Una semana en retrospectiva: Mis experiencias y aprendizajes con Google Gen App Builder
Pasé una semana probando Google Gen App Builder y descubrí la clave para mejores respuestas del chatbot: alimentarlo con datos no estructurados Y usar chatGPT para procesar más de 450 publicaciones del blog en el formato correcto.
Este artículo fue escrito en 2023. Algunos detalles pueden haber cambiado desde entonces.
Actualización febrero 2026
El chatbot de Google Gen App Builder ya no está activo en este sitio. Las frustraciones que describo a continuación — la falta de síntesis de contenido, las respuestas desactualizadas — son exactamente lo que me impulsó a construir el mío propio. Después de muchas iteraciones (el agente de Google, OpenAI API, LangChain, Weaviate), terminé con Sydney, un asistente de IA que finalmente hace lo que siempre quise: sintetizar 486 publicaciones del blog y responder con mi voz.
Publicación original de septiembre de 2023 preservada a continuación para contexto.
La semana pasada, desplegué rápidamente un chatbot en mi blog usando Google Gen App Builder. Si bien me encanta lo rápido y fácil que es todo el proceso (y el crédito gratuito — lo adoro), el chatbot tiene algunas áreas de mejora y la más importante para mí es cómo lograr que el chatbot "sintetice" el contenido de múltiples publicaciones frente a simplemente hacer coincidir la consulta del usuario con contenido anterior. No estoy seguro de si esta es una expectativa realista, pero bueno, quiero intentarlo.
Y esto es lo que he aprendido después de jugar con él un poco:
1. Agregar tu contenido como datos no estructurados al bot sí parece ayudar
¿Qué quiero decir con esto? Bueno, además de que el rastreador de Google indexe el sitio web en vivo, también puedes agregar todo tu contenido al bot, usando "Data store."
Después de crear el data store, puedes agregar el nuevo almacén al chatbot, en la configuración del agente.
Después de hacer esto, encontré que las respuestas del chatbot son mucho mejores. Parece "conocer" el contenido mucho más.
Google proporciona la guía aquí, bajo "Unstructured data store" y "Upload with metadata".
Pero, ¿cómo convierto mis más de 450 publicaciones del blog al formato requerido, incluyendo un archivo JSON Line? :P
2. chatGPT para ayudar con la limpieza y preparación de datos
No soy una persona técnica (bueno, todavía no del todo :D) así que todo lo que podía hacer era exportar el contenido de mi blog de WordPress a un archivo .XML. Tuve que depender de chatGPT para ayudarme con el código para limpiar y preparar los datos en el formato requerido.
Me gusta chatGPT en este sentido porque con las "instrucciones personalizadas", chatGPT tiene cierta comprensión básica de mi situación y puede proporcionar una guía paso a paso muy detallada.
La primera vez que intenté trabajar con chatGPT para convertir el archivo .XML a formato .HTML y .Json Line, esto fue lo que escribí: "The blog uses wordpress. I can export all published posts from this blog using WordPress. I need to prepare the data so that it can be used to train a large language model. What should I do to prepare this data?"
Después de seguir todos los pasos, con los scripts relevantes proporcionados por chatGPT y subir los datos a Gen App Builder, me encontré con muchos errores. Básicamente, los datos no estaban en el formato que Google esperaba para poder ingerir/integrar los datos.
Así que aquí es donde aprendí una lección valiosa. Debería haber empezado proporcionando toda la guía de documentación de Google Gen App Builder a chatGPT.
Proporcionar a chatGPT la guía de documentación real
Simplemente "copié y pegué" la guía de documentación completa de Google Cloud a chatGPT y le pedí que escribiera código Python para poder convertir los datos de .XML al formato .HTML y .JSON line requerido. Esta vez, como chatGPT entiende el formato y la plantilla final, el código que genera funciona mucho mejor sin muchos errores al subir.
3. El conocimiento general de Python sí ayuda
Soy muy principiante en Python, así que tengo que depender de chatGPT para la mayor parte de la codificación real. Sin embargo, el conocimiento general de Python ayudará tremendamente porque sabes qué pedirle a ChatGPT que haga. Es muy poderoso pero no sabe lo que tú no sabes ni tu entorno de desarrollo.
Por ejemplo, el código Python generado por chatGPT a menudo omite la línea "shebang". Como sé al respecto, a menudo le pido a chatGPT que incluya esa línea en el código. Además, cuando chatGPT te pide que hagas algo usando la línea de comandos, tienes una idea aproximada de por qué también.
4. Actualización de octubre de 2023
Desde que publiqué esta entrada, logré construir mi propio chatbot, usando OpenAI API. El chatbot te permite interactuar con todo el contenido histórico de mi blog hasta finales de septiembre de 2023. La gran ventaja que tiene es que puede sintetizar contenido de múltiples publicaciones sobre el mismo tema, que es mi mayor problema con una solución lista para usar. Puedes ver el chatbot directamente aquí o leer mi publicación sobre "How I Built My Own Chatbot with No Coding Experience: Lessons Learned."
Eso es todo de mi parte. ¿Has intentado construir un chatbot con Gen AI? Me encantaría escuchar sobre tu experiencia :)
Un abrazo,
Chandler
