{"id":33166,"date":"2025-05-28T14:32:27","date_gmt":"2025-05-28T17:32:27","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nubank.com\/?p=33166"},"modified":"2025-05-29T10:08:16","modified_gmt":"2025-05-29T13:08:16","slug":"solucion-de-ia-para-busqueda","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nubank.com\/es\/solucion-de-ia-para-busqueda\/","title":{"rendered":"AskNu: Una soluci\u00f3n RAG para mejorar la productividad de los empleados en Nubank"},"content":{"rendered":"\n

Autores: Arthur Vieira<\/em><\/a> y<\/em> Sandro Santos<\/em><\/a><\/em><\/p>\n\n\n\n

Este trabajo fue realizado de forma colaborativa por muchas personas incre\u00edbles de los equipos de Ingenier\u00eda de TI, People & Culture y NuLLM en Nubank (orden alfab\u00e9tico): Aline Villa\u00e7a<\/em><\/a>,<\/em> Camila Masuno<\/em><\/a>,<\/em> Carolina Junqueira<\/em><\/a>,<\/em> Daniella Angelos<\/em><\/a>,<\/em> Douglas Santos<\/em><\/a>,<\/em> Fabio Yamate<\/em><\/a>,<\/em> Gabriel Cerqueira<\/em><\/a>,<\/em> Jader Gomes<\/em><\/a>,<\/em> Paulo Castro<\/em><\/a>,<\/em> Rafael Godinho<\/em><\/a>,<\/em> Silvestre Auricchio<\/em><\/a>,<\/em> Thiago Mangueira<\/em><\/a>,<\/em> Thiago Portugu\u00eas<\/em><\/a>,<\/em> Valeska Amodeo<\/em><\/a> y<\/em> Wesley Santos<\/em><\/a><\/em><\/p>\n\n\n\n

Introducci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n

Con cerca de 9,000 colaboradores y m\u00faltiples equipos distribuidos en todo el mundo, sabemos que el acceso r\u00e1pido y eficiente a la informaci\u00f3n es clave para mantenernos \u00e1giles en el d\u00eda a d\u00eda. Cada equipo en Nubank tiene sus propios procesos y documentaci\u00f3n en Confluence, lo que refleja su autonom\u00eda\u2014pero tambi\u00e9n puede hacer que navegar por este conocimiento sea m\u00e1s complejo.<\/p>\n\n\n\n

Notamos que, en algunos casos, las personas invert\u00edan un tiempo considerable tratando de encontrar la informaci\u00f3n correcta o de identificar qu\u00e9 equipo era responsable por determinado tema. Esto, en ocasiones, llevaba a la creaci\u00f3n de tickets de soporte. En lugar de ver esto como una dificultad, lo entendimos como una oportunidad: \u00bfc\u00f3mo podr\u00edamos simplificar el acceso a la informaci\u00f3n a gran escala sin comprometer la autonom\u00eda de los equipos?<\/p>\n\n\n\n

Frente a este desaf\u00edo, se cre\u00f3 una soluci\u00f3n basada en inteligencia artificial que permite encontrar la informaci\u00f3n de forma r\u00e1pida, con una interfaz amigable, sin necesidad de navegar por decenas de p\u00e1ginas o abrir tickets. De esta forma, se fortalece el autoservicio de informaci\u00f3n en Nubank.<\/p>\n\n\n\n

La soluci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n

La soluci\u00f3n est\u00e1 integrada en Slack, lo que permite que cualquier persona pueda hacer preguntas de manera sencilla. A partir de la consulta del usuario, la herramienta busca las p\u00e1ginas m\u00e1s relevantes en Confluence, recuperando los documentos m\u00e1s pertinentes. Esta documentaci\u00f3n alimenta un modelo de lenguaje grande (LLM) que genera una respuesta personalizada. En caso de que la respuesta no sea satisfactoria, la persona puede ser redirigida al portal correspondiente para abrir un ticket sobre el tema.<\/p>\n\n\n\n

La soluci\u00f3n est\u00e1 basada en Retrieval-Augmented Generation<\/em> (RAG). Sabemos que los modelos de lenguaje grandes pueden almacenar informaci\u00f3n factual contenida en sus datos de entrenamiento [1]. Sin embargo, en nuestro caso de uso, nueva informaci\u00f3n relevante puede generarse en cualquier momento, y entrenar el modelo cada vez ser\u00eda muy costoso. El enfoque RAG resuelve este problema al permitir buscar informaci\u00f3n en una base de conocimiento \u2014en este caso, la documentaci\u00f3n de Confluence\u2014 en tiempo real, para luego generar una respuesta personalizada.<\/p>\n\n\n\n

Arquitectura<\/h3>\n\n\n\n
\"\"\/<\/figure>\n\n\n\n

Indexaci\u00f3n y b\u00fasqueda en la base de conocimiento<\/h3>\n\n\n\n

Para que sea posible realizar b\u00fasquedas, se extrae autom\u00e1ticamente el texto de cada p\u00e1gina de Confluence de los diferentes equipos. Cada documento se divide en fragmentos (chunks<\/em>), y se conserva informaci\u00f3n como su ID, t\u00edtulo, URL y equipo correspondiente. Luego, estos fragmentos se convierten en embeddings<\/em> \u2014vectores num\u00e9ricos que representan su significado sem\u00e1ntico\u2014 utilizando un LLM. Estos embeddings<\/em>, junto con sus metadatos, conforman la base de conocimiento (KB). Como la documentaci\u00f3n se actualiza con frecuencia, este proceso se ejecuta autom\u00e1ticamente cada 2 horas para garantizar que las personas accedan siempre a informaci\u00f3n actualizada.<\/p>\n\n\n\n

Cuando alguien realiza una consulta, esa pregunta tambi\u00e9n se convierte en un embedding<\/em> usando el mismo modelo, y se utiliza para recuperar los fragmentos m\u00e1s relevantes desde la base de conocimiento.<\/p>\n\n\n\n

La b\u00fasqueda ocurre en dos etapas para generar la respuesta final:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Ruteo:<\/strong> Los fragmentos recuperados se env\u00edan a un LLM que realiza una clasificaci\u00f3n mediante el enfoque de Few-Shot Learning Din\u00e1mico<\/em>.
    <\/li>\n\n\n\n
  2. Generaci\u00f3n de respuesta:<\/strong> Solo se consultan documentos del equipo clasificado. Luego, nuevos fragmentos se env\u00edan al LLM para generar una respuesta personalizada.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    \u00bfPor qu\u00e9 usamos un proceso en dos etapas?<\/h3>\n\n\n\n

    Para evitar que las respuestas se generen a partir de documentos de distintos equipos \u2014lo que podr\u00eda causar confusi\u00f3n o respuestas inexactas\u2014 y para evitar el uso de documentaci\u00f3n interna en preguntas m\u00e1s generales.<\/p>\n\n\n\n

    Ruteador: Clasificaci\u00f3n Din\u00e1mica con Few-Shot Learning<\/h3>\n\n\n\n

    Cuando alguien realiza una consulta, la soluci\u00f3n determina qu\u00e9 equipo es el m\u00e1s adecuado para responderla. Esto se logra a trav\u00e9s de un motor de clasificaci\u00f3n basado en un LLM y un enfoque de Few-Shot Learning Din\u00e1mico<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

    Los LLMs tienen la capacidad de aprender con pocos ejemplos (few-shot learning) [2]. Los ejemplos que se usan en el momento de la clasificaci\u00f3n se eligen a partir de los fragmentos recuperados en la primera b\u00fasqueda. Es decir, los fragmentos, sus equipos asociados y la consulta del usuario se utilizan para identificar a qu\u00e9 equipo debe asignarse la solicitud.<\/p>\n\n\n\n

    Tambi\u00e9n hay casos en los que no se requiere documentaci\u00f3n interna para responder, como traducciones, res\u00famenes o preguntas de conocimiento general. En estos casos, el ruteador puede clasificar la consulta como \u201cFuente externa\u201d. Se incluyen ejemplos de este tipo de preguntas en los few-shots<\/em> usados por el modelo.<\/p>\n\n\n\n

    Generaci\u00f3n de respuesta<\/h3>\n\n\n\n

    Una vez identificado el equipo, se realiza una nueva b\u00fasqueda, pero ahora solo entre los documentos de ese equipo. Los fragmentos recuperados y la consulta del usuario se env\u00edan al LLM, que genera una respuesta personalizada. Tambi\u00e9n se incluyen referencias con las URLs de los documentos usados para que la persona pueda profundizar si lo desea.<\/p>\n\n\n\n

    Si la respuesta no es satisfactoria, la persona puede ser redirigida al portal del equipo correspondiente para abrir un ticket.<\/p>\n\n\n\n

    M\u00e9tricas<\/h2>\n\n\n\n

    Seis meses despu\u00e9s del lanzamiento general de la herramienta:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • 5 mil personas usuarias distintas<\/li>\n\n\n\n
    • 280 mil mensajes enviados<\/li>\n\n\n\n
    • 80% de retroalimentaci\u00f3n positiva sobre las respuestas (6% de tasa de respuesta)<\/li>\n\n\n\n
    • 96% de desv\u00edo de tickets en dominios internos (desv\u00edo se calcula como los tickets evitados gracias al uso de la herramienta)<\/li>\n\n\n\n
    • 70% de retenci\u00f3n de personas usuarias dentro de un periodo de 30 d\u00edas<\/li>\n\n\n\n
    • 9 segundos promedio para recibir una respuesta en AskNu (el tiempo para encontrar la respuesta en Confluence lleva hasta 30 minutos o 8 horas si el colaborador necesita abrir un ticket)
      <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      La calidad del ruteo, es decir, su capacidad para identificar correctamente el equipo que debe responder, se mide en t\u00e9rminos de precision<\/em> (78%) y recall (77%)<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

      En cuanto a la calidad de las respuestas, los equipos due\u00f1os del contenido auditan regularmente las respuestas para encontrar oportunidades de mejora en la documentaci\u00f3n. Actualmente, el 74% de las respuestas a solicitudes internas han sido calificadas como precisas.<\/p>\n\n\n\n

      Conclusi\u00f3n \/ Pr\u00f3ximos pasos<\/h2>\n\n\n\n

      Esta soluci\u00f3n ha sido un gran \u00e9xito dentro de la empresa, ya que ha sido adoptada por la mayor\u00eda de los Nubankers, reduciendo el tiempo necesario para encontrar informaci\u00f3n y el n\u00famero de tickets creados.<\/p>\n\n\n\n

      Como pr\u00f3ximos pasos, estamos trabajando continuamente en mejorar el ruteo para aumentar las m\u00e9tricas de la respuesta final. Adem\u00e1s, tambi\u00e9n estamos trabajando en integrar esta soluci\u00f3n con los sistemas internos de la empresa, para que sea posible automatizar tareas directamente desde la herramienta, como abrir tickets, solicitar recibos de sueldo, vacaciones o acceso a plataformas.<\/p>\n\n\n\n

      En el pr\u00f3ximo post, compartiremos los esfuerzos que ya est\u00e1n en marcha para mejorar la gobernanza del contenido: c\u00f3mo identificar documentaci\u00f3n duplicada, inconsistente, preguntas frecuentes y documentaci\u00f3n inexistente.<\/p>\n\n\n\n

      Referencias<\/h2>\n\n\n\n

      [1] Lewis, P., Perez, E., Piktus, A., Petroni, F., Karpukhin, V., Goyal, N., K\u00fcttler, H., Lewis, M., Yih, W., Rockt\u00e4schel, T., Riedel, S., Kiela, D. (2020). Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. arXiv preprint arXiv:2005.11401.<\/p>\n\n\n\n

      [2] Brown, T.B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., Neelakantan, A., Shyam, P., Sastry, G., Askell, A., Agarwal, S., Herbert-Voss, A., Krueger, G., Henighan, T., Child, R., Ramesh, A., Ziegler, D.M., Wu, J., Winter, C., Hesse, C., Chen, M., Sigler, E., Litwin, M., Gray, S., Chess, B., Clark, J., Berner, C., McCandlish, S., Radford, A., Sutskever, I., Amodei, D. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Soluci\u00f3n de IA en Slack agiliza el acceso a la informaci\u00f3n en Nubank, reduciendo un 96% los tickets y mejorando la experiencia de colaboradores con respuestas 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