
- Click “Edit” or knowledge selector
- Add/remove datastores
- Click “Save”
Método 3: desde la configuración de integración
Al configurar integraciones (WhatsApp, Messenger, etc.):- During integration configuration
- Select AI Employee
- Knowledge selector appears automatically
- Choose relevant datastores
- Complete integration setup
Estrategia de múltiples almacenes de datos
Mejores prácticas: Escenario 1: Empleados especializados en IA- Soporte AI: conecte solo almacenes de datos relacionados con soporte
- AI de ventas: conecta catálogos de productos y precios
- HR AI: conecte políticas y manuales de empleados
- Conecte múltiples almacenes de datos relacionados a una IA
- Ejemplo: soporte de IA con documentos de productos + preguntas frecuentes + guías de solución de problemas
- Más almacenes de datos = más datos para buscar
- Mantenga las conexiones relevantes para evitar confusiones.
- Límite típico: 5-10 almacenes de datos por empleado de IA
Ver conexiones
Desde la página del almacén de datos: Cada tarjeta del almacén de datos muestra:- Empleados de IA conectados: recuento de agentes que utilizan este almacén de datos
- Haga clic para ver: Lista de empleados de IA específicos
- Almacenes de datos conectados: lista completa con nombres
- Eliminación rápida: desvincula almacenes de datos fácilmente
7. Gestión de almacenes de datos
Vista de lista de almacenes de datos
Visualización de la página principal: Cada tarjeta del almacén de datos muestra:- Nombre: título del almacén de datos
- Descripción: descripción general del propósito
- Recuento de fuentes de datos: Número de fuentes internas
- Empleados de IA conectados: cuántos agentes la usan
- Última actualización: modificación más reciente
- Acciones: Editar, Eliminar, Ver Detalles
Visualización del contenido del almacén de datos
Página de detalles: Haga clic en cualquier almacén de datos para ver:- Descripción general: nombre, descripción, estadísticas
- Lista de fuentes de datos: todas las fuentes de datos contenidas
- Nombre de archivo/URL
- Tipo (PDF, sitio web, texto)
- Estado (Listo, Procesando, Fallido)
- Tamaño/Longitud
- Fecha de carga
- Acciones (Ver, Eliminar)
- Registro de actividad: cambios y actualizaciones recientes
- Empleados de IA conectados: lista completa
Edición de almacenes de datos
Qué se puede editar:- Nombre: actualizar el nombre del almacén de datos
- Descripción: Modificar descripción
- Agregar fuentes de datos: cargue nuevos archivos o URL
- Eliminar fuentes de datos: eliminar fuentes obsoletas
- Reprocesar: activa la reindexación si es necesario
- Click datastore name to open detail page
- Click “Edit” button (top-right)
- Modify fields as needed
- Click “Save Changes”
Actualización de contenido
Cuándo actualizar:- Cambios en la información del producto.
- Nueva documentación publicada
- Actualizaciones de políticas
- Corrección de información desactualizada.
- Delete old datasource
- Upload new version
- Wait for processing
- Upload new file with version number
- Keep old version for reference (optional)
- Remove old version later
- Hacer clic en “Reprocesar” en una fuente de datos web
- El contenido se vuelve a rastrear y actualizar.
Eliminación de almacenes de datos
Advertencia: Al eliminar un almacén de datos, se eliminan todas las fuentes de datos contenidas y se desconecta de todos los empleados de IA. Esta acción no se puede deshacer. Pasos:- Navigate to datastore detail page
- Click “Delete” button (usually in menu)
- Confirm deletion in modal
- Datastore and all datasources are permanently removed
- Verifique qué empleados de IA están conectados
- Considere la posibilidad de archivar los datos si es posible que los necesite más adelante.
- Exportar fuentes de datos importantes si es necesario
Archivado (si está disponible)
Algunos planes admiten el archivado:- Deshabilitar temporalmente un almacén de datos sin eliminarlo
- Se desconecta automáticamente de los empleados de IA
- Se puede restaurar más tarde.
- Conserva todas las fuentes de datos y la configuración.
8. Mejores prácticas
Organización de almacenes de datos
Estrategia 1: Por departamento Cree almacenes de datos separados para cada equipo:- “Base de conocimientos de atención al cliente”
- “Recursos de ventas”
- “Políticas de RRHH”
- “Documentación de ingeniería”
- Propiedad clara
- Fácil control de acceso
- Conocimiento enfocado por equipo.
- “Información del producto”
- “Especificaciones técnicas”
- “Políticas de la empresa”
- “Materiales de formación”
- Acceso multifuncional
- Agrupación lógica
- Fácil de encontrar información.
- “Soporte de conocimientos sobre bots”
- “Recursos del robot de ventas”
- “Datos del asistente de incorporación”
- Mapeo directo 1:1
- Gestión simplificada
- Alcance claro por agente
Calidad del contenido
Preparación de documentos: Antes de subir:- Clean Up: Remove irrelevant sections
- Structure: Use clear headings and hierarchy
- Format: Ensure text is selectable (not images)
- Accuracy: Verify information is current
- Completeness: Include all necessary context
- Lenguaje claro: Evite términos ambiguos
- Oraciones completas: pensamientos completos, no fragmentos
- Contexto: Incluir información general
- Ejemplos: proporcione ejemplos concretos cuando sea posible
- Coherencia: utilice terminología coherente
Programa de mantenimiento
Diariamente:- Supervisar el estado de procesamiento de nuevas cargas
- Verificar fuentes de datos fallidas
- Revisar la calidad de la respuesta de los empleados de IA.
- Identificar lagunas de conocimiento
- Agregar información faltante
- Auditar todos los almacenes de datos en busca de contenido desactualizado
- Actualizar información modificada.
- Eliminar fuentes de datos obsoletas
- Verificar contenido duplicado
- Revisión y actualización de contenido importante.
- Reorganizar si es necesario
- Archivar almacenes de datos no utilizados
- Optimización del rendimiento
Optimización del rendimiento
Mantenga los almacenes de datos enfocados: ✅ Bueno:- “Atención al cliente - Producto A”
- “Atención al cliente - Producto B”
- “Todo sobre nuestra empresa”
- Pequeño almacén de datos: 10-50 fuentes de datos
- Almacén de datos mediano: 50-200 fuentes de datos
- Gran almacén de datos: 200-1000 fuentes de datos
- Tiempos de respuesta lentos de la IA
- Información irrelevante en las respuestas.
- Dificultad para encontrar información específica.
- Dividir en múltiples almacenes de datos enfocados
- Eliminar contenido redundante
- Archivar versiones antiguas
Seguridad y privacidad
Información confidencial: Mejores prácticas:- Audit Before Upload: Review for confidential data
- Redact: Remove personal information, credentials
- Access Control: Use appropriate visibility settings
- Regular Reviews: Check for exposed sensitive data
- Información de identificación personal (PII)
- Contraseñas o claves API
- Registros financieros (a menos que estén cifrados)
- Estrategias comerciales confidenciales.
- Datos privados del cliente.
- GDPR: Garantizar el procesamiento legal de datos personales
- HIPAA: No cargue información de salud protegida
- PCI DSS: nunca cargue datos de tarjetas de pago
- Específico de la industria: siga las regulaciones de su sector
9. Solución de problemas
Problemas comunes
La fuente de datos no se pudo procesar
Problema: El estado muestra “Error” después de la carga Posibles causas:- Archivo corrupto
- Formato no compatible
- Archivo demasiado grande
- Documento protegido con contraseña
- Tiempo de espera de la red
-
Check File:
- Open file on your computer
- Verify it is not corrupted
- Ensure file is not password-protected
-
File Size:
- Check file size (limit: typically 50MB per file)
- For large files, split into smaller parts
- Compress PDFs if possible
-
Format:
- Verify file extension matches actual format
- Try converting to a different format
- Use PDF for best compatibility
-
Retry:
- Click “Retry” button
- Or delete and re-upload
Error al rastrear el sitio web
Problema: La fuente de datos URL muestra un error después del rastreo Posibles causas:- El sitio web bloquea los rastreadores
- Se requiere autenticación
- Sitio con mucho JavaScript
- Tiempo de espera del servidor
- URL no válida
-
Check URL:
- Verify URL is accessible in browser
- Ensure no typos
- Use direct page URL, not redirect
-
Authentication:
- Public pages only (no login required)
- Contact site owner for crawler access
-
Alternative Methods:
- Copy content manually as text datasource
- Use PDF print instead
- Try different page from same site
La IA no utiliza el conocimiento del almacén de datos
Problema: Las respuestas de IA no hacen referencia al contenido del almacén de datos. Cheques:-
Connection:
- Verify datastore is connected to AI Employee
- Check connection from both sides
-
Processing Status:
- Ensure all datasources show “Ready”
- Wait if still “Processing”
-
Content Relevance:
- Confirm question relates to datastore content
- Try more specific queries
- Check if information actually exists in datasources
-
AI Configuration:
- Verify datastore tool is enabled
- Check AI Employee instructions do not prevent tool use
Mala prueba: “Cuéntame todo lo que sabes” (demasiado vago)
Información duplicada o contradictoria
Problema: La IA da respuestas inconsistentes Causa: Varias fuentes de datos contienen diferentes versiones de la misma información. Soluciones:-
Identify Duplicates:
- Review datasources for overlapping content
- Check upload dates to find old versions
-
Clean Up:
- Delete outdated datasources
- Keep only the most recent version
- Update descriptions to note version/date
-
Version Control:
- Include version numbers in datasource names
- Example: “Product Manual v2.0 (Jan 2025)”
- Remove old versions promptly
Procesamiento lento
Problema: Las fuentes de datos se atascan en “Procesamiento” durante un tiempo prolongado Tiempos previstos:- Archivo de texto pequeño: 10-30 segundos
- PDF (10-50 páginas): 1-3 minutos
- PDF grande (más de 100 páginas): 5-15 minutos
- Sitio web (una sola página): 30-60 segundos
- Sitio web (rastreo de 50 páginas): 5-10 minutos
- Wait: Large files legitimately take time
- Refresh: Reload page to check updated status
- Check Status: Look for error messages
- Support: Contact support if stuck > 30 minutes
📊 Límites de uso
Límites por plan
Límites típicos:
Nota: Los límites pueden variar. Verifique los detalles de su plan en Configuración → Facturación.
Comprobando el uso
Ubicación: Encabezado de la página de almacenes de datos Información mostrada:- Recuento actual del almacén de datos frente a límite
- Almacenamiento total utilizado versus límite
- Advertencia si se acerca a los límites
¿Qué sucede en el límite?
Límite de almacenes de datos alcanzado:- No se pueden crear nuevos almacenes de datos
- Todavía se pueden agregar fuentes de datos a almacenes de datos existentes
- Se muestra el mensaje de actualización
- No se pueden cargar archivos nuevos
- Todavía se pueden agregar fuentes de datos de texto
- Debe eliminar fuentes de datos o actualizar
- No se pueden agregar más fuentes de datos a ese almacén de datos.
- Puede crear nuevos almacenes de datos (si están por debajo del límite del almacén de datos)
- Puede eliminar fuentes de datos antiguas para liberar espacios.
🔗 Integración con empleados de IA
Herramienta de almacén de datos
Cuando conecta un almacén de datos a un empleado de IA, la Herramienta de almacén de datos se habilita automáticamente. Esta herramienta permite a la IA buscar y recuperar información de almacenes de datos conectados.Cómo utiliza la IA los almacenes de datos
Proceso:- User asks question → AI Employee receives message
- AI determines if question requires datastore knowledge
- Tool is called → Datastore tool searches connected datastores
- Relevant chunks returned → Top matching content pieces
- AI synthesizes → Combines search results with its knowledge
- Response generated → Answer based on your data
Personalización del comportamiento del almacén de datos
En la configuración de empleados de IA: Puedes configurar:- Umbral de búsqueda: Qué tan cerca debe coincidir el contenido con la consulta
- Resultados máximos: cuántos fragmentos devolver
- Prioridad: qué almacenes de datos buscar primero
- Reserva: qué hacer si no se encuentra contenido relevante
📞 Soporte y recursos
Obteniendo ayuda
Soporte en la aplicación:- Botón de ayuda en el tablero
- Chat en vivo (disponible en planes Pro+)
- Centro de documentación
- [Documentación de ZappWay] (https://docs.zappway.ai)
- Guía para empleados de IA
- Tutoriales de integración
Comentario
Reportar problemas:- Usar el botón de comentarios en el tablero
- Correo electrónico: support@zappway.ai
- Incluye:
- ID del almacén de datos
- Nombre de la fuente de datos
- Mensaje de error (si lo hubiera)
- Pasos para reproducir
- Enviar a través de comentarios en la aplicación
- Foro de la comunidad
- Tablero de votación de funciones
✅ Referencia rápida
Acciones esenciales
Guía de estado de procesamiento
CÓDIGO_BLOQUE_3Mejores formatos de archivo
Orden de prioridad:- PDF - Best for documents
- .docx - Good for text documents
- .txt/.md - Simple text content
- .csv - Structured data
- URL - Web content
Última actualización: marzo de 2026
Plataforma: Almacenes de datos ZappWay