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¿Qué tal cómo estáis?

Este vídeo te voy a enseñar exactamente las bases fundamentales de Go High Level, cómo funciona GoHighLevel para que entendáis exactamente cómo vas a convertir y generar nuevos leads, meterlos en los funnels, utilizar la inteligencia artificial para todo el tema del seguimiento, absolutamente todo, sobre todo esto es para que tú inicies y puedas empezar ya directamente con tus primeras automatizaciones.

Entonces, ¿Qué es lo primero que tienes que entender?

Aquí tenemos el o High Level, tú cuando entres pues tendrás este menú principal, etc, etc.

¿Los puntos más importantes, en verdad vas a tratar todos los puntos porque vamos a utilizar gohigh Level para absolutamente todo prácticamente, tanto para tu negocio, como para los pagos, como para oportunidades, contactos, calendarios, conversaciones, entonces conversaciones muy sencilla, aquí se generan automáticamente todas las conversaciones que tengas conectadas a nivel de multicanal, tanto por Instagram como por los anuncios que lleguen, como por WhatsApp, por el seguimiento, etcétera, etcétera, vale?

Este cera, perfecto.

Entonces, puntos muy importantes que vamos a tratar hoy, vale, vamos a tratar los sitios que son los funnels, vais a ver exactamente cómo vamos de un punto en el que la persona llega del funnel, se hace el seguimiento y se acaba cerrando esa llamada o por ejemplo la persona por ejemplo agenda directamente en calendar y finalmente se le hace el seguimiento para que llegue directamente la persona en lead calentito y el negocio únicamente tenga que cerrarlo.

¿Entonces, sitios, primero tenemos aquí los funnels, que es lo más, lo más importante antes de explicar todo esto me gustaría ver el apartado de settings de configuración, es importante que aquí vosotros, este es un ejemplo de prueba que tenemos, entonces es importante que vosotros aquí os conectéis el WhatsApp, vale?

¿Y es importante que tengáis que, tenéis que entender en cuenta que el WhatsApp vale 10 dólares más al mes, el hecho de que vosotros tengáis un número más vale 10 dólares más al mes, entonces simplemente lo conectáis, cuando os aparezca tendréis que verificar vuestro negocio, una vez verifiquéis vuestro negocio, verifiques como persona en meta, únicamente lo vais a tener que hacer una vez, me refiero, no lo vais a tener que hacer más veces y vais a poder poder poner infinidad de números de teléfono, generar infinito, vale?

¿También importante por negocio que vayas a poner de número telefónico, puedes hacerlo a través de ahí o a través de Evolution API, que es la forma que yo te voy a enseñar, OK?

Tenéis que entender una cosa muy importante, en este vídeo vamos a tratar todo esto, pero primero tenéis que entender una cosa muy importante que es, como bien sabéis en gohighlevel se puede hacer absolutamente todo, entonces yo enseño el tema de hacer el funnel para que lleguen las personas a D, por ejemplo de una web, se le haga un seguimiento CRM y este CRM está aquí dentro de gohighlevel, es decir, el CRM que tenemos aquí, que es este de aquí de contactos, esto sería prácticamente el CRM, aquí tenemos absolutamente todos los contactos, es un ejemplo que tenemos por si veis aquí Paco Montero, que hemos estado haciendo pruebas con esta.

Entonces tenéis que entender muy importante que se puede hacer el funnel directamente, el seguimiento con CRM, más luego finalmente el cierre, que es prácticamente pues todo lo que hemos estado haciendo hasta ahora, el embudo CSC como bien conocéis.

¿Qué es lo que voy a enseñar yo aquí?

Esto también, pero aquí lo que vamos a enseñar va a ser funnel, seguimiento, Un segundo.

Punto más, CRM interno, CRM propio, ¿Por qué?

Porque así vosotros aprendéis también a desarrollar un buen CRM propio interno.

Tenéis que entender una cosa muy importante y es que aquí tenéis el CRM y obviamente se pueden automatizar todos los procesos con inteligencia artificial, que ahora lo veréis, para que se vayan añadiendo los leads, etc, etc, etc.

Pero también os voy a enseñar a crear un CRM interno para el tema del seguimiento, sobre todo enfocado al punto de que todo este seguimiento se guarde en un CRM propio, podéis tener un control externo de él a través de NN.

Entonces, ¿Qué es lo que vamos a hacer?

Vamos a hacer este ejemplo, voy a enseñar exactamente cómo hacer este ejemplo, lo voy a explicar a medida que vayamos viendo ciertas cosas o os voy explicando las distintas cosas que hay en gohighlevel.

¿Vamos a ir al grano, Sites, vamos a hacer un funnel, OK?

¿Que lo que haga es básicamente que llegue de una landing VSL, vale?

La persona rellene sus datos, se le haga un seguimiento y finalmente cierre.

¿Esto es lo que vamos a hacer aquí, OK?

Entonces, ¿Qué es lo que vamos a hacer?

Primero vamos a tener que pillar una de las opciones que tenemos de funnel en este caso, por ejemplo, podemos utilizar este de VSL funnel que tengo por aquí.

Os digo, tenéis las plantillas, os voy a dejar las plantillas aquí debajo para que vosotros podáis utilizarlas o hacer testings.

Al final eso es un VSL normal.

Si vemos la página web, por ejemplo, vemos por aquí que tenemos un VSL normal, depende de cómo podemos ganar adicionales hasta tu negocio, es una plantilla normal.

Entonces, ¿Qué es lo que ocurre?

Cuando tú estás por aquí por la web, hay un punto en el que tú puedes agendar aquí la llamada.

¿Dame un segundo, a mí no me aparece porque soy nuevo, pero si yo creo una nueva pestaña, vale, ahí me aparece, OK, aquí me aparece el nombre, el teléfono, el correo electrónico, vale?

Entonces, ¿Qué es lo que vamos a hacer?

Aquí la intención es que la persona va a poner los datos en este funnel.

Imagínate que he llegado un anuncio con Metapíxel, se traquea todo esto, que esto lo hablaremos con Carlos en futuras formaciones, se traquea directamente el lead y el lead agenda aquí, agenda aquí su sesión, no pone el nombre, el teléfono y el correo electrónico.

Entonces, ¿Qué es lo que va a hacer?

Podemos hacer un seguimiento por email, pero aquí lo que vamos a hacer va a ser un seguimiento por WhatsApp.

En este caso hay infinidades de oportunidades y de formas.

En caso de que vosotros cerréis un cliente en concreto que requiera de correo electrónico o email marketing, se hace también sin ningún tipo de problema, se puede hacer, ya lo verás.

Entonces tú pones aquí por ejemplo tu nombre, antes te voy a enseñar el proceso.

Tú tienes aquí el funnel y es muy, muy, muy, pero que muy importante que entendáis que esto es un form previo a un funnel dentro de gohighlevel.

¿Qué significa?

Que este formulario básicamente es el llamado a la acción a ejecutar la automatización que hace que directamente se registre todo.

¿Vale?

¿Qué significa?

Para que tú lo entiendas, nosotros tenemos por aquí un VSL, esto es un USL entero y aquí tenemos un formulario que se nos ha abierto un formato.

En este form tenemos que configurarlo para que se active la automatización.

Cuando se rellena este form con estos datos que está dentro del VSL y esta automatización llama directamente a un webhook.

Que lo que hace es automatizar n ahí se hace un proceso y entonces se le manda el mensaje por WhatsApp al número que se ha puesto en el formulario que se pone como variable.

Ya verás que es muy sencillo a nivel estructuras un poquito, si no has hecho nunca sistemas ni estructuras, puede ser un poquito complejo al principio, pero es para que entiendas todo el contexto previo en pocas palabras.

Aquí tienes absolutamente todo.

Lo que vamos a hacer va a ser, cuando tengas el VSL Funnel, le vas a dar aquí a Edit, Aquí tienes USL Page, puedes conectar dominios, puedes comprar dominios, esto no es necesario ahora, aquí puedes modificar toda la página web, yo quiero enseñarte lo que viene a ser el embudo, el resultado final de cómo se puede hacer.

Aquí puedes modificar absolutamente todo, creo que es bastante, bastante fácil modificar todo esto, la verdad, o sea, en plan cualquier persona podría hacerlo, si tenéis cualquier duda nos lo podéis comentar en llamadas grupales sin ningún tipo de problema.

Entonces, ¿Qué es lo que vamos a hacer?

Vamos a ir a Pages, aquí tenemos todas las pages que nos puede aparecer y si le damos clic aquí a VSL Page, se nos abren aquí también las pages, aquí podemos ver la Thank You Page, que puede ser la que venga después, como bien sabéis, después de rellenar el formulario, etc, etc.

Aquí arriba ¿Qué opciones tenemos?

Tenemos los pop ups, tenemos el Background, tenemos la tipografía, tenemos el Custom CSS que esto no recomiendo tocarlo, tenemos las Pages, que es muy importante, los layers que son las capas básicamente que hay en la página web, y esto es lo importante, el pop up, este es el más importante que hay actualmente, que es el pop up que te comentaba que aparecía ahora, en este caso es de Agendar llamada, este es el de la Thank You Page que aparece para que la gente agende la llamada, pero en nuestro caso queremos el pop up de este, que es el que estamos tratando ahora para hacer el seguimiento por batcha, que finalmente la persona agende por llamada, no agende desde VSL, ya sea que en este nicho en concreto queramos hacerlo así.

Este es el form que vamos a configurar, ¿Qué significa?

¿Aquí como veis tenemos que poner el elemento como form, aquí tenemos el Form, podemos seleccionar Calendar Form, Main at Form o simplemente Client Intake Form, en este caso es mainage Funnel Pop Survey, tenemos varios ejemplos, OK?

Podemos abrirlo en otra tab si es necesario.

Para modificarlo en caso de que queramos poner por ejemplo número de teléfono, número de teléfono o añadir más datos directamente del formulario aquí le damos a guardar o más datos que tengamos que recoger de la persona.

Y finalmente llamado a la acción, que es básicamente el que ejecuta prácticamente todo.

Aquí tenemos las settings, aquí tenemos el Pixel ID.

Aquí cuando nosotros tenemos los anuncios del cliente, básicamente tendremos que poner el pixel ID para saber exactamente qué tipo de leads están llegando.

¿Por qué?

Porque lo bueno de meta es que cuando se hace un anuncio, vale, imagínate, se hace un anuncio y llegan 100 leads, de esos 100 leads han habido 30 que han agendado y han habido 70 que no.

Lo que hace automáticamente Meta Ads y a la hora de trackear todo esto es utilizar exactamente 30 personas que realmente se han rellenado el formulario y han mostrado interés para saber exactamente a qué público apuntar y por lo tanto autorretroalimentarse y por lo tanto ir más este tipo de personas y que lleguen mejores leads.

Entonces aquí tenemos las sumisions que se han ejecutado.

Yo he hecho algunas pruebas antes para que lo veáis.

Entonces aquí veréis exactamente todos los leads que os va llegando de este formulario en concreto.

Entonces, ¿Qué es lo que vamos a hacer ahora?

Una vez lo hayáis personalizado, etcétera, como queráis, a vuestro gusto, vamos a ir al apartado de automatización de advisión, en mi caso Advisia Go High Level.

Vamos a ir directamente aquí a Automation.

Aquí viene el apartado que más me gusta, Workflows.

Aquí lo que vamos a hacer entre aquí es lo que donde vamos a conectar absolutamente todo lo que ocurre, tanto el CRM, como las conversaciones, como el seguimiento directamente luego con n, con webhooks, etcétera, lo que te comentaba.

Entonces tenemos el formulario y ahora lo que queremos hacer es automatizar ese formulario para que se mande los datos a nn y por lo tanto se le mande un mensaje a la persona por WhatsApp.

Tenemos dos formas de hacerlo.

Primero, conectar el WhatsApp manualmente, como lo he dicho, y verificarlo.

Pero si vosotros queréis hacerlo lo antes posible sin tener que verificar todo esto, esta es la manera que yo recomiendo utilizarla en caso de que no tengáis un volumen tan alto de leads, es decir, si tenéis un alto volumen de leads, muchos, muchos leads, no utilicéis esta forma, mejor utilizar la otra porque será un prospecto mucho, será un prospecto mucho, mucho, mucho más potente.

¿Si tenéis mucho mucho alto volumen de leads, estaréis metiendo más dinero, entonces da igual utilizar meta pixel, os tarda dos días Facebook en verificarlos, en verificar la cuenta, etc.

Sí cuando digo eso me refiero a esto de aquí, ir aquí a WhatsApp y conectar el número, etc.

Porque más seguro que es un cliente o de los primeros clientes, puedes hacerlo de esta manera que voy a enseñar ahora para no tener que perder tanto tanto tiempo, OK?

Entonces, y que no tengáis un volumen tan tan excesivo de leads, vamos a ir automation, vamos a crear una nueva automatización, nuevo workflow, en este caso yo tengo esta clase, advisia, ya digo, es prácticamente lo mismo, os aparecerá desde cero, entonces, ¿Qué es lo que vamos a hacer?

Nosotros queremos poner como trigger el form, ¿Que significa?

¿Vamos a poner como trigger el form submitted, aquí está puesto, tú puedes darle aquí, buscas form, en este caso el formulario, cualquier tipo de formulario se va a agregar directamente al trigger, entonces tú simplemente lo guardas, en este caso no puedo porque ya lo tengo aquí, y también cuando se cree un nuevo contacto, qué significa?

Tú cuando mandas un formulario directamente, lo que ocurre básicamente es que se guarda directamente el lead, entonces puedes hacerlo de una manera u otra, ya sea que se crea un contacto a través de anuncios, ya sea que se crea un contacto a través de formulario, en este caso vamos a utilizar el de form o el de contact created, ambos, que lo que vamos a hacer aquí, vamos a pasar a n, si no te has visto las anteriores clases, simplemente instalate n, hostinger, create, una VPS, ya te digo que te cuesta muy poco y esto está interesante para tus infraestructuras, tienes ilimitado prácticamente, voy a pasar esto un poquito para abajo, ahora te voy a explicar qué es esto, qué es todo esto para que lo entiendas, no es nada complejo, ya te digo, no necesitas ser experto de nn, ya os digo lo que comentamos, ni ser técnico, te voy a explicar exactamente el paso a paso para hacer esto, voy a desfijar esto un segundito y lo que vamos a hacer va a ser, aquí tenemos el workflow de Go high level, entonces vamos a poner el trigger y vamos a ver el de contact created, que el de contact created es lo mismo.

Y lo que vamos a hacer va a ser añadir un webhook, en este caso lo puedo quitar, yo también lo voy a quitar para que veáis cómo se hace.

Vienes aquí, añades un webhook, en este caso solamente queremos hacer esto de momento, ya te digo que son los principios, los básicos, ¿Vale?

Para que tú veas cómo funciona.

Aquí vamos a añadir la URL del webhook, ¿Qué significa?

Aquí tenemos que poner la URL donde queremos mandar directamente los datos, es decir, aquí en n cuando no tengamos nada simplemente vamos a venir aquí a webhook, vamos a añadir webhook y aquí vamos a ponerle un nombre, por ejemplo vamos a ponerle recibir leads, cliente juan, yo que sé, mismo vamos a ponerlo en método post y aquí vamos a ponerle un nombre al path, recibir leads mismo vamos a copiar el de producción URL, yo te lo recomiendo así ya lo tienes configurado, de hecho no vamos a hacer el de testing para hacer las pruebas, este es de pruebas, este producción, si no sabes nada sobre neochania te digo que mírate las anteriores clases.

¿Aquí vamos a añadir simplemente la URL que acabamos de hacer, OK?

Vamos a darle a save action y simplemente lo que va a ocurrir es que automáticamente cuando un form o algo se ejecute se va a mandar automáticamente al webhook.

¿Qué es lo que ocurre?

Que ahora nosotros también queremos mandar lo que viene a ser la información, tenemos el custom data, los headers, los headers da igual en verdad no creo que sean necesarios si te soy completamente sincero.

Aquí vamos a poner directamente la custom data que queremos mandar allí, en este caso por ejemplo queremos mandar el nombre contacto, vamos a poner en este caso el nombre, bueno tenemos por aquí mis sage, vamos a darle a contacto, vamos a añadirle directamente, vamos a poner first name mismo vamos a poner full name, Aquí vamos a poner el teléfono.

Y vamos a por el correo electrónico, sigue mis pasos, lo estoy haciendo lento para que tú lo veas bien y no haya ningún problema, podría hacerlo pam pam o guárdalo todo, pero quiero que lo veas paso a paso y lo entiendas que es lo más importante.

Le damos a share, esto básicamente va a ser es que vamos a recibir todos los datos de este webhook y lo vamos a pasar directamente a n cada vez que una persona se registre, ¿Vale?

Entonces la intención ahora es que básicamente una vez tengamos el webhook configurado y absolutamente todo, vamos a probarlo, le vamos a dar aquí abajo, bueno arriba a la derecha a guardar, vamos a poner por ejemplo Juan González, número de teléfono voy a poner mío 8202, correo electrónico este mismo y vamos a darle clic a confirmar sesión, antes de nada voy a ejecutar el workflow de prueba para hacer la prueba de que llega todo, este es el test URL, confirma tu sesión y automáticamente llegan los datos aquí a n como has podido ver, ¿Qué es lo que vamos a hacer ahora en nn vamos a utilizar un edit field para organizar toda la información, vamos a venir aquí a edit fields y aquí lo que vamos a hacer va a ser de toda esta información que hemos recibido del wehook vamos a coger únicamente la que necesitamos, en este caso vamos a venir aquí a nombre, vamos a poner el first name que es el que necesitamos únicamente vamos a poner el número de teléfono, teléfono, vamos a poner email también, entonces metemos el teléfono aquí, el email aquí y también fecha, fecha de cuando se ha creado ese lead?

Entonces si nosotros venimos aquí podemos llamarle organizar.

Info, info vamos a llamarle mismo y como veis aquí en n ya tenemos la información del lead organizada, lista para utilizar, ¿Qué es lo que queremos hacer ahora?

¿Vamos a utilizar inteligencia artificial ahora sí para mandar un primer mensaje automatizado vamos a ir a chat GPT mismo por ejemplo te sirve ya te digo y lo que vamos a hacer va a ser crear un LLM chain, ya te digo muy sencillo, lo voy a hacer yo desde cero para que lo veas, tengo aquí un prompt de prueba, voy a copiarlo, de hecho voy a eliminar todo esto y vas a ver cómo lo hago yo para que veas, simplemente vienes aquí, lm puedes crear directamente porque ahora mismo directamente nos interesa mandar ese primer mensaje, no tenemos contexto, sabemos exactamente que es un lead nuevo por lo tanto nos interesa eso, aquí en source en user message, aquí vamos a poner la información del usuario que nos llega directamente, input message, aquí vamos a poner el nombre, vamos a poner teléfono, vamos a poner email, vamos a poner fecha?

¿Luego vais a ver cómo vamos a poder guardar esto con memorias a largo plazo, aquí en este caso como modelo voy a utilizar open router, porque?

Porque a mí me va muy bien open router, aquí tienes todos los modelos, ya te digo yo te recomiendo al 100% porque tienes absolutamente todos los modelos, lo tienes bien rankeado, aquí simplemente te creas una cuenta, aquí yo tengo esta prueba, vienes aquí create apk creas una API Key y para configurarlo vienes aquí a modelos, creas aquí, pones la API key y la guardas.

No puedes utilizar directamente la de ChatGPT.

Entonces, ¿Qué es lo que vamos a hacer?

Va a ser un LLM Chain, básicamente lo que hace es ejecutar una cosa en concreto, ya te digo, va directo al grano lo que realmente le estás pidiendo.

Entonces en este caso lo que queremos es que coja toda esta información y le mande un mensaje personalizado introductorio para empezar hacerle ese seguimiento por WhatsApp a la persona y empezar la conversación con la persona por WhatsApp.

Entonces vamos a ir a Prompt, vamos a ir a System y vamos a darle este prompt por ejemplo de ejemplo, tu trabajo es tomar los datos del contacto y crear un mensaje personalizado completamente humano con los datos de la persona, su nombre, simplemente comentando que eres Carlos y que has visto que has visto el vídeo, preguntándole sobre qué le está frenando ahora mismo a conseguir sus objetivos.

Aquí ponemos el contexto de que la persona viene de haber rellenado este formulario y que finalmente no ha agendado la llamada, por ejemplo.

Importante, no use símbolos bolos como o y que sea lo más humano posible, hacer el texto pequeño, claro y al grano.

El objetivo es hacer seguimiento a la persona para que agende finalmente la llamada de consultoria para solucionar su problema en concreto.

Entonces si nosotros ejecutamos este paso veremos que se nos genera un mensaje automáticamente personalizado con los datos que ha llegado y ha rellenado la persona del formulario.

Hola Juan, soy Carlos, he visto que he visto el vídeo y quiero preguntarte qué es lo que está frenando ahora mismo para conseguir tus objetivos.

Si quieres podemos hablar y ver cómo podemos ayudarte, avanzar.

¿Te apetece que agendemos una llamada para comentarlo?

Un saludo.

Este es un caso ¿Cómo mandamos esto a WhatsApp?

Realmente yo te recomiendo, ya te digo, esta es la forma para que en caso de que no tengas un volumen tan alto, sean tus primeros clientes.

Después sí que es verdad que hay que conectar un WhatsApp Business, ya digo que es muy sencillo, desde ahí arriba verificas el número de teléfono, te lo compras de cualquier línea, yo por ejemplo lo puedes pillar de Simio, de Vodafone, de Orange, de donde quieras.

Cada vez que se te asigna un cliente, normalmente los clientes tienen sus propios números de teléfono, así que también los puedes conectar.

Entonces vamos aquí a darle enviar texto y ya te digo Evolution Manager.

Si no sabes cómo conectar Evolution Manager, mírate los anteriores módulos de n y Evolution de Chatbot, etcétera.

Entonces vamos a conectar Evolution Manager.

El nombre de la instancia, vamos a poner Denise, en este caso es este nombre.

El número del destinatario, en este caso vamos a poner el número telefónico que ha puesto la persona en el formulario al cual le vamos a enviar el texto y ponemos el texto por aquí.

Yo aquí te recomiendo también que pongas un delay, ¿Vale?

Puedes mandar un delay directamente de, por ejemplo, más o menos lo que se suele tardar en escribir este mensaje, esto 12 por ejemplo, 12 está bien, me parece correcto también.

Antes de que ocurra todo esto, lo que vamos a hacer va a ser poner un CRM.

¿Que es lo que pasa?

Que en gohighlevel ya se guarda toda esta información.

Si nosotros vamos aquí, es lo que explicaba antes, si vienes aquí a contactos verás que se guarda la información.

En este caso hemos utilizado Juan González, ¿Verdad?

Efectivamente, se guarda aquí Juan González.

Go High Level.

Si detecta que una persona ha puesto.

Este se puede modificar con filtros, pero si detecta que una persona, por ejemplo, ha puesto un nombre con el mismo número telefónico el cual ha usado una persona en concreto, se modifica el contacto y no se crea uno nuevo.

Aquí se ve exactamente, se puede registrar, fíjate todo y cada uno de los movimientos que ha hecho la persona.

Esto es espectacular, espectacular.

Ha visitado la página ciertas veces, ha rellenado el formulario, ha visto el vídeo, ha visto.

Esto es brutal, de verdad que cada vez que lo veo es que flipo, sinceramente.

El hecho de que esté tan barato todo y absolutamente todo tan puesto en Go High Level.

Pero bueno, el tema es que no hace falta meterlo en CRM porque se mete automáticamente con Google, eso es lo bueno.

Entonces, enviar texto.

Si nosotros ejecutamos esto, nos vamos a.

Vamos a ir a mi WhatsApp, me estoy organizando el espacio de trabajo, un segundito.

Si nosotros tenemos aquí enviar texto, estamos aquí en mi WhatsApp, por ejemplo, en este caso tendríamos que mandarlo aquí.

Vemos aquí la prueba, Si nosotros enviamos el texto de prueba, le damos clic aquí, enviar texto, ha habido un error, vamos a ver qué ha sido eso.

Connection closet vale, no tengo conexión, OK, vale, perdón, tengo que, bueno este paso normalmente porque de inactividad se me ha desconectado el Evolution API es tan sencillo como venir aquí vale, Get QR code y vamos a conectar nuestro WhatsApp web, lo único que vamos a tener que hacer es escanear este QR, vamos a ir a nuestro número telefónico a WhatsApp, vinculamos un dispositivo, escaneamos el QR y esperamos a que se ejecute, tarda nada, ya te digo, un minutito, es como cuando escaneas cuando quiere vincular un WhatsApp web con un número telefónico desde móvil, pues lo mismo exactamente vale, sesión activa, entonces si yo la reinicio efectivamente ya está activa, entonces si ahora ejecuto debería funcionar y como vemos por aquí Hola Juan, soy Carlos, he visto que has visto el vídeo, quería preguntarte qué es lo que te está frenando ahora mismo para conseguir tus objetivos, si quieres podemos hablar y ver cómo podemos ayudarte a avanzar, ¿Te apetece que agendemos una llamada para comentarlo?

Un saludo.

Bien, entonces ya tenemos toda esa primera parte de estructura de la persona, rellena el formulario, pasa todo este proceso y finalmente se le manda un mensaje completamente personalizado con el seguimiento, esto es por WhatsApp ya te digo, pero puede ser por cualquier cualquier multicanal prácticamente.

Entonces por otra parte ya tenemos ese primer texto que lo queremos ahora tener una conversación.

Realmente es importante que entendáis una cosa muy importante y es que la gente a la hora de tener conversaciones entiende el CRM de Go High Level y a veces no, ¿Qué significa?

En este caso cuando vosotros estáis aquí tenéis varias opciones que es venir aquí y guardar absolutamente todo y utilizar gohighlevel para el CRM, ¿Qué significa?

Vienes aquí private integrations, creáis una nueva integración, lo que sea, poner los scopes que sean, Creas un scope y esto os dará una API key, en este caso esta cuenta es de prueba pero dará una API key que vosotros directamente aquí si os venís en Go High level buscáis aquí high level podréis añadir sin problema, entonces aquí tenéis todas las tools y podéis gestionarlo desde n también, ¿Que significa?

Que cada vez que por ejemplo una persona se le mande un mensaje lo que puedes hacer es update a contact y ese contacto asignarle oye se le ha enviado ese primer mensaje o ponerlo en el pipeline por ejemplo en oportunidades aquí en el pipeline.

Ya se le agenda la llamada, porque por ejemplo, si tú pones una oportunidad, vamos a poner un contacto de prueba a Juan González, Juan González crear, Ya lo tenemos aquí.

Entonces que la IA directamente mientras va teniendo la conversación con la persona, vaya asignando exactamente en qué posición está la persona.

vale, que hay que llamarle a este día, Vale, que ya se la agenda la llamada está aquí, perfecto, tenemos un atasque en concreto para esta persona, comentar cierta cosa al socio.

Y lo tenéis todo aquí bien organizado, tanto para los leads del nicho y de los clientes BB a los que vayáis, como para vosotros personalmente también.

Más cosas importantes, vamos a hacerlo de la otra manera, vamos a crear un CRM propio y una base de datos directamente propia desde n, desde nuestro VPS, desde nuestro Virtual Private Server.

Entonces, ¿Qué es lo que vamos a hacer?

Vamos a tener que cambiar el lmchain por un agente de IA.

Simplemente vamos a venir aquí, buscar ai agent, yo lo tengo en inglés y que por cierto, si no tenéis el Go High level instalado, simplemente venir, si no os aparece cuando lo tengáis aquí, simplemente venís aquí, community nodes, copiais esto de aquí y cuando vengáis a instalar tenéis que poner esto de aquí, instalar ondestan install, reiniciáis y a la hora de buscarlo ya lo tendréis.

Entonces aquí vamos a añadir un agente.

Y vamos a hacer exactamente lo mismo que antes, exactamente lo mismo.

Vamos a conectar el modelo, en este caso lo vamos a conectar aquí, vamos a coger exactamente qué es lo que recibe la persona, porque este va a ser un agente, agente primer mensaje, este se va a encargar únicamente el primer mensaje.

Vamos a añadir el prompt por aquí, lo estoy haciendo aquí en directo para que lo veáis.

Añadimos el system por aquí, system prompt, Eliminamos esto y conectamos enviar texto aquí.

Aquí podemos conectar las tools, que es lo que yo recomiendo en cierta parte.

Al final aquí únicamente necesitamos la memoria, en este caso voy a utilizar una simple memoria que es la de nn.

Vamos a poner aquí 20, que lo que hace es tomar las últimas 20 conversaciones que ha tenido con la persona para tener contexto previo de ella y por lo tanto entender qué es lo que se ha hablado y seguir la conversación como si tuviera cerebro la persona, en pocas palabras la gente.

Entonces, si nosotros recibimos el formulario ahora, este mensaje no se ha guardado porque si yo por ejemplo vengo aquí, ahora os enseño a hacer esto, pero si yo por ejemplo vengo aquí debería ejecutarse dame un segundito, un momento, creo que tengo el webhook de prueba, no lo tengo el de prueba, un segundo, guardo el de prueba por aquí, save, ejecuto y escribo.

Hola buenas, Voy a ponerlo por aquí.

Como vemos se está ejecutando el chatbot que tenemos aquí.

Ya te digo, si no tienes, si por lo que sea no tienes este chatbot, en anteriores clases te enseño exactamente cómo utilizarlo.

Es un chatbot básicamente que permite utilizar audios, leer audios, leer texto, leer imágenes directamente y tiene memoria integral de redes, qué significa que tiene memoria temporal para que escriba en pilar.

Esto es un poquito más avanzado, lo tienes en las anteriores clases, pero aquí es sobre todo cómo enlazar GoHighLevel con todo esto.

Aquí tengo un wait de no sé cuánto, de 50 segundos, espérate.

OK, y como veis ya manda por aquí, organiza toda la información, el agente la lee y nos ha mandado el texto, déjame ver por qué, Nombre de instalador, response connection closet Vale, se ha cerrado la conexión, se ejecuta ahora un momentito, se manda el texto, esto puede tomar un poquito más, no sé por qué se ve así esto, ya sabéis que por el WhatsApp, déjame ver a ver si yo reinicio el WhatsApp, lo he vuelto a ejecutar.

Quiero que veas que también lo bueno de esto de enviar el texto y meter el delay este de aquí, que lo que hace básicamente esto es crear como una especie de animación para que parezca más real incluso.

Si yo por ejemplo ejecuto, fijaos aquí que crea esta especie de animación, esto es la hostia sinceramente, y manda el mensaje.

Entonces esto prácticamente sería todo en pocas palabras.

Entonces, ¿Qué es lo que queremos?

Que cuando la persona escriba este primer, bueno, cuando la gente escriba este primer mensaje se guarden una memoria para que los posteriores también los escriba bien, normalmente se utiliza una misma memoria, pero si yo por ejemplo vengo aquí, este es el mismo agente ya te digo, si yo por ejemplo vengo aquí, le digo también, si detectas que ya has escrito a esta persona previamente, síguele la conversación, si te lo pide, sigue la conversación para finalmente agendarle llamada respondiéndole todas las dudas.

Por ejemplo lo que voy a hacer va a ser conectar esto directamente con esto de prueba.

Un momento, para que veáis que también podemos conectar directamente los mensajes que recibamos este gente, por ejemplo, de ambos webhooks.

Aquí vamos a poner una cosa que va a ser esto, el OR, en caso de que no haya, para que no haya ningún tipo de problema con esto.

Esto es condición básica necesaria para la prueba de ahora.

La memoria ya la tenemos a 20.

Lo que vamos a hacer cuando tengamos la memoria conectada va a ser conectarla directamente al ID de WhatsApp.

Es decir, vamos a asignar un ID de WhatsApp que tiene cada persona, o sea, que tiene la persona que llega directamente para que se guarde esa memoria a ese ID.

Le damos a definit below y aquí ponemos la key.

Cuando recibimos un mensaje, siempre tenemos, o este remote ID.

Siempre va a ser ese.

Entonces, ¿Qué es lo que vamos a hacer ahora?

Nosotros simplemente ejecutamos este de prueba.

Yo mando un mensaje de prueba para que lo veáis.

Hola, buenas.

Se ejecuta el workflow, se guarda la memoria y organizar info hassen executed.

Claro, porque tenemos aquí la información en organizar info.

OK, un momentito.

Tenemos que ir básicamente a.

JSON text, vamos a venir aquí a webhook.

Aquí vamos a poner esto o el mensaje que recibamos aquí en conversation, que va a ser esto directamente, esto lo podemos quitar, esto lo podemos quitar y el número básicamente de itinerario, el remote ID que tenemos por aquí.

Ejecutamos ahora la persona, bueno, lo va a mandar directamente el texto que nosotros tenemos, pero ya funciona de puta madre.

Ahora simplemente hay que asignar el de la conversación, el output que tenemos por aquí.

Y nos da el mensaje.

Hola, soy Carlos, he visto que viste el vídeo.

Carlos es porque la gente lo hemos llamado Carlos, ¿Vale?

No por nada ha visto el vídeo y quería preguntarte que es lo que ahora mismo te está frenando para conseguir tus objetivos.

Me gustaría ayudarte a avanzar y encontrar una solución.

Hablamos y yo voy a escribirle.

Sí, soy Denise, un placer.

Mira que no sé cómo funciona esto, la verdad.

Vamos a escribirle.

La gente no tiene ningún contexto sobre producto, también te digo, hay que darle contexto sobre producto, etc.

Vi que viste el vídeo, ¿Quieres saber qué es lo que te está diciendo?

Vale, este agente lo que pasa es que está hecho para esto.

Exactamente.

Entonces, ¿Qué es lo que vamos a hacer?

Vamos a decirle a chatgpt, vamos a mandar el prompt y vamos a decirle muy sencillo para que veáis hasta que con chat GPT se puede.

Quiero que mejores este prompt para n haciendo que sea capaz de detectar si ya se inició la conversación y si se inició ya no mandar más el mensaje inicial, sino que en base a la memoria conectada que tiene que tiene el agente, fluya la conversación de manera personalizada para que finalmente se le agende la llamada.

Agende la llamada al prospecto.

Es un agente de nn, Mandamelo directamente para copiar y pegar en Market.

No me mandes tonterías tuyas, por favor.

Y fijaos que ya me lo está haciendo.

Contexto de entrada recibe siempre nombre el contacto, historial de conversación si existe regla crítica de decisión antes de escribir cualquier mensaje debes evaluar si no existe historial de conversación.

Enviar mensaje inicial único si existe historial.

Realmente la intención es que tengáis dos agentes separados, pero lo vamos a hacer con uno.

Es decir, que tú tengas aquí uno para el es básicamente para que veas que cómo funciona la memoria.

Pero normalmente se tiene uno y luego se tiene otro separado.

¿Por qué?

Porque estamos trabajando con Simple Memory.

Ahora bien, no me quiero poner con temas de base de datos.

Los dos agentes se pueden dividir cuando utilizan la misma base de datos y cuando tú te vienes a memoria tienes varias opciones y la intención es utilizar Postgres.

¿Qué pasa?

Que en esta clase no me da tiempo a enseñar esto exactamente.

Entonces vamos a copiar el prompt que nos ha mandado.

Vamos a pegarlo aquí, Vamos a ponerlo en expresion y si nosotros ejecutamos este agente ahora vemos que me ha mandado Claro.

Prompt UserMessage Un momento.

Claro, claro, claro, claro, claro.

No le estamos mandando el texto.

Un momento.

Hay que utilizar si no tenemos el nombre.

O nada y mensaje de la persona.

Y metemos conversation.

Si ejecutamos, veremos que entonces sí me crea el mensaje personalizado.

Hola Denis, un gusto.

Entiendo que te sientas así normal al principio.

Entonces si nosotros ejecutamos esto, veremos que nos manda directamente el mensaje en respuesta a este Hola, gusto.

Entiendo que te sientas así normal al principio.

Lo que podemos hacer es aclarar turno de llamada corta para que veas exactamente cómo funciona y qué pasa.

Seguir.

¿Quieres que agentemos espacio para ayudarte?

Obviamente el chatbot se puede personalizar para que sea mucho más humano.

Házmelo para que sea mucho, mucho más humano y más corto.

Hace mensajes muy largos y poco humanos, dile que no use y que haga separación correctamente.

Mándame el prompt modificado directamente y optimizado.

Entonces puede recibir desde organizar info y último mensaje.

Y si no hay último mensaje, esto hay que ponerlo así, en caso de que no haya, es un OR en pocas palabras.

¿Esto vamos a coger el prompt que nos va a generar ChatGPT, ahora vamos a copiar y pegarlo, y ahora vamos a hacer, va a ser utilizar, vamos a eliminar la memoria esta y vamos a utilizar otra memoria, simple memory, vale?

20 conected define below, remote ID y aquí lo que vamos a hacer va a ser, como ahora mismo vamos a recibir tanto de organizar información como de aquí el primer mensaje se va a registrar, entonces se va a mandar 100% siempre.

Entonces vamos a hacer una prueba de absolutamente todo.

Aquí vamos a tener que poner en webhook directamente el de producción.

¿Que significa?

Vamos a poner el de producción, que va a ser este, le damos aquí, clic aquí, vamos a editarlo y ponemos aquí la URL de producción, guardamos la acción, le damos a save y vamos a coger el production, Vamos a ir a Evolution API, vamos a ir a configuraciones, settings, events, webhook, perdón, aquí vamos a quitar el de test y vamos a poner este webhook, Acordaos de tener el message offset activado, le damos a save, ya tenemos siempre en producción, vamos a publicar versión 1, prueba clase advisión, por ejemplo, vamos a testearlo aquí en directo para que tú mismo lo veas, Vamos a testearlo en directo, errores que puedan surgir o que te puedan surgir a ti para ver cómo solucionarlos en directo.

Entonces, ¿Qué es lo que vamos a hacer?

Vamos a rellenar el formulario, Paco Sánchez, email.

Número, el mismo clic para confirmar tu sesión, ejecución, vemos que se ha ejecutado correctamente, venimos aquí a nn, vamos a resetear nn, efectivamente nos da un error, OK, pero se ha ejecutado, vamos a ver qué ha ocurrido, vamos a darle a debug in error, o sea, in editor, perdón, OK, Organizar info, agente, nos ha dado un problema en la memoria, vamos a ver qué ha ocurrido.

OK, puede ser que haya pasado esto.

¿Qué es lo que vamos a hacer para este caso?

Porque tenemos un agente en este caso que trabaja con una simple memory, vale, Para que veáis cómo solucionar este tipo de errores en directo, por ejemplo, para que ya os vayáis adaptando, me gustaría daros todas las plantillas y todo, pero sinceramente prefiero que aprendáis también por vuestra cuenta, que luego os servirá mucho más de cara a un futuro.

Entonces, indefinido, ¿Qué ha ocurrido aquí directamente Que el último mensaje de la persona no hay, por tanto está indefinido, en este aspecto no hay ningún tipo de problema?

El tema es la memoria, ¿Qué es lo que está ocurriendo aquí?

Para que os hagáis una idea, cuando recibimos el primer mensaje desde go high level no tenemos el mismo id, tenemos el número teléfono así, y en la memoria se guarda cuando lo recibimos de Evolution API que se guarda con remote id.

Entonces, ¿Qué es lo que vamos a hacer nosotros?

Lo que vamos a hacer va a ser venir aquí, venir a chatgpt por ejemplo y decirle dime cómo paso de remote jid que lo recibo en.

Con y de g en hit evolution E n y quiero coger tomar únicamente el número como input sin él también, es decir así, vale de ejemplo, fíjate, aquí nos lo explica y es cierto, en Evolution API cuando recibimos un mensaje para guardarlo de memoria lo recibimos de esta manera, por lo tanto vamos a poner por ejemplo esta función que nos está diciendo para que nos dé el output tanto igual así como cuando lo recibimos directamente desde el recibir list desde go highlevel, entonces venimos aquí a memoria, vamos a poner esto, cuando lo recibamos de esta manera y cuando no lo recibamos de esta manera podemos poner undefined o directamente como nos llegan a organizar info, entonces como nos llega directamente desde el número telefónico, mapping, venimos aquí organizar info y aquí ponemos número telefónico.

Aquí lo que vamos a hacer va a ser utilizar todo esto, todo esto aplicado, por ejemplo, mandar captura a chat GPT, venimos aquí y le decimos, fijaos, quiero que os vayáis adaptando a todo esto para que se haga mucho más fácil el trabajo a la hora de ejecutar y hacer absolutamente todo.

Entonces le decimos por ejemplo ahora quiero, quiero quitarle aquí únicamente el más, Aquí vamos a poner unor porque va a ser un or es o lo recibimos desde arriba o lo recibimos de abajo, es decir, lo que podamos recibir desde abajo o lo que podamos recibir desde arriba, ambas sirven.

¿En este caso por ejemplo vamos a poner este de aquí, nos da invalid syntax, tenemos aquí replace, a ver si me estoy dejando algo, no, diría que no teléfono JSON, vale, sí, ya sé lo que está pasando no es que me deje nada, es que aquí tenemos que meter el teléfono aquí JSON teléfono, organizar info, vamos a decirle que nos da invalid syntax, por ejemplo, nos da invalid syntax, no veo el error, lo consultamos con IA, OK?

Y aquí tenemos ya directamente la solución con ChatGPT, en este caso el problema que teníamos era disyntaxis, perfecto, ya lo tenemos, tenemos JSON directamente replace o tenemos directamente el JSON replace directamente desde goHighLevel.

¿Por qué tenemos que hacer esto?

Porque decidimos aquí o aquí y tenemos un agente que funciona únicamente con una memoria, entonces aquí en memoria ya tenemos exactamente lo mismo, lo recibamos de un lugar u otro, si ahora ejecutamos, se guarda la memoria correctamente y se genera el texto al principio, ejecutamos no webhook has been executed, tenemos aquí webhook un segundo porque podemos recibirlo de abajo o de arriba, por lo tanto, número de destinatario, vamos a poner el que recibamos desde abajo o otra vez lo mismo o.

El que recibamos desde aquí un segundo, porque no se manda, se ejecuta organizar información.

¿Entonces bueno, en pocas palabras ya tenemos esto estructurado, estaba revisando y haciendo algunas pruebas, como vemos ya podemos conversar directamente con el agente aquí lo que pasa es que tenemos las ejecuciones aquí, hola buenas, esto ya es ir probando con el chatbot y vuestro caso en concreto, vale, Pero si yo lo escribo aquí, me va respondiendo, le va a decir soy Denise, soy Denise, quiero agendar llamada para atraer mejores leads cualificados?

¿Perfecto, cuánto debe hacerlo?

Y ya saca toda la memoria.

Esto básicamente es el de la gente de seguimiento, qué es lo que haremos en las siguientes clases, cuando vosotros estéis en un punto más avanzado, aprovecharemos y lo haremos en una llamada grupal, os enseñaré en directo exactamente con vosotros a cómo hacer distintos agentes, una infraestructura un poquito más compleja para absolutamente todo, pero estas son las bases para que veáis cómo se conecta tanto con las automatizaciones como desde el formulario, como en todo.

¿Aquí la intención ya os digo de primeras, la intención es separar esto, OK?

Ya os digo que lo que se hace prácticamente siempre, separar esto y aquí tener compartir una misma memoria de Postgres, ¿Qué significa misma memoria de Postgres?

Y un agente está especializado en mandar el primer mensaje y luego hay otro agente.

Que está especializado en seguimiento siempre, siempre, siempre, siempre.

Entonces recibimos los leads directamente y la gente únicamente se encarga de mandar ese primer mensaje y luego el siguiente simplemente va haciendo el seguimiento y la memoria podcast os lo voy a enseñar, de hecho te lo voy a enseñar aquí un poquito para que veas dónde es, pero no es necesario que te focalices en esto, cuando estés en este punto, ya has entregado o te salga algún cliente, me lo comentas y lo hacemos en llamada sin ningún tipo de problema.

Memoria Postgres Básicamente sería venir aquí en tu easypanel, en caso de que tuvieras la VPS en easypanel, pero sería instalar básicamente una base de datos Postgres.

Aquí le puedes llamar denis base denis postgres prueba, creamos y básicamente se nos va a desarrollar una base de datos para conectarla simplemente venimos aquí a seleccionar credencial y aquí pondremos los datos que hayamos seleccionado aquí vamos a esperar a que se cree la vamos a darle enable aquí enable, aquí la base ya se está creando bien, listo.

Entonces básicamente tendremos que ir aquí a credenciales, copiamos usuario Postgres, database name en este caso tenemos que poner database de NIS, internal port, internal port, utilizamos este, la contraseña, la prueba 123, guardamos, siempre te va a dar el postgres, siempre te va a saltar esto, pero realmente si lo estás conectando, te digo porque suele pasar prácticamente siempre, aquí tenemos el internal, al final es localhost, podemos poner este también.

Entonces ¿Qué es lo que vamos a hacer ahora?

¿Muy sencillo, vamos aquí a denis base overview, vamos a abrir el dbgate y aquí se va a guardar absolutamente todo, nos conectamos y aquí vamos a ir a la base de datos, en este caso Postgres, que hemos ido nosotros, hemos conectado la de postgres, bueno database de NIS, hemos pillado, entonces switch to the niche y aquí nosotros si venimos aquí y venimos aquí a definitive below vamos a poner este como rebote id y vamos a llamarle n en chat stories que va a ser la tabla donde vamos a guardar todas las interacciones, vamos a poner que coja las 20 interacciones anteriores y si nosotros ejecutamos el agente da error, vale?

No lo hemos conectado correctamente, déjame ver un segundito, a ver, simplemente el host, tenía que poner el host, el internal host porque he modificado el nombre, entonces ponemos el internal host aquí y ya tenemos básicamente la memoria aquí en Postgres, por ejemplo, si ejecutamos, se guarda de memoria en postgres, enviamos el texto, se manda el texto, en este caso le hemos dicho que lo mande así, ¿Vale?

Pero si vamos aquí directamente a postgres y abrimos nuestra base de datos, overview open, Aquí vemos n, n chat story, aquí como vemos se guardan absolutamente todos los números con las sesiones, con los mensajes aquí en este caso que se van mandando son jsons, hola, qué es lo que te está frenando ahora mismo con ciertos objetivos, fíjate, tanto los mensajes de la IA como el último mensaje de la persona, que en este caso no ha mandado ningún mensaje human, tipo humano y tipo AI.

Entonces básicamente esto ya te digo, esto lo trataremos en futuras formaciones, esto es una noción básica de cómo conectar wi level con n y hacer el agente de seguimiento, los siguientes agentes, es literalmente duplicar todo esto y mucho, mucho más sencillo, os damos plantillas para que sea mucho más sencillo y tengáis el proceso mucho más versátil, pero bueno, cualquier consulta nos podéis ir comentando por ahí por la formación o por las llamadas, por donde sea necesario, ¿Vale?

Entonces lo dicho muchachos, cualquier cosa me vais comentando, Stay hard.

¿Cómo estás?

En este vídeo te voy a enseñar exactamente cómo vas a montar un sistema de seguimiento desde que la persona ve una VSL, agenda la llamada y se le tienen que mandar mensajes automatizados por WhatsApp, es decir, cómo automatizamos todo eso.

Voy a enseñarte aquí un caso ejemplo real directo, vas a ver que no necesitas ser un experto en n, es una creencia muy vasta, es tan sencillo como apalancarte dos herramientas muy sencillas como pueden ser estas o puede ser directamente gohighlevel directamente, ya lo verás, pero no necesitas ser experto en n, no necesitas hacer flujos hiper mega grandes como comento constantemente en los vídeos.

Entonces primero vamos a ir a Google, lo que queremos básicamente, el objetivo de este caso, de esta cuenta que tenemos de ejemplo para otro cliente básicamente es un ad funnel VSL que va directamente desde los anuncios, este es el funnel, aquí está la clonación con inteligencia artificial como puedes ver si estás viendo este vídeo es porque estás buscando una forma completamente diferente de captar propiedades en exclusiva.

Esto básicamente es el vídeo con USL que falta que esté editado por eso, vale, no está editado correctamente básicamente para inmobiliarias quiere ser.

El tema es que cuando agenda la llamada lo que vamos a hacer va a ser implementar un calendario, Nos vamos a medir aquí, segundito, vamos a ir aquí a la save turnout save on OK y aquí tenemos el calendario.

Este calendario se añade directamente desde aquí, si tú vienes aquí add elements calendar puedes añadir el calendario directamente aquí, puedes modificarlo, etc, etc.

Luego dentro del calendario lo que tienes que hacer es en elements options tienes que añadir el formulario, tienes que hacerlo con una especie de formulario, ¿Por qué?

Porque lo que queremos es cuando cliquemos en el botón de agendar llamada se nos abra esto y aquí aparezca el formulario que es la información que necesitamos previo a la llamada para hacer el seguimiento por WhatsApp.

Entonces.

Vamos a ir aquí donde pone forms builder y aquí podemos construir directamente el form, abajo tendrás directamente la plantilla para poder utilizarla debajo en el skull por si quieres utilizar este tipo de plantillas abajo lo tienes directamente para tu nicho, tu caso específico.

Entonces básicamente lo que vamos a hacer va a ser aquí poner el formulario, en este caso las preguntas precualificativas para tu cliente en concreto BB que vayas a que necesites, en este caso al final se rige por nombre, número de teléfono, email, el tipo de negocio, la facturación, el objetivo mensual, el problema que le impide realmente llegar a ese objetivo mensual, la prioridad para saber si la persona está dispuesta a decidir dentro de la llamada y en caso de querer trabajar si depende de una persona u otra.

Luego ya el botón de agendar llamada en Settings, pues literalmente esto es fácil, demasiado sencillo.

Aquí lo ponéis en Page, en Page View y Submit Application para que se guarde correctamente las submissions.

Aquí cada vez que alguien ponga el formulario aparecerá la submission.

Aquí.

Vamos a salir un momento el formulario, el funnel también lo tendrás, la plantilla también directamente abajo por si quieres directamente utilizarla, qué es lo que queremos hacer nosotros ahora cuando la persona vaya a agendar la llamada, fíjate que si no agendas la llamada también aparece un pop up que es muy interesante, Tenía la música muy alta, bueno, no pasa nada.

El tema del popup que comentaba, aquí te aparece un popup que para configurar este popup básicamente lo que vas a hacer va a ser venir aquí a Edit, Aquí puedes configurar todos los pop ups, aquí donde pone Pop up settings, el pop up en este caso tenemos el pop up de Exit en caso de que la persona durante cierto periodo de tiempo no agenda o que se le ponga cada vez que la persona entra directamente, para agendar directamente simplemente se le pone el calendar aquí.

Si no sabes poner el calendar aquí es tan sencillo como venir aquí a pop up, Create New Popup Add y aquí pones Calendar y aquí seleccionas el calendario que quieres seleccionar.

Voy a poner este por ejemplo, ya se te pone aquí, este es un ejemplo, en este caso lo voy a quitar, es este, no es el otro, es este de aquí abajo, en este caso lo quito porque no lo necesito.

Entonces, ¿Qué es lo que yo quiero?

Que cuando la persona directamente rellene el calendario, vale, cuando esté aquí vaya a rellenar el calendario, sea abajo o arriba una vez rellene el formulario.

En este caso, vale, vamos a poner un ejemplo.

Objetivo, necesito claridad y acompañamiento, voy a poner esto así y esto así para que no haya ningún problema urgente.

Y sí, vale, que cuando la persona agende la llamada, si yo le doy a Sketchup Meeting, fíjate, aplica con tu mención y agenda tu llamada, esta es una B en profundidad, You meeting hashing has been scheduled, se agenda llamada sin ningún tipo de problema que le redirija directamente, se le envía un mensaje automático por WhatsApp de confirmación para iniciar el seguimiento por WhatsApp.

Entonces está eso en caso de que lo agente desde el pop up y estaba también el caso de que lo agende directamente desde aquí.

Si lo agenda desde aquí le manda directamente al vídeo de confirmación.

En otro caso también le puede mandar vídeo confirmación o puede hacer el seguimiento como es este caso que queremos hacer.

Cuando le dé clic, fíjate a confirmar por WhatsApp.

Después aquí hay un vídeo de confirmación, imagínate, es un vídeo de confirmación donde se le comunica básicamente que su llamada aún no está agendada y que básicamente para confirmar su reunión tiene que ver este vídeo y confirmar su llamada clicando el botón para confirmarla por WhatsApp para que nos ponga la persona, hablemos con la persona desde WhatsApp se le puede hacer directamente el seguimiento y se le y finalmente llevarlo calentito a la llamada para el cliente directamente.

Entonces, ¿Qué es lo que queremos hacer?

Queremos enviar un mensaje directamente para hacer el seguimiento, en este caso conectar go high level con WhatsApp para hacer el seguimiento.

Muy sencillo, si no tenéis un número verificado y queréis utilizar vuestro número personal propio, esto es lo que yo recomiendo o el número personal propio de la inmobiliaria.

Este es un truco que es conectar goh level con n de manera muy sencilla, creo que es lo mejor en vez de utilizar directamente el número que hay en gohlevel.

¿Por qué?

Porque ahí tienes que verificar el nombre con meta, con documentos de negocio, documentos si eres autónomo, etc.

Esto impide que directamente puedas tener que pasarte todo ese proceso de verificación que tarda unos días y puedas darle o construir el sistema directamente lo antes posible a la inmobiliaria para que pueda utilizarlo lo antes posible.

Entonces lo que vamos a hacer va a ser básicamente lo que queremos meter es una automatización para que cada vez que una persona agende la llamada se le mande automáticamente el mensaje personalizado al privado dependiendo de su situación.

Entonces, ¿Cómo vamos a hacer eso?

Vamos a ir directamente al apartado de automation.

Perdón, vamos a ir.

Voy a crear uno nuevo si queréis.

Bueno, vamos a utilizar este mismo.

¿Vale, aquí tengo una plantilla, aquí no tengo nada construido prácticamente de la anterior clase, para que lo veáis, vale?

¿Entonces básicamente lo que vamos a hacer va a ser que cuando haya un nuevo form submitted, o puede ser un calendario también, en este caso si voy aquí calendar entiendo que también, no?

Claro, porque el calendario está integrado dentro del form, disculparme, este está bien.

¿Pones el trigger aquí, pones form submitted directamente, vale?

Da igual que el tipo de form que sea, se te pone siempre 1, o sea que no importa realmente.

Estoy viendo que no me deja, no me deja arrastrarlo, no sé por qué.

Bueno, lo dejará así.

Voy a crear uno nuevo para que veáis el proceso desde cero y que no haya líos.

¿Creáis un workflow, puedes utilizar la plantilla que vamos a dar directamente también abajo tienes todas las plantillas que vas a necesitar en caso de que quieras utilizarla, yo te recomiendo directamente que vayas aquí a select from team plate, OK?

¿Y aquí tienes bastantes, bastantes plantillas, OK?

¿Nutrir al lead, tienes muchísimas, vale?

Convertir al lead, comunicación, Instagram, comment automation, WhatsApp.

Si buscamos aquí WhatsApp aparecerán varios send replies, inbound en WhatsApp, WhatsApp, debilitar status, miss it, call, WhatsApp back.

Este por ejemplo tiene buena pinta, básicamente cuando la persona responda, nosotros responderle.

No tiene muchas plantillas, pero bueno, el tema es que nosotros simplemente queremos mandar el mensaje y luego usaremos por ejemplo la conversación desde Evolution API, que es lo que yo estoy enseñando ahora mismo desde Neon.

Si tenéis algún error o cualquier consulta me lo podéis comentar en la llamada señal técnica, yo os he hecho un cable por ahí.

Aquí vamos a poner de trigger el form submitted y aquí lo que vamos a hacer va a ser simplemente form submitted, perdón que no veo el save trigger, voy a apartar esto por aquí simplemente aquí vamos a añadir el webhook, cada vez que una persona mande el form, vamos a mandar un webhook con toda esa información, Ya vais a ver que es muy sencillo.

Aquí lo único que hay que hacer, lo único, lo único que hay que hacer es aquí venir aquí a nn, creáis un nuevo workflow, si no sabéis cómo configurar nn Evolution API, mirad de la anterior formación, las anteriores clases y practica un poco, Vamos a poner aquí por ejemplo clase visia, ejemplo, vamos a poner método post, vamos a ponerlo en test para probarlo, Voy a poner esto por aquí.

Aquí en el botoncito vamos a darle a Draft Publish y vamos a ponerlo en publicado.

Entonces ahora cada vez que alguien agenda una llamada, yo le doy a Execute workflow y agenda una llamada.

En este caso vienen de anuncios, vale, Un anuncio que está apuntado geográficamente, entonces no hay ningún tipo de problema.

Pones aquí esto, pones aquí esto.

El principal problema que tengo ahora mismo es, no sé, me falta claridad y acompañamiento porque estoy estancado y no sé qué hacer con mi equipo.

Digo que sí, SketchUp Meeting, Confirmamos llamada independientemente de que la confirme o no, porque hay muchas personas que se saltan este paso.

Entonces aquí aseguramos que mantenemos la conversación por WhatsApp con el cliente potencial.

Veremos que automáticamente se ha mandado este webhook, Fijaos, si vamos aquí tenemos el webhook con toda la información, si no me equivoco, efectivamente las preguntas.

¿Qué tipo de negocio soy?

Inmobiliario, 5.000 al mes, me falta claridad.

Vale, Aquí vemos que por ejemplo se ha bugueado, no está mandando algunas preguntas, esto se puede resolver.

Vamos a venir aquí a Execution Logs, vamos a ir a la que acabamos de hacer, View details.

Workflow has Started, execute on IMEXclusive confirmed.

Ha mandado directamente aquí podemos ver que directamente ha mandado a la página de confirmación de manera correcta.

Aquí te sale prácticamente toda la información.

Entonces, ¿Qué es lo que está ocurriendo aquí?

En este caso vamos a testear el workflow.

Porque vemos que hay algunas algunos apartados que no nos lo muestra correctamente.

Si tengo ingresos con varios socios, ¿Qué prioridad tiene para ti este problema?

Ahí no aparece la respuesta.

Aquí sí que tenemos los datos correctamente.

En este caso no nos ha dado todos los datos.

Entonces vamos a venir aquí, Advisia Enrolment History, No me deja clicarlo, a ver.

Vale, si no, vamos a definir aquí la data directamente.

Necesito el testing, dame un segundito, Versión history.

No, el tema es que llega.

Voy a probar de hacerlo otra vez para probar a ver cuál es el fallo exactamente, porque siempre nos ha funcionado esta manera correcta.

Igual me dejaba algo.

Venimos aquí a agendar llamada, Select nombre, el número de teléfono, Soy asesor, tal, no sé, captar más clientes, yo que sé, estoy cansado de las llamadas en frío, Si me interesa, vamos a ver que esté en testing.

¿Si está en testing Vamos a cerrar esto, schedule meeting, me manda la página de confirmación, se ejecuta esto correctamente, venimos a pin?

¿Me manda esta información, vamos a hacerlo con esta información, a ti te debería mandar toda, vale?

Ya te digo, no debería haber ningún tipo de problema.

Entonces básicamente vamos a venir aquí, vamos a ir a code por ejemplo, muy sencillo, y vamos a hacer una captura a todo esto para que veas el proceso.

Vamos a utilizar con la información que tengo aquí, luego se ajusta sin problema, pero sobre todo quiero enseñarte esto, que es lo primordial, no sé qué íbamos a decirle a chatgpt, estoy recibiendo este input de GLH de goh level a n, que es un formulario, quiero que me hagas un código JavaScript directamente para copiar y pegar sin tonterías, para sacar la información que necesito de contacto y del formulario, ponme únicamente la información en variables de manera correcta y organizada, todo lo demás quítalo, le adjuntamos aquí el input que recibimos, se lo ponemos por aquí y aquí directamente nos va a generar el código.

Esto lo que va a hacer básicamente es clasificar toda esta información que tenemos aquí que es innecesaria y la organizamos, vamos a esperar a que lo genere, vamos a ver a ver qué me da, estoy haciéndolo directamente como si fuerais vosotros principiantes, como persona que no tiene ni idea, literalmente ejecutamos el step, vale, Nos da un error, fijaos lo que hago, atentos, me da este error, no funciona, vamos a copiar el output, vamos a pegárselo, atentos, no es necesario tener una inteligencia artificial súper avanzada, un chatbot entrenado, realmente al final con prueba Y error, con ChatGPT podéis tenerlo directamente.

Ahora bien, podéis tener ciertos agentes que ya están entredados, pero para que os ayuden en todo este proceso, esto os ahorra muchísimo tiempo y hace que no tengáis que ser expertos en programación literalmente, ni en automatizaciones.

¿Copiamos, pegamos y efectivamente ya lo tenemos por aquí tenemos la información que necesitamos directamente, OK?

Entonces, ¿Qué es lo que vamos a hacer?

Vamos a ir aquí y vamos a añadir un data transformation, que va a ser un edit fields para organizar la información, le vamos a llamar organizar información.

Aquí vamos a añadir nombre, vamos a añadir el nombre principal que es el que queremos, email, el correo electrónico, vamos a añadir el phone number, número, Fecha de cuando realiza el formulario y lo que vamos a hacer va a ser las preguntas precualificativas, si tengo que ingresar con uno o varios socios, tiene que ingresar con varios socios.

¿Ponemos esto aquí, tipo de negocio, soy asesor inmobiliario, monthly, revenue actual?

¿Voy a llamarle revenue mismo, vale?

Vamos aquí, problema, si ejecutamos, ya tenemos aquí la información necesaria que queremos, el nombre, el email, el número, fecha, tiene que ingresar, tipo de negocio, actual, revenue, problema, Ya tenemos la información aquí organizada correctamente.

¿Aquí vamos a meter un agente de IA, básicamente, OK?

¿No vamos a necesitar meter CRM porque el propio Go High Level, este es uno de ejemplo, vale?

¿Que tenemos, pero Go High Level en contactos, cuando se agenda una llamada ya se añade en este propio CRM, me explico?

¿Entonces no te es necesario, vale?

No te es necesario al 100%.

Vamos aquí a calendario HIMO, por ejemplo, aquí tenemos las que vayan apareciendo, aquí lo tenéis todo, no necesitáis absolutamente nada más.

¿Entonces vamos a añadir aquí el modelo, en este caso yo voy a utilizar OpenRouter, ya sabéis que me gusta a mí mucho el Open Router, sinceramente, memoria, realmente memoria no necesitáis, vale?

Porque después, después ya es hacer el agente de seguimiento.

Este es el agente que manda el primer mensaje, aquí lo ponéis, agente First Message, le podéis llamar directamente, fijaos que no tenéis que hacer algo súper, súper, súper vasto.

Y aquí simplemente vamos a meter en Evolution API el enviar texto, el texto al cual le vamos a enviar el mensaje.

¿Vamos a crear un agente, OK?

Aquí vamos a poner el prompt, la información que tenemos aquí directamente.

Entonces, ¿Qué es lo que vamos a hacer?

Para ahorrarte tiempo incluso mándame el input directo para mandar las variables, copiar y pegar.

Es que ya os digo que la inteligencia artificial trabaja todo por ti.

¿Es que no es necesario, fijaos, podría hacer todo esto, es tan sencillo como poner esto, copias, pegas, vale?

Indefinido, Jason, first name, Name, nombre.

Aquí lo vais modificando a vuestro.

¿Vuestro gusto, vale?

¿Da error, déjame ver por qué dice un nombre, vale?

Ponlo bien y como las variables, please, ¿Fijaos cómo lo hace correctamente, copiamos, pegamos, funciona?

¿El que no funciona?

¿Número, vale?

¿Por qué no funciona?

¿Número?

¿Tiene separación?

¿Puede ser?

¿Sí, tiene separación, listo, Vale?

Información de la persona, listo.

Ahora vamos a crear un System Message, Vamos a decir lo siguiente, Quiero que me hagas un prompt en Markdown directo como si fueras Yo, Denise de Inmoexclusive, que es mi caso, es un agente que lo que hace es básicamente utilizar la información que le llega como input, como la que te he adjuntado en el prompt.

En este caso simplemente le pones esto, le mandas esto y se lo juntas aquí.

El prompt tiene que generar un mensaje personalizado sin manteniendo siempre la misma estructura y tiene que ser un mensaje corto, humano y directo para luego hacerle seguimiento hasta la llamada.

Es una persona que ya ha agendado la llamada y se le hace simplemente un mensaje recordatorio para solucionar el problema específico que tiene para escalar su inmobiliaria.

Con nuestro sistema que ya funciona en España, por ejemplo.

Dame el prompt directamente para copiar y pegar sin textos tuyos innecesarios, por favor, al grano, que no use tantos emojis a la hora de crear el mensaje, ni que sea realista, ni parrafadas, por favor.

Este prompt te lo voy a dejar aquí abajo también, ¿Vale?

Guardar por aquí para dejártelo después por ahí.

Está generando por aquí el prompt, vamos a ver qué tal lo hace.

Vamos a copiar código, vamos a pegarlo aquí.

Vamos a conectar también un Output Parser, que va a ser un Structured Output Parser, que es lo que tiene que poner como output, como ejemplo.

Hazme el Output Parser como ejemplo para que tenga una guía el agente.

Esto sirve básicamente para que la gente tenga una idea clara siempre de cómo debe de ser la estructura del output y no se vaya de las ramas, eso es muy importante.

No, no, el JSON directamente de cómo haría el output.

Recuerda, si se va de la rama, se lo indicas y fíjate que lo hace.

En este caso, aquí lo podemos modificar un poco.

Denise, no pongas variables en el mensaje, usa directamente los datos y que nos lo haga con los datos de ejemplo.

Aquí hay que ponerle directamente como un ejemplo de cómo sería, no hace falta poner las variables aquí, ¿Vale?

Porque si no se confunde la gente.

Ya lo tenemos por aquí, entonces ahora básicamente hay que configurar el Evolution API.

Lo que haríamos es nombre de instancia, mi caso es Denise, ya sabéis cómo configurar el Evolution API, si no mira las anteriores clases.

Número de destinatario, ponemos el número y el mensaje que le mandar, qué es lo que cree, lo que haga el agente.

Vamos a pinear esta información, vamos a ejecutar el agente, a ver qué nos hace y nos ha generado este mensaje.

Vamos a ver cómo se ve en WhatsApp.

Vamos a abrir WhatsApp.

OK, si abrimos WhatsApp podemos ver por aquí lo que me ha mandado Denise.

Te escribo por la llamada que tenemos agenda para el 8 de febrero.

Sé que tu problema principal es no captar más clientes, estar cansado de llamadas en free.

Nuestro sistema está funcionando ya con éxito en inmobiliarias en España y era justo para eso En la mirada te mostraré cómo aplicar esto en t incluso si ingresas en socio.

Hablamos pronto de nis imoxclusive Aquí por ejemplo lo que vamos a hacer va a ser decirle haz que no lo haga tan largo.

Si fuera un correo debe de ser más humano y un mensaje debe ser más humano.

Vale, vamos a ver cómo nos genera este prompt ahora y es ir probando directamente Vamos a probar con el prompt que nos va a generar aquí.

Aquí básicamente podemos ponerle.

En realidad es modificar el ejemplo.

Vamos a venir aquí a expresión nombre.

He visto que ahora mismo tu mayor bloqueo.

Te voy a enseñar cómo aplicar en tu caso en concreto descargar tu negocio con estructura.

Hablamos pronto aquí Denis por ejemplo.

Te escribo por la llamada que tenemos agendada ahora mismo tu mayor problema es visto que mayor bloqueo es problema.

Esto es exactamente lo que estamos solucionando con inmobiliarias en España.

La llamada te hemos echado complicado en tu caso en condiciones que harto negocio.

¿Lo hablamos pronto?

¿Nos vemos en la llamada vale?

Por ejemplo.

OK, incluso si lo quieres hacer más realista, vamos a generarlo así a ver cómo lo hace.

Yo envío el texto Denis aquí Denis.

Bueno, en realidad lo manda así porque claro, yo soy el.

Me llamo Denise y el lead también se llama Denise.

Te escribo por la llamada que tenemos agendada para el 8 de febrero.

Sé que tu problema principal es no captar más clientes, estar agotando la llamada en frío.

Justo eso lo inmobiliaria en España usando nuestro sistema la llamada veremos cómo aplicarlo con tus socios para que escale sin depender de llamadas en frío.

Nos vemos entonces.

Aquí ya se entabla conversación.

Cosas que puedes hacer directamente Quiero que ahora se lo separe en dos mensajes y en dos outputs.

En dos variables en el output para mandar dos mensajes diferentes.

Mandarlo en dos mensajes mándame Mándame el prompt y el output parser ejemplo JSON corregido prompt Le mandamos el prompt de nuevo para que no se confunda el nuevo que hemos modificado y luego el output parser, example.

Venimos aquí, parser, Simplemente esperamos, ya nos ha generado todo.

Vamos a copiar código, vamos a ir al prompt, vamos a copiar y pegar.

En este caso me ha puesto todo junto, así que el output parser vamos a copiarlo de aquí.

¿Output parser, vamos a venir aquí, copiamos esto, eliminamos esto de aquí y aquí nos quedan los dos mensajes, OK?

Vamos a generar, ya veréis por qué he hecho esto.

Ahora el agente debería generar dos outputs.

Fíjate qué es lo que vamos a hacer.

¿Vamos a comentar aquí dos mensajes, primer mensaje y luego vamos a poner un delay de, por ejemplo, esto mismo para que parezca más real, OK?

Perdón, desactivar no, activar.

Vamos a duplicar, vamos a mandar un wait de 5 segundos, por ejemplo, para que sea incluso más realista.

¿Aquí vamos a poner el delay y aquí lo vamos a hacer, va a ser en primer mensaje, vamos a añadir el mensaje número 1 y aquí el message número 2?

¿OK?

Y en wait vamos a poner 5 segundos mismo.

Entonces, si ahora ejecuto esto, lo que pasará es lo siguiente.

Si yo vengo aquí, ejecuto el primer mensaje, parece que hace la animación de escribir el mensaje.

Hola Dani, sólo recuerda que la llamada está cerca.

Entiendo que captar clientes y llamadas en frío es tu principal desafío.

Ahora eso se puede modificar, ¿Vale?

A tu gusto.

Se haría el wait de 5 segunditos y luego enviaría el segundo mensaje.

Mensaje, le vamos a llamar, Nuestro sistema ya funciona en España con buenos resultados.

¿Prepárate para una llamada práctica y directa, Hablamos pronto, OK?

Y listo, ya tendremos el agente de seguimiento hecho.

Entonces, ¿Qué es lo que vamos a hacer ahora?

Para testearlo todo, vamos a un pinear esto, vamos a darle a producción, vamos a copiar enlace de producción, vamos a publicar por ejemplo, versión 1, prueba llamarle ignorer workflows.

Voy a darle aquí para organizarlo, vamos a reiniciarlo.

Ya lo tenemos publicado.

Entonces ahora si vengo por aquí, Advisia en el workflow que hemos creado, en este caso le vamos a poner un nombre, clase advisia 8 febrero en webhook hay que añadir el nuevo enlace.

Me ha saltado un anuncio muy tocho, Ha saltado un anuncio de los tochos.

¿Entonces ya hemos puesto el nuevo enlace aquí?

¿Vale?

Guardamos en save, guardamos en save y ahora simplemente vamos a testearlo vamos a ver, vamos a mandar aquí por aquí se puede poner un tiempo pausado para que parezca un poquito más real, es decir, se puede poner un minuto, pero yo para este es tan simple como aquí poner un wait, este wait lo pones aquí de un minuto y ya está para el tiempo que tú quieras esperar para que parezca más realista, que no le escriba directamente instante el bot porque si no parece que le estás escribiendo tú, no, es para automatizar todo ese proceso que tú no tengas que ir escribiendo o la persona a los leads constantemente que la intención de solucionar ese problema y por eso le vendemos esta solución también una de las partes de esta solución.

Entonces vamos a probarlo, vamos a venir aquí, tal, me veo la USL, perfecto, todo correcto, venga va, voy a agendar la llamada, me voy a llamar Juan, mi número de teléfono es, mi correo es este, soy un asesor inmobiliario, facturo 10.000, mi problema es que estoy cansadísimo de los curiosos, ojo, curiosos y de las llamadas en frío, me tienen frustrado, esto es urgente para mí y no, yo puedo tomar las decisiones por mí mismo.

Agendo la llamada, imagínate que no veo el vídeo de confirmación.

Ahora esperamos y fíjate como el bot automáticamente Hola Juan, te recuerdo que la llamada está cerca.

Entiendo que lidiar con curiosas y llamadas en frío es agotador, hablaremos justo de eso.

Nuestro sistema ya funciona para asesores inmobiliarios en España.

Prepárate para una charla única, directa y útil.

Hablamos pronto aquí para ayudarte.

Ya lo tendríamos, ya tendríamos el siguiente por WhatsApp, ahora es hablar con él o crear el bot directamente del anterior del anterior módulo para crear un bot de seguimiento.

Este sería en este caso para calendario.

Entonces todo dicho chicos, cualquier duda me podéis ir consultando, abajo tienes plantillas para utilizar.

¿Si tienes alguna consulta me puedes comentar en las llamadas o por el grupo de advisión, vale?

Venga.

En este vídeo te voy a enseñar cómo hacer una demo para una inmobiliaria.

Te voy a enseñar cómo hacer una infraestructura, un chatbot un poquito más avanzado, dos chatbots un poquito más avanzados para que entiendas los más potentes.

Vamos a empezar por una demo.

¿Cómo vamos a hacer una demo?

Tenemos aquí el negocio, por ejemplo, vamos a hacerlo con Don Piso.

Lo importante de aquí primero es que tenemos que scrapear absolutamente toda la información que saquemos de Don Piso.

Entonces para esto yo, yo sinceramente te recomiendo mucho Manus.

Si no te puedes permitir Manus, tienes una prueba de 7 días gratuitas, gratuita, cuesta aproximadamente 40 euros al mes.

Si no puedes hacerlo con ChatGPT directamente, vamos a hacerlo por ejemplo con Don Piso.

Con este ejemplo volvemos directamente a lo que habíamos construido hasta ahora.

No quiero irme mucho de las ramas.

Entonces, ¿Qué es lo que vamos a hacer?

Vale, vamos a ir a Don Piso primero y lo primero que tenemos que saber es cuál es el objetivo de un piso.

Entonces vamos a ir a la Manus y vamos a quiero que me scrapees todas las webs y me las pongas en un PDF para copiar directamente todas las posibles subpáginas.

Y Albanos lo que va a hacer va a ser de Don Piso va a scrapearme todas las que haya, vale, Con toda la información que haya en Internet de Don Piso.

Esto recordemos que es una demo muy sencilla, luego se puede crear una inteligencia artificial que se encargue de hacer estos procesos de manera automática.

Pero a ti te interesa ahora crear una demo personalizada y luego después puedes crear una automatización para que te haga las demos también.

Que nosotros por ejemplo teníamos una que se encarga de hacer todo este proceso directamente, automáticamente.

Vamos a darle a continuar.

Aquí vemos que tiene muchísimas, muchísimos lugares.

Entonces la inteligencia artificial va a hacer todo por nosotros.

Entonces por esa parte ni te preocupes.

Vamos a esperar continuar después de tu respuesta.

¿Cuál es el propósito específico?

Necesito añadirlo a mi agente de IA, Necesito todas las que haya.

Si, lo que pasa, tenemos permiso principalmente porque todas las páginas son públicas.

Simplemente le estoy diciendo que me scrapee las subpáginas para tenerlas directamente.

Entonces vamos a esperar a que Manus haga su curro.

Mientras Manus hace su curro, lo que vamos a ir haciendo es montando el agente.

Más o menos era lo que habíamos comentado anteriormente, simplemente le podemos enseñar una demo con nuestro propio Evolution API.

Entonces vamos a coger todo este System Prompt, realmente está prácticamente todo, después te voy a enseñar a cómo utilizar memoria temporal, cómo crear una infraestructura y un chatbot un poquito más avanzado con audios, etc.

Un poquito más complejo, pero para demos esto está espectacular.

Voy a pausar el vídeo mientras espero a que finalice esto, Vale, entonces después de todo esto hemos visto que nos ha generado aquí un PDF, nos lo ha generado un poquito rarillo porque no se lo he puesto tan bien, pero fíjate que me ha dado absolutamente todo.

Entonces lo bueno es que el chat ya tiene todo el contexto, entonces ¿Qué le vamos a decir?

Quiero que me hagas un scraping de todas las páginas webs con la información del negocio básica.

Un segundo, quito esto de Don Piso, quiero que me mandes un PDF, No, quiero que tomes todo ese contexto y después a hagas un agente de chatbot para NN, es decir, el System Prompt con el correcto formato perfecto para NN haciendo un agente eficaz capaz de resolver dudas.

Entonces vamos a esperar a que ejecute esto y nos va a hacer directamente el prompt que vamos a tener que añadir aquí en el agente y ya tendremos directamente la demo hecha.

En la demo después te enseñaré, porque esto es una demo muy personalizada, te enseñaré cómo utilizar el audio, cómo utilizar ciertas cosas como puede ser la memoria temporal para que parezca una demo un poquito más interesante.

Ya después de ahí tú puedes generar la demo que tú quieras más o menos vale, o que se tenga que presentar a la persona.

Tú tienes que entender que el objetivo de las demos sobre todo es no hacer una locura, sino hacer algo para que aumente un poquito la confianza.

Después ya desarrollas un agente completo y bueno vale, porque si te centras en hacer una demo demasiado, demasiado personalizada y luego no se acaba vendiendo, has perdido mucho tiempo, ¿Me explico?

Entonces incluso la propia reunión se le puede hacer el análisis y si la persona es correcta y la persona o el negocio tira para adelante y es positivo, entonces ahí puedes permitirte hacer una demo un poquito más personalizada para incluso asegurar ese cliente.

Entonces vamos a esperar a que haga esto, voy a pausar.

Entonces ya ha finalizado esto, aquí vemos que nos ha creado absolutamente todo hasta el JSON dn que esto no es necesario, pero bueno aquí tenemos el chatbot, aquí lo que vamos a hacer va a ser descargarlo como markdown, vamos a pasarlo aquí.

Y aquí es importante que no ha hecho el prompt don't piso system prompt don't piso system prompt.

Vamos aquí a la gente, vamos a ir a system message, vamos a copiar esto, lo que sí vamos a eliminar es a partir de.

Información de don piso eres un asistente de atención al cliente, esto lo vamos a eliminar y aquí ya lo tenemos, eres un asistente atención al cliente de un piso, una agencia inmobiliaria, etcétera, etcétera, etcétera de ejemplo.

Entonces si nosotros venimos aquí a save execute workflow y nosotros le escribimos hola buenas nos va a ejecutar a la gente hola buenas, un segundito, un segundito, ¿Por qué está haciendo esto así?

Vale, por la memoria OK, mira ya de paso te voy a enseñar a cómo crear una memoria postgres.

Para crear una memoria postgres lo que vamos a hacer va a ser ir directamente, vamos a ir a easypanel lo que te voy a enseñar aquí es básicamente cómo crear una memoria correcta, cómo se crea una memoria correctamente para un chatbot.

Vamos a ir a easypanel, vamos a seleccionar servicios, vamos a darle a postgres y vamos a darle por ejemplo denise nombre de base de datos denise usuario postgres por determinado y una contraseña, vamos a poner denise por ejemplo, le damos a crear y nos estará creando básicamente una base de datos, yo te recomiendo que habilites el div gate que aparece aquí para poder verlo todo visualmente, vamos a esperar.

Y el pgweb también si quieres, le damos aquí abrir, vamos a reiniciar y se nos ha creado la base de datos completamente de manera automática, vamos a conectarla, damos aquí clic a conectar y aquí ya tenemos el database, aquí vamos a seleccionar la que queramos, yo seleccionar por ejemplo denis y ya tenemos una base de datos creada, así de sencillo, es espectacular esto.

¿Qué es lo que vamos a hacer ahora?

Muy sencillo, vamos a sacar las credenciales de la base de datos que son estas de aquí, vamos a ir a n, vamos a darle a memory y vamos a seleccionar postgres chat memory, seleccionar credencial, seleccionar credencial y aquí vamos a añadir simplemente lo que tenemos aquí, usuario user, contraseña contraseña, nombre de la base de datos, denis, host, localhost, puerto interno 5432.

Ya está puesto ese, le damos a Save y aunque parezca que no nos hemos conectado realmente si nos hemos conectado, como ves aquí.

Entonces ahora mismo, si nosotros venimos aquí a Postgres, lo que hay que hacer también es cambiar el Session ID de nuevo, le damos a definir, lo mismo que antes, pero esta vez tenemos una memoria real en una base de datos real, con mucha más capacidad y más versatilidad.

Entonces metemos aquí el identificador, aquí metimos el nombre de la tabla, es decir, podemos poner el que queramos realmente, le damos aquí a new Table, vamos a ponerle por ejemplo, Vamos a poner por ejemplo prueba.

Create table, OK, creamos la tabla y ya tenemos la tabla prueba, ponemos aquí prueba y vamos a seleccionar aquí 20 teóricamente se tiene que conectar, si no después haré un módulo que bueno, ya lo verás con el tema de las bases de datos y cómo funcionan.

Vale, no funciona.

Bueno, vamos a reiniciar, así se crea una base de datos, pero después te voy a enseñar cómo crear una por ejemplo en Supabase, que eso es interesante, es cómo lo vamos a hacer, pero ahora mismo no quiero liarte mucho porque quiero hacerlo estructurado y que sea sencillo de entender.

Así es como se crea una base de datos Postgres.

Ya has aprendido a hacer una base de datos Postgres muy sencilla, pero vamos a utilizar Supavis que va a ser mucho más sencillo también.

Simplemente ponemos la memoria, vale, lo mismo de siempre, identificador, vamos a poner 20 OK, le damos a guardar y vamos a poner Hola, Fíjate que ya el output me lo devuelve.

Hola buenas, ¿Buscas comprar, vender o alquilar una propiedad?

Estoy aquí para ayudarte.

Si vamos aquí, Hola, me está devolviendo, me lo está devolviendo mal, me gustaría saber por qué.

Vale, porque aquí en mensaje hemos puesto el de organizar información, hemos puesto el que llega directamente aquí lo que queremos es recibir el mensaje que está mandando el agente, por lo tanto vamos a ir Agent y aquí en output vamos a poner esto de aquí.

Y ahora sí, ahora, importante también el organizar información, el delay ya no lo vamos a calcular aquí, esto lo vamos a quitar, sino que lo vamos a calcular del output que manda.

Vamos a poner otro edit fill y lo vamos a calcular del output que manda la gente.

Aquí ponemos Conversation, ponemos directamente output, esto lo quitamos y esto también y aquí vamos a poner 30 mejor.

¿Luego aquí en enviar texto vamos a ejecutar este de aquí, marcamos como conversación leído el mensaje y en enviar texto aquí en delay vamos a añadir el nuevo que hemos creado, escritura y ahora sí, si yo ejecuto el workflow le digo hola buenas, me debería enviar ya y debería tener la demo de Don piso?

¿Vamos a ver si ha pasado algo, no envío el texto, un segundito, vale, lo mismo hay que añadirlo, disculpadme que voy un poquillo rápido aquí vamos a ponerlo en number, ahí está, ahora sí, hola buenas, se ejecuta el workflow, esperamos hacer la animación de escribir Hola, quieres que te ayude a vender comprar?

Estoy aquí, me gustaría saber cómo agendo una cita, por ejemplo, La intención es que sea lo más humano posible, pero para que veáis que es una demo muy sencilla, vale, Claro, no le da ejecute workflow, perdón, Hola, me gustaría saber cómo agendo una cita ahora sí se ejecuta.

Para agendar una cita necesito saber si quieres vender, comprar o alquilar una propiedad y en qué zona estás interesado si te puedo conectar con la gente especialista adecuado, me cuentas un poco más, ves, entonces ya tenemos un chatbot muy sencillo y funcional.

Lo que sí es importante también es que para no tener que depender de ir dándole clic aquí todo el rato, vamos a ponerlo en producción, OK, Vamos a activar esto de aquí simplemente muy importante una cosa, una vez activemos esto, recordar que en el webhook lo teníamos puesto en test URL, aquí hay que cambiarlo a producción y hay que copiar este enlace y en evolution, donde íbamos antes a webhook hay que cambiar el que teníamos por este de aquí y guardamos aquí.

Entonces ahora si vamos aquí a executions y yo escribo directamente, ahora no tengo que darle directamente a execute workflow, fíjate que me lo ejecuta de manera automática.

Me gustaría comprar, comprar, por ejemplo, vamos a decirle directamente, si te fijas se ejecuta automáticamente y ya tenemos un chatbot funcional, vale, vamos a esperar, ¿En qué zona estás interesado comprar?

En Barcelona, la verdad, fíjate que va recortando absolutamente todo y va guardando absolutamente todo la memoria, Perfecto, ¿Qué tipo de propiedad buscas en Barcelona?

¿Un piso, una casa, otro tipo?

Bueno, esto es un ejemplo, entonces Aquí tenemos una demo muy sencilla que lo que voy a hacer yo ahora, voy a enseñarte a cómo poner memoria temporal, a cómo realizar una infraestructura un poquito más compleja a nivel de chatbot y te voy a enseñar también en el siguiente módulo a cómo hacer una demo de un agente de voz también.

Entonces vamos a.

Vamos a ello.

Muy bien, lo que estás viendo por aquí es una estructura de chatbot un poquito más avanzada y te voy a ir explicando paso por paso para que lo entiendas, ¿Vale?

Que vamos a estar un ratito.

Esto es un poquito más avanzado, una vez le pides el truco, todo lo demás es mucho más sencillo, escopear y pegar para las demos.

Entonces, demo, prueba, tutorial, no te asustes, te voy a enseñar paso a paso y te voy a explicar paso a paso.

Para empezar, estamos partiendo de aquí, esto es un agente normal que se puede hacer, etc.

Ahora lo que vamos a hacer va a ser implementar que la persona pueda enviar mensajes de voz y la gente de inteligencia artificial pueda interpretarlos y luego responderle también en base a eso.

También lo que vamos a hacer va a ser añadir un sistema de memoria temporal con Redis que comentaba anteriormente, para que la gente pueda interpretar todo lo que comenta la persona en caso de que le escriba así.

Buenas tardes, ¿Cómo estás?

Soy Denise, porque fíjate qué pasa si no hacemos esto.

Fíjate lo que empieza a hacer el agente.

Pum, pum, pum, pum,-Pum.

Empieza a responder en base a lo que va recibiendo.

Entonces lo que queremos es, si la persona escribe en Pilar, sea un tipo de persona que escribe en Pilar, pueda tomar todo esto y escribir únicamente un mensaje, no responder únicamente por ejecución a cada mensaje, que eso es muy importante.

Entonces vamos a recibir el webhook de siempre.

Este agente lo vamos a dejar aquí apartado, no lo queremos.

Ahora vamos a coger, vamos a eliminar a la gente que tenemos aquí, ¿Vale?

De prueba.

Y aquí vamos a conectar nuestra gente que teníamos previamente.

Simplemente arrastramos, andamos, Esto se puede eliminar porque ya lo tenemos aquí, Organizar.

Y ahora vamos a volver aquí, vamos a pinear esto para poder trabajar correctamente nuestro desarrollo como te comentaba previamente.

Entonces, ¿Qué es lo que vamos a hacer?

Primero, en Edit Fields, te fijas, lo que hacemos directamente primero es sacar la información que necesitamos.

Ahora te explico por qué.

Si nosotros ejecutamos eso, sacamos información necesaria que necesitamos después como el misage, OK, Si te das cuenta el DateTime, sacamos el Remote ID, sacamos la conversación et.

Esto está un poquito bugueado.

Aquí vamos a usar el mismo que usamos antes, que es este de aquí de organizar información.

Vamos a duplicar esto, vamos a arrastrar esto por aquí y vamos a adaptarlo a nuestro agente.

Un segundo, Aquí hemos sacado delivery pack conversation.

Me gustaría saber cómo agenda una cita.

Vale, no saca nada más.

Cierto, no nos saca nada más.

Vale, pues nada, entonces sí, efectivamente vamos a añadir el nuestro, vale, Si vemos que después nos falta algo más, simplemente lo añadimos de nuevo sin ningún tipo de problema.

Lo pasamos aquí, Ejecutamos, ejecutamos.

¿Qué es lo que hacemos primero?

Organizamos la información, como habíamos comentado anteriormente, organizamos la información y sacamos las variables correctamente aquí en split out, aquí lo que hacemos es ponerlo todo en un mismo array, esto es interesante para organizar más la información, lo ponemos todo estructuralmente, esto a nivel de desarrollo queda más bonito, no hace prácticamente nada, pero queda muchísimo más bonito.

Lo pone en un solo Message JSON parser.

¿Qué hacemos aquí?

Parsear todo lo que llega de aquí.

¿Qué es lo que ocurre?

Que claro, no tenemos ningún missage ahora mismo que parsear.

Split out, claro, porque esto viene después de redis push, getMessage, sacamos todos los message.

Vale, vale, ya sé lo que está pasando aquí, ya te lo voy a explicar.

Vamos a utilizar este edit fill.

Lo que vamos a hacer ahora, porque no lo ha añadido aún, lo que vamos a hacer ahora va a ser todo el tema de la memoria temporal.

Esto es muy necesario para guardar los identificadores y si nos vamos aquí por ejemplo, donde pone message, lo guardamos de esta manera para que podamos adjuntar todos los mensajes que lleguen en pilar básicamente.

Entonces lo vamos a poner de la siguiente manera, puedes copiarlo, pegarlo directamente, de todas maneras te voy a dejar aquí abajo el flujo directamente para que tú puedas copiar y pegarlo en n.

¿Cómo se pega y se copia un flujo en n?

Muy sencillo, tú recibirás un JSON de esta manera y cuando tú te descargues el archivo que te doy, si le das clic aquí a los tres puntitos, le das a importar desde archivo, pones el JSON y ves, pum, se te importa ya directamente, lo único que tienes que hacer tú, muy importante, es añadir tus propias credenciales y tu información, obviamente que eso dependerá de tu agente y de tu chatbot.

Entonces ejecutamos esto y en split it out ponemos todo esto y luego lo parseamos.

¿Qué es lo que hacemos aquí?

Primero adjuntamos todo, porque aquí recibiremos absolutamente todos los mensajes en pilar que se hayan mandado y aquí en output tenemos separado, hacemos el split out para separarlo el message y luego aquí en JSON parser metemos todo otra vez en objeto switch.

¿Qué hacemos aquí en switch?

¿Aquí en switch lo que hacemos básicamente es detectar, OK?

Detectar qué tipo de mensaje es.

Si nos vamos aquí, hemos tomado nosotros una variable que es el message step conversation, cuando nosotros enviamos un mensaje nos aparecerá conversation, si enviamos un audio nos aparecerá como.

Como no conversation, sino como audio message.

Entonces aquí añadimos un switch, si no sabes añadir un switch, muy sencillo, pones aquí switch.

Este switch nos sirve para saber por dónde guiar a la gente.

Si queremos un audio lo mandaremos por aquí, si es un texto lo mandaremos por aquí, en este caso es un texto, lo manda por aquí y el merge lo meta directamente en el input.

Aquí es importante entender, vale, claro, ahora mismo porque estamos de testing, pero bueno, ahora lo que queremos es el tema de los audios, entonces básicamente en texto sería lo mismo, lo pasaría por aquí, la memoria temporal lo mete la gente y envía el mensaje.

Nosotros queremos ahora el audio, ¿Qué vamos a hacer?

Vamos a poner un HTTP protocol, ¿Vale?

¿HTTP request, OK?

Se nos va a abrir esta ventanita y vamos a configurarlo de esta manera, vamos a añadirlo en método post y aquí vamos a ponerlo absolutamente así.

¿Qué es lo importante aquí?

Aquí tenemos que sacar el server URL de nuestra instancia, es decir, es este de aquí, pero lo tenemos que sacar directamente desde nn, se recomienda mucho más, en cambio de que luego, para que luego cuando cambies el nn no tengas problemas, etc.

Vamos abajo donde pone recibe mensaje y vamos a buscar server.

Podemos buscarlo aquí, server URL, aquí lo tenemos, lo sacamos de recibe mensaje.

Esto vamos a quitarlo, que viene de un webhook anterior y esto lo vamos a pegar aquí al principio, Host chat, aquí falta un segundo, sí, efectivamente, nos falta una barra aquí, fíjate cómo va quedando.

Y luego aquí tenemos que poner el nombre de la instancia, simplemente venimos aquí y ponemos instance.

Y ponemos el nombre de la instancia tenistutorial Ahora un segundito, Prefiero añadirlo directamente desde el webhook, sinceramente.

Entonces venimos aquí, instancia, luego autenticación, nada, luego vamos a darle que nos dé el.

Vamos a activar el send headers y vamos a poner using fields below y aquí vamos a poner únicamente API Key que es para sacar la API Key que tenemos nosotros.

¿Cómo sacamos la API Key?

Lo mismo, venimos clic aquí, le damos a recibir mensaje, buscamos aquí apk y en recibe mensaje, fíjate que aquí la tenemos, la añadimos, vamos a sendbody y aquí en sendbody vamos a activarlo, vamos a poner using fields below en JSON y vamos a poner messagekey id, Esto es muy importante, ¿Por qué?

Porque esto de aquí es exactamente, si nos venimos aquí en data key y luego id, esto es el identificador de este mensaje en concreto, tenemos que guardar el identificador de este mensaje en concreto porque queremos sacar el audio de este mensaje en concreto.

Entonces añadimos eso y en convert to mp hay que añadirlo simplemente y lo pones en false, Booleano false, ponlo y muy importante, en booleano pones el boolean false, Listo, más propiedades no es necesario.

¿Entonces voy a toser un segundo?

¿Vale?

Disculpa, me he muteado el micrófono por si acaso, para no petearte el oído.

Entonces, ¿Qué es lo que vamos a hacer ahora?

¿Vamos a empinear esto y vamos a mandar un audio de ejemplo, vale?

Hay errores, dame un segundito primero, bueno, vamos a conectar, dame un segundito, voy a desactivar esto, voy a desactivar esto para que no dé error, esto para que no dé error y esto para que no dé error y ya está, ya puedo guardarlo.

Ejecutamos workflow y yo ahora voy a venir aquí, iba a decirle hola, buenas tardes, buenas noches, me llamo Denisse, Vamos a esperar y no estamos recibiendo nada, estamos en test o en Post listening for test event, vale, sí, sí lo estamos recibiendo, solamente que no como test, Venimos aquí executions y veremos por aquí que se nos ha ejecutado o obviamente va a dar error, vale, Venimos aquí execution, porque recordemos que lo hemos puesto en producción, vamos a darle clic aquí donde pone debug in editor vale, No me deja, no sé por qué.

vale, porque no tengo la license key Vale, un segundito Vale, básicamente me lo he movido a mi infraestructura directamente para que no me dé errores, vale, Porque yo anteriormente a ti te dejará activar la license key que hablábamos al principio pero a mí en este caso no porque ya tengo una vale, entonces ya estoy aquí sin problema lo que vamos a hacer va a ser darle executions y aquí vamos a mandarle un audio Hola, buenas tardes, buenas noches, me llamo Denise, ha sido un placer Se ejecuta y obviamente da error, no hay problema, obviamente tiene que dar error porque no lo hemos configurado Entonces vamos a ir aquí donde pone Debug in editor y lo que va a hacer esto va a ser automáticamente pinearnos el audio que acaba de enviar si te fijas aquí hemos sacado el audio y lo hemos guardado y lo hemos mandado para Evolution API Aquí lo que hacemos es subir el audio en los servidores de Evolution API luego vamos a añadir un download audio, vamos a tener que descargar ese audio para que NN lo pueda interpretar Es tan sencillo como darle aquí a Move, poner aquí seleccionáis convert to file move string to file y aquí directamente como ves aquí hemos puesto data cuando descargamos esto, OK, fíjate el pedazo de dash que tenemos aquí descargamos la tabla que nos llega como data entonces simplemente pones base 64 que es todo este archivo de aquí y aquí en output aquí el nombre del archivo como quieres llamarle, yo le llamo Data, no importa cómo quieras llamarle Luego importante aquí en opciones te va a aparecer esta opción que es de mimetype, es muy importante que añades el mismo mimetype, le das aquí opciones mimetype y añades el mimetype que aparece aquí que te devuelve Evolution API entonces tú descargas el audio Después de descargar el audio lo que queremos hacer es transcribirlo tenemos varias opciones, puedes utilizar Gemini, puedes utilizar chat GPT o puedes utilizar elevelabs yo recomiendo para estos casos elevelabs porque levellabs es una aplicación que puede detectar mucho más el sentimiento y es interesante que detecte también el sentimiento si lo dice enfadado, si lo dice triste.

Entonces vamos a darle a elevenlabs y vamos a darle a transcribe audio vídeo este vamos a eliminarlo Ahora lo que hay que hacer es ir a elevelabs y vamos a crearnos una cuenta te vas a ir a tu Elevel Labs, vas a meterte en esta página, te vas a crear una cuenta, te registras, etc, etc.

Esta es una cuenta de prueba que tengo y lo que vas a hacer cuando te crees la cuenta va a ser Los planes de Level Labs son muy sencillos, son estos.

Puedes empezar por 0€, literalmente, y tienes API Access también, o sea que no hay problema.

Si No te gusta eLevelAps, puedes utilizar ChatGPT directamente.

Yo te recomiendo eLevelAbs.

Entonces, desarrolladores, le vamos a dar a claves API, crear app, crear clave, vamos a decirle prueba tutorial y vamos a clicar esto para que no la restrinja.

Copiamos al portapapeles, volvemos a nuestro flujo, creamos una nueva credencial, tutorial, prueba para yo no liarme luego añadimos el Level Labs API, le damos a Save, ya tenemos la credencial conectada.

Vamos a seleccionar Speech, Speech to text, porque queremos mandar un audio a texto y el nombre del archivo que le hemos dado antes, en este caso Data.

Si por ejemplo es una conversación con varias personas, lo que se puede hacer aquí, que es bastante interesante, es poner el número de speakers y te lo divide.

Si son dos personas hablando, lo detecta y te manda el output con esos dos speakers, con esas dos personas.

En este caso no es necesario, se lo podemos indicar también directamente, pero no es necesario.

¿Ahora le vamos a dar clic a ejecutar y que nos ha devuelto?

Y si te fijas, nos ha devuelto directamente lo que hemos dicho en el audio.

Hola, buenas tardes, buenas noches, me llamo Denisse, ha sido un placer.

Si escuchamos el audio.

Hola, buenas tardes, buenas noches, me llamo Denis, ha sido un placer, lo hice correctamente.

Entonces ya tenemos el audio aquí transcrito.

Ahora lo que vamos a hacer va a ser guardarlo en esta variable de aquí, con el contenido interesante que pongas estas barras de audio.

No es necesario, pero podrías ponerlo para que la gente sepa interprete que se lo ha mandado como audio también.

Y listo.

Ahora simplemente ejecutar.

Importante el merge, en este caso el input, el merge no es necesario realmente, el merge lo podemos quitar, Bueno, claro, no, porque puede recibir dos tipos de outputs, entonces, número inputs 2.

Cuando se ejecute todo de manera correcta va a funcionar de todas maneras, Vale, si yo vengo aquí, always output data no lo manda, me está pidiendo obligatoriamente que hayan dos outputs, cierto, sí, cuando tú ejecutas el workflow en producción no hay error aquí, pero el merge en este caso nos lo está pidiendo directamente, entonces no pasa nada, lo que vamos a hacer va a ser eliminar el merge y aquí vamos a meterlo directamente en el aggregate.

Aquí en el aggregate ya tenemos todos los mensajes, aquí aparece uno, pero si ha enviado varios en pilar te aparecerán varios en pilar.

¿Volvemos a organizar la información, bien, en este caso hay que añadir el número otra vez aquí, vamos aquí a recibe mensaje, añadimos por aquí remoteid, aquí tenemos todo mensaje, por ejemplo en este caso si, en ese caso da este error, simplemente hay que poner, en realidad se puede cambiar así también, ves, poner recibe mensaje y luego aquí en transcribe a recording, aquí hay que poner el transcribe que hemos sacado aquí, por qué da error?

A ver un segundito, Lo que hay que hacer aquí, aquí queremos meter los mensajes, vale, entonces hay que poner ítem, body, data, message, conversation, en este caso no es claro, es esto, esto está bien, o lo que hacemos aquí es ponerle or, ¿Por qué?

¿Porque aquí hay dos casos, que el mensaje venga de la conversación o que el mensaje venga del audio, entonces aquí ponemos que venga de esto o estos simbolitos, estas dos barras, que significa?

Es un condicional, o que venga del audio, en este caso vamos a poner aquí el texto que viene directamente del audio, Nos da invariante syntax por alguna razón, a ver un segundito, vale, ya he visto el error y es que aquí hay estos corchetes, hay que quitarlos, ahí está, vale, listo, ya tenemos el edit fill, entonces ahora ejecutamos y ya tenemos toda la información organizada aquí, tanto si lo manda como audio como si lo manda por texto, ya la tenemos toda recibida aquí que lo que vamos a hacer ahora conectar la memoria Redis, eso es muy importante, ¿Por qué?

Porque como comentábamos, esto lo que va a hacer que se guarden memorias temporales y se pueda ejecutar en pilares, en este caso ya tengo una cuenta de Redis, pero te voy a enseñar a cómo hacerlo desde cero, vamos a ir directamente aquí donde pone Evolution Manager, perdón, vamos a ir aquí a evolución API, vamos a ir a Evolución API, Redis, credenciales y estas credenciales básicamente vamos aquí a Redis, vamos a darle crear credencial, tutorial, prueba demo y vamos a ir poniendo las cositas en este caso usuario default, la contraseña, vamos a poner la que se ha generado aquí, el host, perdón, el que nos comente, host interno, pues hay que poner este.

Y a mí no me va a funcionar porque esto lo tengo conectado en mi OVH, entonces no es host interno, pero tú básicamente pones los datos que te aparezcan aquí, a mi me va a dar error a mí porque no está conectado en la misma base, pero yo en mi caso tengo esta que sí está conectada, esta sí que está conectada con mi base, entonces ya simplemente se te conectará, no hay ningún problema, ya lo verás.

Y aquí en Operation vamos a seleccionar Push, aquí en List vamos a añadir el número telefónico que hayamos sacado de Edit Fields y aquí el mensaje completo, vamos a darle a Push Wait, este wait es el más importante, si no sabéis añadir todo esto, Redis, etcétera, simplemente si añadís de aquí, pones aquí Redis, puedes seleccionar cualquiera, luego puedes modificarlo aquí en Operation.

Y el Wait más de lo mismo, desde aquí, este wait es el más importante, esto lo que hace es esperar, simplemente esperar.

¿Por qué queremos esperar?

Queremos esperar el tiempo que la persona puede tardar en poner los mensajes de pilar, por ejemplo, si la persona pone hola buenas, se espera, soy Denise, sabes, ha tardado unos 10 segundos más o menos, tú puedes poner el tiempo que quieras, yo recomiendo 30-50 segundos, vale, en este caso para el tutorial vamos a ponerlo nada de 10 segundos, vamos a ponerlo de 15 segundos para que no esperemos tanto.

Después vamos a activar en redis el getMessage, aquí queremos sacar los mensajes que se guarda la memoria temporal en los anteriores workflows, le ponemos Get, lo juntamos en Message mismo y aquí en Key básicamente vamos a poner número que me está pidiendo que ejecute los anteriores nodos, entonces ejecutamos, vamos a ejecutar el Wait, bueno, vamos a esperar 15 segundos, vale, hemos esperado 15 segundos y ahora lo que hace es coger los mensajes, los saca directamente y aquí añadimos un condicional que es el If.

En este condicional lo que vamos a hacer va a ser de todos los mensajes que sacamos, fíjate, todos los mensajes que hemos sacado porque le hemos escrito Hola buenas tardes, soy Denise, lo que queremos es que nos saque last, entonces ponemos jsonMessage last, queremos que nos saque el último, en este caso es este.

Lo que hacemos en este if es detectar si es igual.

Al primer mensaje.

Entonces lo que hacemos aquí básicamente es comparar, poner el if en edit fields aquí directamente comparamos al mensaje que tenemos antes de pasarlo por la memoria temporal, este mensaje de aquí con el último mensaje que sacamos de la memoria temporal y vemos si es exactamente igual.

Si es igual lo que vamos a hacer es ir para arriba y responderle, si no es igual no vamos a hacer nada porque simplemente queremos que ese mensaje se guarde la memoria temporal, ejecutamos y en este caso pues no es igual, por lo tanto volvemos para atrás.

Pero si por ejemplo unpineamos esto, nos vamos al último mensaje, la última ejecución, que en este caso es esta, si no me equivoco no está aquí, 58, copiamos al editor y ejecutamos esta, un segundo, no, que no sea de testing, 56, ¿A qué hora envía el mensaje?

Hay 56, vale, pues entonces tiene que ser esta de aquí.

Le damos a debug in editor, un pin y ahora ejecutamos.

Perfecto, vamos a ejecutar, vamos a esperar, Nos haga el if y aquí efectivamente ya va true, ¿Por qué?

Porque significa que es el último mensaje en este tiempo, lo mandamos por un edit fields otra vez.

Para organizar la información lo que vamos a hacer aquí básicamente es concatenar toda la información está en un solo mensaje, concatenar toda esta información en un simple mensaje, ponemos una variable de userMessage y aquí en el if redis getMessage aquí en realidad podemos hacerlo aquí seleccionamos todos los ítems, ponemos ítem JSON message que es todo el mensaje y podemos join para poner en join todos estos mensajes en la propia variable para que se junte aquí en Redis.

¿Lo que hacemos ahora es eliminar esos mensajes porque ya no los vamos a utilizar después, es una memoria temporal para guardarlo en pilar, porque luego se guarda la memoria general, vamos aquí a organizar información, aquí en este caso hay que seleccionar lo que nos llega, vale?

En este caso organizar información ya no es, ya no es necesario, ¿Vale?

Porque era el anterior agente, entonces ya hemos eliminado la memoria temporal y ya no está la memoria temporal, pero aún lo tenemos aquí en nuestro flujo de nn.

Entonces vamos aquí a la gente y lo que vamos a hacer va a ser ponerle aquí el userMessage que hemos sacado aquí, que acabamos de borrar y el tiempo en el que se mandó este mensaje, que esto lo puede sacar directamente, esto debería estar bien, si no me equivoco lo sacas directamente de aquí, Datetime, Entonces el agente ahora se va a ejecutar, no cada vez que ejecutas un mensaje de estos, sino va a coger tú del pilar y lo va a ejecutar, entonces le damos a ejecutar a la gente, un segundito, hay un error en la memoria, la key hay que añadirla aquí, importante recordar, añadimos por aquí la remote key, conectamos, Vamos a edit fields, aquí ya organizamos directamente el tiempo de escritura que tarda con el output, aquí marcamos la conversación como leída, el contacto, organizar identificador, aquí lo mismo, añadimos el identificador, lo mismo de nuevo, Marcamos la conversación como leída y aquí en enviar texto exactamente lo mismo, recibir mensaje, remote ID, el mensaje que hemos sacado de la gente, importante que ya está añadido y el delay que generamos, entonces ya si venimos aquí un segundito, enviar texto, tenis tutorial instance doesn't exist vale, aquí vamos a poner tenis videoprueba, perdón, ejecutamos.

Y ya nos habrá mandado simplemente un mensaje, fíjate la diferencia entre que antes nos enviaba todo y nos respondía y ahora ya directamente nos responde en base a 1 vale, esto es maravilloso, le da un toque profesional brutal a nuestra gente, fíjate lo que acabamos de hacer.

Entonces ¿Cómo hacemos demos muy sencillas, muy sencilla, cuando cada vez que nosotros queramos hacer una demo, por ejemplo de chatbot, cogemos este system message, lo mandamos aquí a manus y decimos quiero que me hagas un bot similar o igual, vale, para la inmobiliaria X y le das toda la información de la inmobiliaria, inmobiliaria España, por ejemplo, vamos a fotocasa, pues queremos que lo haga con fotocasa, le mandamos toda la información para que la scrapee de fotocasa, entonces ahora nos va a hacer exactamente lo mismo, simplemente que nos va a scrapear la información de fotocrasa y nos lo va a mandar, simplemente tendremos que copiar el system prompt, para que veas cómo lo hace, simplemente voy a reiniciar la memoria?

Define below, vamos a poner de nuevo el identificador, Vamos a esperar a que nos escape toda la información de fotocasa, ya vemos por aquí que nos está entregando finalmente el archivo, si vamos por aquí a system prompt de fotocasa, copiamos puedes utilizar manos como puedes utilizar chatgpt, ya te digo, ejecutamos el step y si ejecutamos ahora todo veremos que nos responderá en vez de down piso, nos responderá como fotocasa, ¿Soy de fotocasa?

Entonces ya es una demo un poquito más personalizada si le mandamos un audio, incluso si le mandamos dos audios, Hola, buenas tardes, sí mira, me gustaría un piso para Barcelona, vale, Y lo voy a decir por ejemplo en otro audio, de presupuesto máximo tengo como 20, 20.000 y por cierto me llamo Juan, por ejemplo, vale, entonces ahora nos está ejecutando absolutamente todo, pero espera, lo tenemos pineado un segundito, lo tenemos, tengo que quitar esto un segundito, no va a responder, igual puede ser que no responda muy rarillo.

O igual no responde bien, veremos a ver, pero creo que me toma otra vez estos datos si no me equivoco.

pues no, mira, fíjate, le hemos respondido, ¿Qué le hemos dicho?

Le hemos dicho hola buenas tardes, mira me gustaría un piso para Barcelona, un piso para Barcelona de presupuesto máximo tengo como 20.000 y por cierto me llamo Juan, me llamo Juan, Hola Juan, buenas tardes, gracias por contactarnos para ayudarte a encontrar un piso en Barcelona, como lo hemos dicho, podrías confirmar si buscas un piso para comprar o alquilar con un presupuesto de 20.000, podemos revisar opciones, asesorarte sobre las mejores alternativas y posibles ayudas hipotecarias, estoy aquí para ayudarte, es impresionante, vale, se puede personalizar, darle un toque más humano, etc, etc, etc, Pero esto es para presentar una demo.

¿Cómo presentamos la demo?

Básicamente en la llamada que tengamos de ventas, en la llamada que tengamos, perdón, de demo de analítica con la persona, le enseñamos un poquito eso y que él mismo por ejemplo pueda hablar, le mandamos el número de WhatsApp y que él mismo pueda hablar con él, con el bot, por ejemplo.

Entonces lo dicho, espero que te haya gustado este vídeo, luego ya en un futuro pues iremos agentes más avanzados, esto es para la demo y después de finalizar con este vídeo te voy a enseñar en el siguiente a cómo hacer demos de agentes de voz de manera completamente sencilla en 10 minutitos entonces nos vemos en el siguiente.

Muy bien, en este vídeo te voy a enseñar exactamente las nociones básicas de NN.

Vamos a construir nuestro propio chatbot de inteligencia artificial de ejemplo y voy a enseñarte cómo conectar la mayoría de las APIs con los modelos.

Voy a enseñarte todo, todo lo básico para poder realizar un chatbot.

Entender cómo funcionan los flujos, entender cómo funcionan las memorias, entender cómo funcionan las tools, entender cómo funcionan los modelos.

Un curso prácticamente completo.

Vamos a empezar por las nociones básicas.

Lo primero que tenéis que entender es qué tenemos en NN, qué es lo que podemos hacer, qué es lo que no podemos hacer.

Para empezar, aquí tenemos los workflows, es muy importante, Nosotros cuando tengamos en un futuro bastantes clientes, vamos a tener que organizar nuestro espacio de trabajo, porque si no va a ser un desastre.

Entonces vamos a crear una folder.

Aquí podemos crear folders.

No me deja, dame un segundito.

Voy a poner otro correo electrónico para licencia, por ejemplo.

Vamos a poner cualquier correo que tenga.

Deme un segundito.

Voy a poner team, A ver si me la mandan.

Vamos a esperar.

Bueno, voy a poder hacer el tutorial simplemente.

El apartado de las folders es muy sencillo.

Tú si te quieres organizar las folders, aquí puedes organizarte las carpetas, aquí puedes crear carpetas, aquí puedes filtrar, aquí puedes meter credenciales directamente.

Esto es importante porque puedes añadir las credenciales antes de crear los workflows.

Yo, yo recomiendo directamente añadir las credenciales a medida que vais desarrollando infraestructuras.

Las ejecuciones, las datatables, que es una cosa que ha salido prácticamente la última versión de NE, que es básicamente para poder crear bases de datos internas en tu propio host, en tu propia Virtual Private Server.

Entonces nos vamos a meter aquí en workflow y vamos a hacer una cosa.

Te voy a enseñar primero las nociones básicas, después te voy a enseñar cómo vamos a hacer un chatbot ejemplo que funcionable, cosas interesantes.

Primero, aquí tenemos inteligencia artificial, todo lo que viene a ser inteligencia artificial que puede generar agentes, que puede generar agentes de watrails, por ejemplo, que son agentes básicamente de seguridad, para que no haya ningún.

Para prevenir, básicamente como aquí pone Generating undersideable responses, Generar respuestas indeseables, conectar OpenAI directamente.

Los LLM básicos, ¿Vale?

Para que tengan una estructura directa.

Information extractor, sacar información, simplemente.

Question and answer, change, una inteligencia artificial que únicamente responde y pregunta, análisis de sentimiento, etc.

Text classifier, esto ya es un poquito más avanzado, pero lo que vamos a hacer básicamente es construir un agente normal y de ahí te voy a ir explicando.

¿Aquí tenemos acciones que se pueden hacer en distintas aplicaciones, aquí están todos las conexiones que tenemos, podemos buscar, tenemos manipulación de datos, tenemos códigos, tenemos tiempos, tenemos edit fields, añadir o quitar ítems, meter filtros, quitar duplicados, dividir, por ejemplo que nos llegue un nodo, imagínate que nos llega de una manera no?

Por ejemplo, nos llega un texto que pone Denise, pone 18 y pone una fecha 30 del 6 del 2006, por ejemplo, fecha de nacimiento y viene todo esto en un string.

Vale, pues ¿Cómo dividirlo?

Con split it out, lo divides de this en distintas variables, 18 y 30 del 2006.

Esto por ejemplo sería lo que hace esta herramienta de split it out, que es para dividir una pisma variable, una cadena de texto en diferentes.

Aquí es lo contrario, el aggregate, lo contrario, el split it out, que lo que hace básicamente es lo contrario a esto.

Tienes aquí y lo añades en uno mismo, por ejemplo el merge, que es cuando recibes distintos inputs y quieres meterlo en uno mismo también resumir.

¿Y luego a nivel de compresión y conversión de data, aquí tenemos el flow, cosas para el flujo, el core del flujo human in loop, Vale, para que?

Esto es para hacer infraestructuras donde se requiera de atención humana, es decir, que se haga cierta cosa y hasta que una persona no lo verifique o no lo apruebe, no se haga, por ejemplo, y lo puedes añadir.

Otro trigger, trigger manually, hay distintos triggers con formularios como el de chat, que es el que tenemos ahora mismo.

Y también tenemos muy importante el tema de los webhooks on webhook cal.

Los webhooks son muy importantes porque es prácticamente donde se conecta absolutamente todo.

Si tú quieres conectar cualquier aplicación, un agente de voz, si quieres conectar lobable para hacer páginas web, si quieres conectar cualquier herramienta, al final vas a tener que utilizar webhooks, que son conexiones APIs entre aplicaciones.

Entonces, si nos metemos a la estructura de webhook muy básica, podemos ver por aquí que tenemos distintos métodos, Estos son los HTTP methods, podemos hacer en test o podemos hacer en production.

¿Qué significa en test?

Básicamente es cuando estamos haciendo directamente una prueba, no lo hemos puesto directamente a producción, no lo queremos en caso real.

Entonces, por ejemplo, si nosotros queremos hacer un método post, recibir información de otra aplicación, en método test copiaremos esta URL, que le podemos dar un nombre más específico, por ejemplo, prueba de NIST.

Un authentication en cas de que sea necesario.

Ahora mismo no es necesario, tienes distintos tipos y cómo quieres que responda en este caso Response inmediataly.

En este caso de response sí que voy a tocar uno muy relevante que es el de Response to webhook node.

Dame un segundito porque está la música, estaba la música y hablando en vocales, disculpa.

Entonces en el apartado respond hay uno que voy a recalcar que es este que pone Response to webhook Node.

Este es muy importante porque si añadimos aquí, le damos clic aquí, añadir response to webhook, OK, Es muy importante porque, por ejemplo, imagínate que nosotros queremos conectar un agente de voz y queremos que haga una automatización.

Nosotros pondremos este webhook, haremos la automatización y al final le tendremos que devolver a ese agente de voz un output para que entienda que se ha hecho, si se ha podido hacer por ejemplo o no la automatización.

Entonces directamente lo manda al mismo webhook de vuelta a la anterior aplicación.

Esto es muy importante, ya lo explicaré en cosas más, en cosas específicas, cuando vengan los casos, entonces explicará.

Pero esto es muy importante que sepas que vamos a tocar mucho los webhooks, esto es muy, muy importante.

Entonces, ¿Qué es lo que vamos a hacer ahora?

Yo te voy a enseñar cómo conectar las credenciales, cómo funcionan las memorias de los agentes de inteligencia artificial y cómo funciona este nodo.

En principal vamos a crear un chatbot de ejemplo y a medida que vamos creando ese chatbot de ejemplo, te voy a explicar cómo funciona todo, prácticamente cada parte de ese chatbot.

Para empezar tenemos el WhenChatMessage Received, esto es muy importante.

Este es el trigger que le vamos a dar, el de iniciación en este caso.

Este puede ser cualquiera de las aplicaciones que utilicemos.

Por ejemplo, si utilizamos WhatsApp, si nos bajamos aquí a donde pone Triggers, le damos a On Message, aquí hay que conectar las credenciales y eso no, pero por ejemplo, y conectamos el flujo a la gente, ya podemos recibir desde WhatsApp que por ejemplo queremos ver los mensajes que se reciben en Telegram.

Vamos a Telegram, vamos a Triggers on Message y hacemos lo mismo, conectamos la credencial y se conecta.

Entonces, dependiendo de la aplicación que tú vayas a usar, vas a tener que añadir uno u otro.

También se pueden hacer desde Webhook directamente, que es el que veremos después con Evolution API.

Vamos aquí a Webhook, le damos aquí, lo ponemos, muy importante en método post mensaje y luego este enlace lo añadiremos en la aplicación de Evolution o de WhatsApp, de donde sea.

Y cada vez que se reciba un mensaje se ejecutará este Webhook.

Entonces es muy importante porque este es el trigger inicial.

En este caso vamos a utilizar el propio nativo de NN para que veas las pruebas.

Entonces vamos a eliminar uno.

Hace falta ni que lo eliminemos, lo voy a eliminar por si acaso, para que no haya lío, no quiero hacer un lío.

Aquí, clic derecho, no lo veo, un segundito.

Bueno, le damos a Delete directamente desde el teclado.

¿Entonces vamos a escribir un mensaje de prueba, vale?

Si le damos aquí a Open Chat, se nos abre un chat.

Aquí nosotros podemos escribir lo que queramos a la gente.

Hola, buenas.

En este caso falla, obviamente, pero vemos que se ha registrado directamente el texto y nos ha generado por usuario, nos genera un caché temporal, nos genera un caché en base a quien escribe.

Eso ocurre en todos los triggers, en WhatsApp, en Telegram, en propio DN, nos genera un session ID, nos genera la acción que ha hecho la persona y nos da el texto que nos ha mandado.

Estas son las variables que recibimos de la gente, que son los datos con los que después vamos a manipular y vamos a utilizar para que la gente haga una cosa u otra.

Entonces, una vez explicado esto, vamos a ir directamente al agente de inteligencia artificial.

¿Cómo se corresponde y cómo funciona un agente de inteligencia artificial?

Para empezar, cuando damos clic, tenemos aquí el prompt userMessage, este es el prompt que recibe directamente el agente.

Puedes poner uno definido directamente, puedes decirle este es el texto que recibes de la persona y tú, por ejemplo, puedes arrastrar el mensaje que acaba de escribir la persona.

Tú le puedes decir dime exactamente, dice la persona.

Entonces este es el prompt userMessage que le damos cada vez que se ejecuta el prompt.

Luego tenemos el require specific output format.

¿Qué significa esto?

Significa que queremos dar un output específico que cuando salga el agente nos dé directamente un output, una salida con un formato en concreto.

Esto lo explicaré después.

Enable FileBack Model.

Esto no es necesario ahora, esto en caso de que dé error, pues estableces otro agente, por ejemplo, que puede hacerlo y sustituirlo.

Lo importante es esto.

Aquí vamos a añadir System message.

Este aquí es donde le añadimos toda la magia a la gente, todas las instrucciones, absolutamente todo, todo el contexto de la gente.

Por ejemplo, aquí hemos escrito lo buenas, Vamos a hacer un agente, por ejemplo, que lo que haga es que el texto que ponga la persona lo traduzca directamente en inglés y se lo mande en inglés.

Muy importante, los agentes, recomiendo darle clic aquí en expresión y luego ponértelo aquí en grande.

Es muy importante que tengáis en cuenta que los agentes de inteligencia artificial funcionan en formato Markdown, ¿Vale?

Para poder optimizarlos lo máximo posible.

¿Qué significa Markdown?

Te lo voy a explicar.

¿Que significa Markdown?

Porque los prompts se escriben así.

Markdown es un lenguaje de formato simple y ligero que permite dar una estructura y estilo al texto sin usar herramientas complicadas.

Se utiliza muchísimo en programación, documentación y también en props, porque es una forma de escribir texto que luego puede renderizarse de manera más fácil.

Aquí tenemos un ejemplo y estas son las nociones muy básicas.

Quiero que te grabes una cosa en la cabeza, muy importante, Si tú tienes alguna duda, tienes que entender que ChatGPT y Advisia Academy.

Dame un segundo, si se escribirá.

Acá de mí.

Venga va Denisse, tú puedes.

Tengo el ratón hecho, pochísimo.

Son tus mejores amigos.

Mejores amigos.

¿Qué significa esto?

Si tienes duda ChatGPT, si tienes duda Advis Academy, Carlos y Denisse, directamente ni te lo pienses, empieces a ver tutoriales directamente.

La duda que tienes, la duda, te resolvemos que tienes una duda, te resolvemos que tienes una duda técnica para saber por qué Denis dice esto.

ChatGPT, por ejemplo, ¿Vale?

Entonces es muy importante que entiendas esto, ¿OK?

¿Cómo se hacen?

¿Explícame por ejemplo, cómo se puede hacer el mejor prompt más optimizado nn Por ejemplo, ves?

Aquí nos lo explica.

Estructura clara, Markdown obligatorio, lo que comentamos, definir los roles, definir las reglas y prohibiciones y tener un formato de salida fijo.

Muy importante en n.

Este es el prompt perfecto, el system prom perfecto, Son cuatro pilares que tiene que seguir a la gente sí o sí para poder hacer un agente que funcione y que sea viable.

Tener una estructura muy clara de lo que hace la gente.

Tener los roles definidos de lo que hace la gente.

Tener unas reglas y unas prohibiciones que no puede hacer y que debe seguir.

Y tener un formato de salida fijo.

Entender cómo quiere que devolvamos eso a la gente.

Por ejemplo, aquí tenemos una estructura ideal de prompt.

La estructura universal más efectiva para nn es rol.

¿Qué eres y cuál es tu propósito?

Contexto, reglas, output format y ejemplos, ¿Vale?

Por ejemplo, vamos a añadir esto y vamos a hacerlo en base a cómo queremos que haga.

A lo que queremos que haga la gente.

Disculpa.

¿Vale?

Entonces, rol.

Vale, le vamos a añadir un rol.

Por ejemplo, eres Denise de Advisia Academy.

Respondes siempre en inglés y tu rol es traducir el texto directamente.

¿Qué recibes?

Teleusuario, saludar a Denise, siempre importante.

¿Vamos a decirle que nos salud, que salude, no?

Que salude.

Vamos a poner traducir.

Vamos a hacerlo sencillo.

Tu rol es traducir el texto directamente en inglés.

Traducir el texto directamente.

¿Que recibes del usuario en inglés siempre, independientemente del idioma?

Por ejemplo, contexto, recibes.

Recibes el mensaje en el input.

El input, en el user input le podemos dar.

Entonces, fijaos como ya voy siguiendo la estructura.

Es muy importante ponerlo con los guiones para ir poniendo distintas cosas.

Esto es muy importante en el markdown, el contexto maestro mismo, las reglas.

Esto es muy importante que lo tengas en cuenta, porque ahora parece muy sencillo, parece muy sencillo, pero luego cuando creas infraestructuras complejas hay pequeños detalles.

Cuando dices ay, no está el guión, ay, no está el markdown, este error aquí, ay, no está bien definido esto.

Y vas a tener tanto texto, tanto texto que vas a decir no entiendo qué está pasando aquí.

Entonces es muy importante que entiendas muy bien las bases, ¿Vale?

Tools, Bueno, reglas, por ejemplo, vamos a decirle no te desvíes y no utilices cualquier idioma que no sea el inglés, ¿Vale?

Las tools y el output format.

Las tools.

¿Qué significan las tools?

Las tools es básicamente lo que conectamos después aquí.

¿Qué permiten las tools?

Esto es la hostia, es la gracia de la gente.

Por ejemplo, que podamos conectar, por ejemplo, Google Calendar, ¿Vale?

Y que nosotros conectamos una tool que se llame, le asignamos un nombre que se llame, por ejemplo, crear evento, ¿Vale?

Entonces, ¿Qué le decimos?

Vamos aquí a la gente, ¿Qué nombre le hemos asignado a la Tool?

Crear evento, luego hay que configurar la Tool, ahora no voy a enseñarte cómo se hace, pero te lo voy a enseñar a futuro.

¿Pero si te fijas aquí ya tenemos la Tool, hay que definirla, hay que añadir la credencial como corresponde y si vienes a la gente y ves Assistant Message, aquí en Tool le podemos decir si aplica, ves?

En caso de que tenga aquí le podemos decir quiero utilizar, cada vez que la persona persona escriba debes ejecutar la Tool y fíjate cómo lo ponemos entre estos corchetes, crear evento y después vais a ver cómo va a crear, va a ejecutar la Tool, pero va a dar error porque no está bien conectada, pero para que lo veas.

Y Output Format.

¿Cómo queremos que nos devuelva la gente?

Vamos a decirle quiero que me lo devuelvas siempre con el texto, sin tonterías, ni emojis, ni símbolos raros, siempre en inglés.

¿Y aquí vamos a poner ejemplos, por ejemplo, Hello Dennis?

¿Por ejemplo, Hello, how are you?

OK, por ejemplo.

Entonces, ¿Qué vamos a hacer ahora?

Muy importante, quiero que entiendas que chatgpt es tu mejor amigo en este caso.

Entonces te voy a dar un truco muy importante.

En cualquier System Prom que hagas, tú puedes copiar todo esto, Vamos a mandárselo, chatGPT, vamos a decirle, quiero que me hagas el mismo exacto System Prompt para mi agente de NN, pero que esté mucho más mejorado, con más ejemplos y dándole instrucciones más claras para que funcione.

Mandamelo en formato Markdown, listo para copiar y pegar.

Esto es un ejemplo para que entiendas todas las bases, pero después vas a ver que es súper, súper más sencillo.

Es mucho más sencillo, fíjate, nos da el System Prompt optimizado directamente en inglés.

¿Es brutal esto, Hay cosas, por ejemplo, es in English, lo remarca quién eres?

Lo remarca Always, siempre respondes las tools, más formatos, fíjate, más ejemplos, mucho más mejores definidos, simplemente copiamos, vamos aquí y pegamos y ya tenemos nuestra gente.

Entonces, ¿Qué es lo que vamos a hacer ahora?

¿Aquí por ejemplo, vamos a conectar, ves?

Dímelo exactamente lo que dice la persona aquí directamente, esto no hace falta ni ponerlo, le damos directamente el Chat Input, ¿Cómo se le da?

¿Simplemente arrastras lo que llega de la persona, vale?

¿Chatinput aquí, vale?

Entonces, si nosotros ahora escribimos, vais a ver, hola buenas, que nos da error, ¿Por qué?

¿Porque ahora vamos a ir al siguiente apartado que son las credenciales, cómo conectar las credenciales de manera correcta, Te voy a enseñar cómo vamos a conectar una credencial de ejemplo de OpenAI, vale?

¿Yo te recomiendo dos cosas cuando estés empezando te recomiendo Gemini, te recomiendo OpenAI, te recomiendo OpenRouter, porque te recomiendo Open Router?

Porque en Open Router si eliminamos este modelo y le damos aquí añadir y vamos a Open Router, vamos a quitar error un segundito, vamos a quitar esto de aquí, si damos clic aquí ponemos Open Router, Open Router es una plataforma open source que reúne absolutamente todas las credenciales y te las pone en una, entonces no tienes que estar conectando credenciales constantemente, sino que ya tienes una y la añades.

Si nos vamos aquí a Open Router y buscamos en Internet, Había muteado el.

Estoy un poquillo resfriado, había muteado el micrófono para no toser en el micrófono, entonces si te fijas nosotros básicamente te creas una cuenta en Open Router y aquí tienes todos los modelos, es muy interesante esto, yo te recomiendo sinceramente esto, entonces tú aquí en Open Router puedes filtrar por modelos, puedes decirle que te de el de Gemini, puedes decirle que te de el de OpenAI, puedes decirle que te deja Antropic por ejemplo de Cloud directamente y tienes todos conectados, no tienes que ir teniéndolos separados, si te fijas ir conectando separados, gemini, el de OpenAI, entonces yo te recomiendo que conectes open router, ¿Cómo vamos a conectar Open Router?

¿Muy simple, esto para que entiendas son los modelos LLM que utilizamos, dependiendo de tus necesidades vas a utilizar un modelo u otro, aquí directamente por ejemplo puedes ver en qué son mejores los modelos, si vamos a modelo de imagen, quitamos filtros, perdón, Input, en output, perdón, categories, prompt pricing, bueno aquí podemos filtrar dependiendo lo que queramos, prompt pricing free 0,5 10, el context length, OK?

¿Si lo queremos para vídeo, que nos puede generar vídeos, imágenes, yo en imágenes por ejemplo recomiendo muchísimo Gemini, vale más que otro sinceramente, pero bueno aquí puedes conectar todos los LMS, los LLMs, entonces vamos a crearnos una cuenta sencilla, te creas una cuenta, registras correo electrónico, nos vamos a ir directamente donde pone credits, aquí en créditos van a ser los créditos que nosotros tengamos, OK?

¿Muy importante, va a ser básicamente lo que nosotros, lo que vaya a ir consumiendo el agente, vale, Normalmente yo te digo por con cinco, diez dólares tienes de sobra, o sea de sobra vamos, si no ya dependiendo lo uso, si tienes más infraestructura y más clientes significa que estás haciendo más, por lo tanto mete más créditos y no hay ningún problema porque estás haciendo pasta con los clientes entonces vamos a darle aquí añadir créditos, dame un segundito, voy a añadir un poco de créditos, vale?

Vale, y una vez has añadido directamente tú, has añadido directamente tu, tu tarjeta de crédito y tu dirección, básicamente compramos los créditos, vale, Es un mínimo de 5, te pide un mínimo de 5, no puedes ponerte 2 si no me equivoco, vale, tiene que ser mínimo 5, entonces vamos a poner 5 dólares, no queremos invoice, simplemente vamos a comprar.

Y como vemos ya me ha añadido 5 créditos, ahora puedo utilizar los créditos que quiera con los agentes que quieran.

¿Cómo conectamos el Open router con el agente de n?

Porque hay que conectarlo, cuando le demos clic a open router aquí nos aparecerá directamente select credencial, entonces vamos a darle a crear nueva credencial, aquí nos va a pedir una API key, vamos a ir directamente aquí donde pone keys y aquí vamos a crear una API key, vamos a poner n, prueba tutorial en mi caso vamos a poner un límite de crédito por ejemplo, que no nos quite más de tres créditos de tres dólares por ejemplo, vamos a crear, vamos a darle copiar aquí vamos a añadir lo que hemos copiado, la apici, aquí le damos a guardar y como verás ya se nos habrá conectado nuestra cuenta de open router, tenemos acceso a todos los modelos, entonces aquí ya directamente, ¿Cuál vamos a usar de ejemplo?

¿Vamos a usar por ejemplo el 4.1 mini, pero si te fijas, si le das clic aquí a modelos tienes absolutamente todos los modelos que quieras y esto es maravilloso, nosotros Vamos a seleccionar 4.1 MIDI de ejemplo, vale?

Que tienes algunas más opciones que puedes meter, por ejemplo la temperatura que quieres de la gente, el tiempo de espera, el máximo número de tokens que quieres que gaste, por ejemplo, etc.

Pero esto no lo vamos a tocar ahora.

Entonces ya hemos seleccionado, ya tenemos un modelo de inteligencia artificial metido a nuestra gente para que pueda interpretar estos datos.

Luego tenemos la memoria, que ahora trabajaremos con la memoria, ¿Vale?

Después lo trabajaremos eso.

Entonces si nosotros vamos al chat y ya directamente aquí le ponemos, vamos a limpiar esto y vamos a poner directamente Hola, buenas, veremos que nuestra gente credencial, vale, Nuestro agente, fíjate que lo que ha hecho es, fíjate, ha intentado crear el evento con la tool que le habíamos asignado, pero no puede ser porque no tenemos ninguna credencial puesta en Google Calendar, que esto lo enseñaré próximamente porque es un poquito más complejo conectarlas, no es complejo, simplemente que tarda un poquito más y quiero que entiendas las nociones básicas de un chatbot.

Entonces vamos a eliminar la Tool, vamos a ir donde habíamos ido, a System Prom y le habíamos dado las tools y simplemente como no hay tools, las vamos a quitar, perdón, aquí arriba, esto es el response Result, las quitamos, le damos a Save.

Entonces ahora mismo si le decimos Hola buenas, veremos que la gente nos devuelve como queríamos que nos devolviese, en inglés, absolutamente todo.

Entonces el agente recibe el mensaje, lo pasa por el modelo de point router que le hayamos asignado, interpreta y tiene en cuenta todo lo que le hemos dicho y nos da un output, es maravilloso.

¿Por ejemplo vamos a ponerle buenas tardes, me llamo Denise, y tú cómo te llamas?

¿Ves?

Fíjate que nos traduce exactamente igual.

Good afternoon, my name is Denise and you watch it your name.

Vale, perfecto, ahí lo tenemos.

Vamos a implementar la memoria.

¿Qué significa la memoria?

Esto es muy importante, para que la gente tenga memoria es muy sencillo, normalmente se suele trabajar con Postgres y Redis, pero en este caso vamos a trabajar con Simple Memory.

Seleccionamos Simple Memory, aquí tenemos que ver las conversaciones previas que queremos que recuerde, por ejemplo, vamos a dejarlo en 5 y aquí añadimos el session ID, que ya lo añade automáticamente.

Aquí añadimos el identificador por caché de usuario para entender a qué usuario guardarle la memoria o el chat que ha asignado.

Entonces vamos a ejecutar varias veces Hola, me llamo Denise, por ejemplo, vamos a decirle que me llamo Denise, vamos a decirle mi comida favorita son las lentejas.

Y ahora lo que vamos a hacer va a ser ir al agente y vamos a tener que modificarlo para que haga lo que nosotros queremos.

Vamos a coger, por ejemplo, esto y vamos a decirle quiero que me hagas el agente de manera que ahora sea un asistente virtual de Advisia Academy que resuelva dudas y que recuerde todo en la memoria con el nodo de memoria que tiene conectado a n.

Quiero que te inventes datos de la empresa y de absolutamente todo, pero que parezca realista.

El agente deberá responder en el idioma, por ejemplo, que la persona le habla como input.

Debe detectar el lenguaje y adaptarse a él.

El objetivo de la gente es resolver dudas de manera humana, debe parecer humano y no debe desviarse del camino.

Esta gente no tiene tools conectadas.

Y quiero que me mandes directamente el System Prompt para copiar y pegar.

Dejamos chatgpt que trabaje.

Una cosa muy importante también que te iba a comentar es que te recomiendo muchísimo que utilices Manus, ¿Vale?

Porque Manus, por ejemplo, permite hacer búsquedas un poquito más específicas, lo hace todo mucho, mucho mejor.

Sí que es verdad que es un poquito más costoso, yo lo voy a hacer con chatgpt porque me gusta más.

Pero si te puedes permitir manus, utiliza manuscripts 100% como el doble de chatgpt, pero yo te lo recomiendo mucho más, ¿OK?

Y aquí tenemos el System Pro definitivo.

¿Veis?

Cuesta la membresía Pro.

Nos ha hecho un ejemplo Your Advisia de Office al Virtual Assistant of Advisia Academy a Global no sé qué, no sé cuánto.

Le he dicho que se invente los datos, pero por ejemplo, tú le puedes decir a chatgpt que te haga el chatbot como quieras, ¿Vale?

Vamos a copiar el agente y ahora tendrá otro rol.

¿Qué es lo que ocurre?

Que ahora tiene memoria.

Hemos tenido una conversación previamente, le hemos dicho anteriormente que me llamó Denisse, que mi comida favorita son las de Texas, y he tenido un poco de conversación con él.

Entonces, ¿Qué pasa?

Nosotros ahora cuando le escribamos, le digamos hola, buenas, va a tener primero el rol del agente nuevo que le hemos asignado.

Hola Denisse, ¿En qué puedo ayudarte hoy?

¿Ves?

Le hemos dicho hola, buenas, fíjate, le hemos dicho hola, buenas, y ya recuerda nuestro nombre porque se lo hemos dicho antes.

Hemos dicho hola, me llamo Denisse.

Ya se acuerda de que me llamo Denisse.

¿Es decir, oye, sabes cuál es mi comida?

Vamos a preguntarle, quiero que me digas qué planes tienes.

¿Por ejemplo, vemos que la gente se ejecuta, vale?

Lo que pasa es que no me cabe en la pantalla, la gente se está ejecutando constantemente.

Claro Denis, en Advisia Academy tenemos tres planes principales que se adaptan a diferentes Advisia Core Program, Abyssia Pro Membership Abyssia Certification Me interesa el de certificación.

¿Vamos a cambiar el idioma por ejemplo, vamos a decirle What's the price?

¿Cuál es el precio?

Veis por ejemplo aquí ya tenemos un error que lo que crea es que yo por ejemplo se adapte al al translate del último mensaje.

¿Qué es lo que ocurre?

Que por ejemplo coge los mensajes de la anterior memoria y detecta que están en español, por lo tanto tiene un bug ahí.

¿Qué le podemos decir?

Vamos a decir a la gente, hay un problema con el idioma, quiero que se adapte al último mensaje que ha tenido que recibe el agente y debe tener en cuenta ese idioma y no los de la memoria.

Si le hablo en chino debe responder en chino, si le hablo en inglés, debe responder en inglés, si le hablo en español debe responder en español, dependientemente de el idioma que esté guardado en memoria.

¿Entonces ya te digo que ChatGPT te va a ayudar muchísimo en esto, a mí me ha ayudado muchísimo, de hecho yo lo sigo utilizando hoy en día para todo esto, es la gracia, vale?

Es la maravilla de la inteligencia artificial.

Entonces aquí ya nos da la corrección, tu agente debe recordar información, pero no el idioma, el idioma siempre debe depender únicamente del último mensaje recibido, La memoria jamás debe influir en la elección del idioma.

Entonces nos manda directamente el System Prompt, vamos a darle a copiar código, vamos a pegarlo y ahora sí debería funcionar este error que comentamos antes.

Entonces le decimos batwatch the price y si te fijas ya te habla el inglés y.

¿Y si le digo hola buenas, ya había hablado otra vez en español, vale?

¿Antes le habíamos dicho, esto es muy importante, fíjate que si yo ahora le digo vamos a jugar con la memoria, vale?

¿Yo antes le he dicho, hace mucho tiempo, hace un ratito le he dicho que me gustaban las lentejas, entonces le voy a decir sabes cuál es mi comida favorita?

¿Fíjate que no lo sabe, no me has contado cuál es tu comida favorita Y dirás Denise, pero claro, si antes se lo has dicho y tienes la memoria, no?

Mi comida favorita son las lentejas.

¿Qué es lo que pasa?

Que le hemos añadido una capacidad muy corta, le hemos añadido una capacidad de 5.

¿Si nosotros le añadimos una capacidad de 25, por ejemplo, y le decimos ahora sabes cuál es mi comida favorita?

No sé por qué no lo está teniendo en cuenta.

A ver un segundito.

Aún no me has contado cuál es tu comida favorita, pero me encantaría que me la contaras.

Seguro que no te la he contado.

Vamos a ver qué nos dice.

Si quieres puedes decírmelo ahora y tener.

vale, puede ser que se haya reiniciado la gente puede ser que lo haya reiniciado antes, pero bueno, si yo le digo, por ejemplo, son las lentejas, dime los precios, dime, tell me about, por ejemplo, about the pro membership.

Of community in Russian, please, En ruso, por ejemplo, y me lo hace en ruso.

In China Chinese.

Vamos a preguntar cuál es mi comida favorita.

Execution ID Vale, creo que ya sé lo que está pasando.

vale, no, coño, ya sé lo que pasa, que estaba desactivado, ya decía yo, digo, me estaba rayando, digo, que raro, no estaba guardando todo esto en la memoria, Entonces es normal, mi comida favorita son las lentejas.

Ahora, sí lo guardo en memoria en ruso.

Dime, dime sobre los planes, por ejemplo, se va desactivando la memoria, no sé por qué.

¿Ahora dime?

¿Tu comida favorita son las lentejas?

¿Quieres que te ayude más sobre ellas o que te ayude con algo relacionado a tus intereses?

¿Bueno, entonces has visto que recuerda las cosas, le estaba dando un botoncito sin querer que iba desactivando la memoria, por eso la estaba desactivando, vale?

Pero puedes añadir lo que quieras aquí de Context Window Length.

Para memorias más complejas estas de prueba, se recomienda utilizar la de Postgres, que es esta de aquí.

Esta es la que utilizaremos en un futuro para hacer agentes buenos.

Entonces, lo dicho, esto ha sido por hoy todo.

¿Estas son las nociones un poquito básicas de un agente de chatbot, OK?

En las siguientes clases te voy a enseñar un poquito más cómo hacer una demo, por ejemplo, te voy a enseñar a cómo hacer un agente de voz que funcione, te voy a enseñar a cómo presentar esas demos también, que es muy importante, y cómo desarrollar algunas infraestructuras un poquito más.

Son principiantes aún así, pero que sean más funcionables con distintos casos.

Entonces, nos vemos en la siguiente clase.

En esta clase te voy a enseñar exactamente cómo vamos a poder hacer demos de agentes de voz completamente sencillo y rápido.

Entonces, vamos al lío, vamos ya al lío.

La aplicación que vamos a utilizar va a ser Retail ai y nn para en este caso por ejemplo no necesitamos ni n, como habrás visto.

Hay una formación también que tienes que es cómo conectar, cómo crear un número telefónico, cómo comprar tu número telefónico en Sadharma, ese es el que suelo utilizar, se puede utilizar Telnic, se puede utilizar bapi también, pero cómo hacemos demos muy muy sencillas, muy fácil.

Lo que vamos a hacer primero va a ser meternos en Retail ai, te vas a crear una cuenta, etc, etc.

Y se te abrirá un panel así.

¿Imagínate que queremos hacer una demo por ejemplo, para don Piso, lo mismo, vale?

Cojo este ejemplo mismo.

¿Lo que vamos a hacer va a ser, voy a irme yo aquí a tutorial, vamos a darle a create agent, void agent, OK?

Y vamos a darle single prompt agent, vamos a hacer extract from blank y vamos a dar create.

Bien, vamos a seleccionar LGBT 4.1 por ejemplo, vamos a seleccionar una voz, vale, Bueno, y aquí tenemos el inglés, aquí vamos a seleccionar español.

¿Qué es lo que vamos a hacer primero?

Vamos primero generar el prompt, muy sencillo, vamos a ir a manos y vamos a decirle quiero que me hagas un agente de voz perfecto, perfecto para retail, hay capaz de agendar, agendar citas para este negocio, tiene que poder asesorarle, asesorarle correctamente, tiene que ser amable y con tono y con la estructura de agente de voz perfecta.

En Markdown para retail, mándamelo directamente en Markdown System prompt para copiar y pegar y dejamos que curre mientras está currando, perdón.

Lo que vamos a hacer va a ser conectar ElevenLabs, que va a ser la misma aplicación que hemos utilizado para transcribir audios, ¿Vale?

¿Esta aplicación que hemos utilizado para transcribir audios, vamos a crear una API key, OK?

Vamos a darle a crear ap, crear clave, creas una clave en Eleven Labs, si te has visto la anterior formación sabes cómo es, Vas a darle aquí a home, vas a darle a settings, vas a darle a webhooks, no, public keys, no, perdón, si, vamos a volver a la gente que estamos creando tutorial, Single prompt, vamos a darle clic aquí a la barrita, ajustes, Add custom voice, un segundito.

Vale, básicamente lo que vamos a hacer va a ser, vamos a ir a elevellapse, aquí en Level Labs lo que vamos a hacer va a ser, no hace falta ni clave API, lo que vamos a hacer va a ser primero seleccionar una buena voz, vamos a ir aquí a voces y aquí vamos a poder buscar buenas voces, por ejemplo, en este caso hay uno que me gusta mucho a mí, por ejemplo, que es la de Marcela Colombian Girl, por ejemplo.

Entonces le damos clic aquí, copiar ID de voz, esto es importante que te añadas aquí, clic y te lo añadas a tus voces.

Vienes aquí, copias el ID de la voz, cuando vengas aquí a Retail, le das clic aquí a la gente, le das a Eleven Labs, Add Custom Voice y aquí añades la voz.

Yo sinceramente te recomiendo al 100% mucho más las voces de Eleven Labs que las otras, sinceramente suelen estar muchísimo mejor, al menos las de español, sinceramente, desde mi punto de vista.

Vamos a esperar a que se añada la voz, No se añade porque creo que ya la tengo yo.

Dame un segundo y yo la busco aquí.

Sí, efectivamente, ya la tengo yo, te aparecerá aquí, básicamente le das a Use Voice y aquí te aparecerá la voz, el prompt.

Si vamos por aquí, creo que ya nos lo ha creado, efectivamente, vamos a descargarlo en Markdown y vamos a copiar el prompt para la demo.

Para la demo recordemos, o lo guardamos, le vamos a dar aquí User speaks, AI speaks first, vamos a darle Custom Message y aquí incluso si quieres, si te da pereza aún así, incluso puedes decirle dime qué firstmessage diría el agente.

Y ya nos lo da también, incluso lo copiamos.

Esto lo podríamos quitar.

Gracias por llamar a Don Piso, soy Alex, tu asistente inmobiliario virtual.

¿Estás buscando comprar, alquilar o vender o aquí podría ¿En qué puedo ayudarte?

Ahí me ha dado el error porque ya existía antes la voz, tu asistencia inmobiliario.

¿En qué puedo ayudarte?

Soy Alex, Directamente se puede decir soy Alex, ¿En qué puedo ayudarte?

Por ejemplo, entonces ya tenemos una demo, si nos venimos aquí.

Gracias por llamar a Don Piso, soy Alex, ¿En qué puedo ayudarte?

Hola, buenas, me gustaría saber qué pisos hay disponibles, me gustaría agendar una cita.

Perfecto, estaré encantado de ayudarte a agendar una cita para que uno de nuestros asesores te muestre las mejores opciones disponibles Fíjate que es una demo muy muy básica, la hemos hecho en cinco minutos, en menos de cinco minutos.

Entonces, ¿Qué es lo que vamos a hacer básicamente ahora?

Muy sencillo, ahora lo que queremos hacer es darle todo el conocimiento de la empresa para que tenga todo el conocimiento de un piso y parezca más real.

Entonces si le pregunta algo la gente o la persona diga coño, tiene la información ya de nuestra web, qué locura, nos lo han hecho en demo, eso sí que sí que da un efecto wow mayor.

Vamos aquí, Add New Knowledge Base, vamos a copiar el dominio, vamos a darle clic aquí, vamos a poner por ejemplo Don Piso, Añadir y Webpages.

Vamos a añadir Don Piso, le damos a Save y aquí nos scrapeará Retail de manera completamente automática todas las webs y sub webs que hay de donpiso.

Importante una cosa, quiero aclarar una cosa y es que las demos se hacen en Retail, pero los agentes de voz normalmente las infraestructuras buenas las hacemos en BAPI, utilizamos este para hacer demos, puedes utilizar Retail o Eleven Labs directamente.

A mí me gusta hacerlo en Retail y para infraestructuras buenas realmente para darles la solución se suele utilizar Baby.

Aquí vamos a utilizar por ejemplo, no podemos poner todas, pero vamos a poner algunas, por ejemplo esto, vamos a poner el blog, vamos a poner unas cuantas, vale, no se pueden poner todas, pero vamos a poner por ejemplo 10 aquí si algo de la página web se actualiza, esto se actualiza también en tiempo real.

Entonces le damos a Save y aquí básicamente vamos a esperar a que scrapee toda la información.

Cuando esté hecho esto ya vengo, esto tarda unos minutos.

Entonces ya vemos por aquí que ya me lo ha actualizado.

Entonces venimos aquí a Retail, reiniciamos la aplicación, aquí podemos asignarle un nombre, por ejemplo Demo, Demo, Agente, Don Piso y aquí en Knowledge Base añadimos el Knowledge Base que acabamos de crear, Don Piso y ya tiene la información de todo el piso.

Entonces también importante, cuando tengamos el número en Zadarma, voy a poner un vídeo también para que sepas cómo conectar Retail con el número, te lo voy a poner abajo aquí en Phone Numbers, tú vas a poder crear un número de teléfono y añadirlo directamente.

¿Cómo?

Muy sencillo, conectándolo a través de SIP Trunking, de hecho te lo voy a enseñar en este propio vídeo, cómo poder conectar un número de teléfono de Zadarma.

¿Entonces, cómo conectar un número de Zadarma?

Ya tenemos la demo, cómo conectamos el número de Zarma que compremos para poder utilizarlo, en nuestro caso por ejemplo yo tengo varios números, por ejemplo tú simplemente lo que tendrías que hacer es crear un SIP, cuando tú compras el número teléfono, el número de teléfono aquí en números virtuales te aparecerá el número, aquí básicamente vas a ir a ajustes SIP, tienes un tutorial anteriormente para saber cómo poder comprar un número en Zarma y utilizarlo y aquí te aparecerá pues toda esta información, entonces esto es un offline, si nos venimos aquí a ZIP, dame un segundito, los números vinculados, conecta o vincula este número, si, En este caso el SIP lo tengo yo en un servidor externo, pero voy a cambiarlo para hacer una prueba, de hecho no voy a cambiarlo, voy a comprar un número de prueba para que lo veáis, vale, vamos a ir a número de España, vamos a ir a Barcelona, voy a comprar un número de prueba, dame un segundito, vale, bueno con el propio podéis comprar un número telefónico, vale, pero con el propio de EEUU, este lo voy a probar yo porque ya compré este número, digo voy a aprovechar el mismo, vale, muy sencillo, vamos a ir a ajustes de SIP, aquí vamos a darle agregar un nuevo SIP, nos aparecerán estos sitios y vinculáis el número de teléfono, en este caso yo en mi caso tengo que quitar esto, en el número, en el apartado de números virtuales, aquí en el número le dais a ZIP, quitáis el servidor externo, yo ya lo tengo, tendréis servidor externo, vosotros no tendréis nada, simplemente aquí en modo ZIP tendríais que poder activar esto, esto lo guardamos, le damos a ZIP y ahora aquí enviar al ZIP que queremos, por ejemplo vamos a darle a este de aquí de BAPI que ya se ha puesto de manera automática, vamos a ajustes ZIP, este de BAPI y vemos que ya hemos añadido ese número telefónico en este SIP, muy sencillo, vamos a tener que conectar en retail, en retail venimos aquí al apartado de Phone numbers, NOVO Number Connect, podéis comprar el número directamente desde aquí también es interesante esto, lo que pasa es que aquí podéis comprar únicamente estadounidenses, entonces no tiene sentido, conectáis en caso de que seáis de España, donde seáis, pillad de vuestro país, aquí ponéis el número telefónico, muy sencillo, ponéis el número que habéis puesto, vinculado.

En SIP Truck username, aquí vamos a poner el usuario, el nombre, aquí vamos a poner la contraseña, contraseña establecer nueva, vamos a poner por ejemplo prueba 123, guardar.

Ponemos la contraseña, el nickname, si quieres puedes poner el nickname que has puesto, en este caso BAPI de prueba, puedes poner el que quieras.

Y en terminationurl vamos a poner shipzadarm y le vamos a dar a save.

Y oficialmente se nos habrá conectado nuestro número de teléfono.

Entonces básicamente yo por ejemplo tengo este conectado.

OK, ya lo tendrás aquí conectado.

Aquí lo que hay que hacer es añadir el agente que acabamos de crear, le pones un nombre, demo agente D.

Piso y luego cuando vayáis aquí en inbound ponéis demo agente D.

Piso draft.

Hay dos tipos de llamadas, inbound y outbound.

Las inbound son básicamente las que recibes y las outbound son las que la gente hace directamente a una persona.

Por ejemplo, le llaman frío a una persona.

Inbound es que la gente recibe una llamada de una persona.

Puedes poner ambas.

Entonces nosotros podemos hacer inbound cast directamente.

Vamos a hacer una inboundcat, por ejemplo.

Voy a poner el altavoz para que se escuche un segundito, a ver si puedo grabar la webcam.

No puedo grabarla.

Un segundito mientras escuche.

Yo voy aquí a hacer una llamada de prueba, por ejemplo, voy a poner mi número Aquí lo que tendrías que hacer es poner el número de teléfono de la persona, incluso con la que estáis haciendo la llamada.

Así le llama a la gente y flipa, porque la propia llamada coge el teléfono y habla con ella.

Entonces yo por ejemplo voy a desactivar esto, le voy a dar a cal y la gente me va a llamar.

Ahí me está llamando.

¿Si lo escucháis?

Sí, te escucho perfectamente.

Soy Alex, tu asistente inmobiliario virtual de Don Piso.

¿En qué puedo ayudarte hoy?

Sí, buenas.

Me gustaría saber.

Me gustaría agendar una cita para poder comprar un piso en Barcelona.

Soy Denise, un placer.

Encantado, Denis.

Es un placer atenderte para ayudarte a encontrar el piso ideal en Barcelona.

¿Podrías contarme un poco más sobre lo que busca?

Por ejemplo, el tipo de vivienda, la zona de preferencia.

Bueno, y ahí tenemos la demo, entonces se la puedes enseñar y puedes mandar llamadas a quien quieras.

Obviamente, simplemente te cobra el número de zarma y lo que te cobre retail, porque la gente cuando se finalizan las llamadas.

Bueno, ya tenemos la demo hecha.

Ya has visto cómo podemos hacer una demo muy sencilla en voz.

Esto simplemente se le presenta a la persona la propia llamada de demo.

Importante si quieres ver cuánto consume cada llamada.

Aquí, por ejemplo, esta es la que estamos haciendo ahora a la y media.

Fíjate que podemos ver la grabación que acabamos de tener.

Gracias Por llamar a D.

Si, te escucho perfectamente.

Soy Alex, tu asistente inmobiliario virtual de Don Piso.

¿En qué puedo ayudarte?

¿Haya hecho algo raro, estás interesado en comprar?

Me gustaría agendar una cita para poder comprar un piso en Barcelona.

Soy Denis, un placer.

Encantado, Denise, es un placer atenderte.

Aquí tienes la transcripción.

Obviamente la gente no está, hay que personalizar un poquito más.

Tú lo vas testeando, lo vas personalizando, pero fíjate que ya tenemos la demo.

Entonces, lo dicho, espero que te haya servido.

Cualquier consulta me puedes comentar siempre por privado por la comunidad de Advis Academy y nos vemos en el siguiente tutorial.

Muy bien, en esta clase te voy a enseñar exactamente cómo vas a poder instalarte.

Primero, las herramientas básicas.

Venimos de la anterior clase.

Las herramientas básicas que se van a utilizar principalmente, hay muchas en el mercado.

Está Make, que yo la descarto por completo directamente.

¿Por qué descarto por completo esta aplicación?

Que muchos lo habréis visto también, seguramente ya os suene bastante.

Esta aplicación la descarto principalmente porque no proporciona servicios de self hosting.

¿Qué significa self hosting en este caso, N?

Sí, Vale, dame un segundito, voy a ponerlo en verde, creo que mola más, en vez de tenerlo en rojo, la verdad.

Vale, Entonces, ¿Qué significa self hosting?

Es muy sencillo, un segundito aquí.

¿Puedo eliminar esto?

¿No puedo?

Vale, perfecto.

NN permite el self hosting, una herramienta make, básicamente no permite self hosting.

¿Qué significa self hosting?

Self hosting make no permite self hosting.

¿ŸQue significa?

Básicamente que podamos hostear y tener una herramienta open source directamente desde nuestro propio ordenador.

Es una herramienta que se ejecuta siempre desde los servidores de Maker.

NN se puede ejecutar desde los servidores de n, o lo puedes ejecutar directamente de manera propia.

Por eso nos interesa más n.

¿Cómo funciona un poquito el esquema que te acabo de comentar?

Muy sencillo con todo esto, es el hosting de servidores.

Tú imagínate, ¿OK?

Que tienes la herramienta, tienes tu inteligencia artificial, OK, implementada en nn, y por lo que sea, nn hosteado con hosting.

De NN.

¿Qué significa?

Que cuando hosteamos directamente los servidores en un punto en concreto, por ejemplo, en este caso, el hosting, pues estaría, habrían varios ordenadores, por ejemplo en nn, los servidores de n propios que ellos tienen en su momento, habrían varios ordenadores donde cada uno tiene su VPS montada, su Virtual Private server directamente montado.

¿Qué es lo que ocurre si se cae nn todo esto se cae incluyéndote a ti?

Entonces, ¿Por qué nada mejor opción?

Porque también tiene la opción de self hosted.

¿Qué significa self hosted?

Básicamente que podemos montar una VPS nosotros propia, no tenemos que pagar unos costes súper elevados, es decir, los costes se reducen, los tiempos de entrega, de entrega también, tienes más seguridad, etc.

Por lo tanto, n no es una herramienta, hay que entender que es una herramienta open source.

¿Qué significa open source?

Que puedes hacer lo que quieras, make, y te permite básicamente, tiene muchísima más versatilidad, tiene muchísima más movilidad en ciertos aspectos, puedes, como te he dicho, ahorrar costes, pagar por ejemplo por una OVH, que ahora te explicaré lo que es, o pagar por directamente una Virtual Private Server, por ejemplo Hostinger, que te lo has cualquier host o hostearte lo tú mismo, tu propio.

Te lo puedes instalar en tu propio ordenador, etc.

Puedes manipularlo muchísimo más.

En cambio make no te permite nada de todo esto, cero.

Entonces es interesante entender que es mejor.

Prefiero muchísimo NN por ese aspecto, porque se está actualizando mucho más a nivel visual, pues me parece más bonito.

Vamos a trabajar con nn, yo te recomiendo que a partir de ahora trabajes con n, sinceramente.

Bien, entonces una vez explicado esto, lo que vamos a hacer va a ser entender qué es lo que vamos a hacer ahora.

¿Lo que yo te voy a enseñar es a cómo crear tu host, muy sencillo, te voy a enseñar a cómo montar tu propia Virtual Private Server, tu propio host en Hostinger, y de ahí te voy a enseñar exactamente cómo instalar n, cómo instalar easypanel, cómo instalar una base de datos, cómo instalar absolutamente todas las bases que necesitas, vale?

¿Todo lo que tienes que tener en cuenta a nivel técnico para empezar a producir tus sistemas, vale?

Entonces, para empezar, yo te recomiendo que te crees una cuenta de Hostinger, todo el mundo recomienda Hostinger, pero yo no te recomendaría Hostinger por irme a la.

Por intentar ser diferente, yo te recomiendo Hostinger porque es lo más sencillo ahora mismo para empezar.

Pero ¿Qué es lo que te recomiendo yo?

¿Si eres una persona un poquito más avanzada?

Que en vez de pillarte una Virtual Private Server, te pides una OVH, porque en una OVH necesitas conocimientos un poquito más de ciberseguridad, entender un poquito más cómo montar sistemas, como montar Linux, cómo montar escritorios, etc.

Qué es lo que ocurre con el bare metal, por ejemplo en OVHcloud, que lo bueno de esto es que tienes aún mucha más privacidad, tienes mucha más seguridad, tiene normativas como IPA Compliance, porque por ejemplo si vas a vender a clínicas con datos médicos, por ejemplo en EEUU es obligatoria seguir esta normativa, por lo tanto te interesa mucho más OVH.

¿OVH, esta es la opción más segura y más importante para escalar tus infraestructuras, vale?

Porque lo tienes todo en un propio ordenador instalado, luego te puedes instalar easypanel si quieres para manejarlo, etcétera.

Pero lo más importante es que tengas OVH.

¿Qué quiero decir con OVH?

Básicamente que OVH, imagínate que esto es un ordenador, tienes absolutamente todo en tu propio ordenador y te lo tienes que instalar todo tú desde cero.

Si esto por ejemplo es Hostinger, Hostinger ya te da las herramientas para que tú no lo instales desde cero, ¿Vale?

Para que tú simplemente hagas clic en este botón, clic en este botón, clic en este botón y tienes ya directamente n, Easy Panel, etcétera.

No tiene IPA Compliance, no tiene tanta seguridad.

Como OVH, pero es rápido, rápido y eficaz para las primeras, para las primeras automatizaciones y las primeras cosas que hagas, ¿Vale?

Para manipular.

Luego en un futuro ya te enseñaré en caso de que ya tengas cosas más avanzadas o quieres aumentar la seguridad o quieres instalar tu OVH, seguramente vaya a hacer una formación en un futuro o si no directamente me lo comentas y yo te enseño cómo hacerlo.

Entonces vamos a empezar por ahí.

¿Qué es lo que vamos a hacer?

Muy sencillo, nos vamos a ir a Hostinger, ¿Vale?

Si no sabes crearte una cuenta de Hostinger, muy sencillo, te metes en Hostinger mi cuenta, creas una cuenta, por favor, ¿Vale?

Es muy sencillo esto.

Una vez nos metamos en Hostinger, vamos a buscar aquí n, ya verás qué sencillo que es, te metes por aquí en hosting nn, ¿Como sería hosting nn?

Configurar n, por ejemplo, ¿Vale?

Hay dos opciones aquí, si únicamente vas a utilizar n, o vas a querer hacer bases de datos, memorias temporales con redis, memorias postgres, etcétera.

¿Que te recomiendo yo?

Puedes utilizar n, esto que es lo más básico básico para empezar a manipular nn, pero realmente lo que yo te recomiendo es que te pilles una VPS, porque te pillas un servidor privado virtual para poder manipularte en una base de datos, meter un easypanel es muchísimo más manipulable, es un poquito más complejo, yo voy a enseñar esta opción, pero tú puedes hacerlo desde directamente n también si quieres.

Básicamente, si únicamente quieres n, tú te metes aquí Hostinger n, y aquí tienes el n directamente hosteado en Hostinger.

Respecto a los costes, lo que quería comentar antes también, antes de ir con esto, es que si te fijas, por ejemplo, esto es lo que decía de self hosted, si lo hosteamos con NN, tenemos límites de workflows, tenemos límites de proyectos, tenemos muchos límites, tenemos que pagar por más ejecuciones 120 euros a mes.

Y lo bueno, tener un host propio y de que sea una herramienta open source, es que si te fijas tenemos planes self hosted ofrece hosted que hay hosts como Hostinger que te lo ofrecen literalmente por un precio ridículo, si nos metemos aquí Pricing Hostinger NN, un precio ridículo, estamos hablando de literalmente 5 euros al mes en vez de estar pagando 120 pavos.

Es el hosted mucho más manipulable, es mucho más eficaz y necesario.

Entonces yo te voy a enseñar la manera de crearte una VPS, pero puedes hacerlo desde ahí también, ¿Vale?

Quiero dejar esas cosas claras antes de empezar, cualquier duda, consulta, me la puedes comentar.

Entonces vamos a ir aquí a la izquierda, vamos a ir directamente a VPS, vamos a ir a explorar, ¿Vale?

Y aquí vamos a poner, pues seleccionar dónde está, si estás en Estados Unidos, pues selecciona cualquiera, si estás en España y quieres seleccionar Francia, Alemania, no importa, yo en mi caso por ejemplo voy a seleccionar Francia, que es la que tengo más cerca, ¿No?

Porque está en España.

Aquí vamos a seleccionar dónde está, dónde está, dónde está, a ver si lo encuentro, Voy a buscarlo aquí, EasyPanel, buscamos EasyPanel, instalamos EasyPanel, seleccionamos, aquí pones tu contraseña de root para iniciar tu VPS, yo que se, voy a poner ejemplo, dame un segundito, voy a poner estos de ejemplo mismo, espérate.

Un segundito, no vea la contraseña, tío.

Voy a poner esta misma, me sirve esto no es necesario, Funciones adicionales, si quieres, pues métete al escáner de malware, protege tu VPS, entra gratis sin problema.

Y aquí seleccionamos el plan.

Yo en mi caso voy a seleccionar en más pequeño porque ya tengo una OVH montada, no tengo la necesidad de poder comprar este host, no lo necesito realmente, lo voy a hacer para el tutorial, pero muy sencillo.

Venimos aquí a.

En este caso, aquí tú seleccionas el que más o menos, yo te recomiendo que te pilles este, ¿Vale?

Pero yo voy a pillar este.

¿Entonces vamos a poner un mes, te sale más o menos por 9 pavos, luego son 8 euros, son 10 euros al mes más o menos, vale?

¿Dame un segundito, voy a poner los métodos aquí pones el método de pago y pagáis, vale?

¿Dadme un segundito, yo voy a poner lo mío, vale?

¿Después básicamente os aparecerá esto de aquí, OK?

Que os pondrá configurando tu VPS, vale, Esto tardará, básicamente os están, os están haciendo la VPS desde cero prácticamente todos los servidores, entonces simplemente hay que esperar.

Muy bien, una vez hemos terminado, muy sencillo, tenemos el acceso ssh, lo que nos interesa es el panel vps aquí a la izquierda, le damos administrar vps, esto es una encuesta que me están haciendo un poquito random, guardar, me da igual esto, perfecto, damos aquí a gestionar panel en easypanel, aquí lo que vamos a hacer va a ser hacer el setup del easypanel, muy sencillo, ponemos un correo electrónico, una contraseña, google, yo que sé, esto no importa, vale, Le dais a setup, muy bien, ya tenemos el setup, tenéis que tener en cuenta una cosa muy importante, vuestro nn, vuestras limitaciones están en base a la cantidad de VPS que hayáis pillado, a la VPS que hayáis contratado, si queréis mejorarlo es tan sencillo como en vez de pillar un plan tan tan barato, pilláis uno un poquito más caro y tenéis más disco, tenéis más memoria, tenéis más CPU.

¿Cómo vamos a instalar n en easypanel, este panel va a ser donde vamos a controlar absolutamente todo de manera no code, tanto nn como las bases de datos, como las bases de datos temporales para los clientes, etc.

Para instalar nn, vamos a ir aquí a nuevo, vamos a poner aquí directamente, vamos a crear un proyecto, por ejemplo denise, le dais a crear, no me deja, perfecto, vais a poner denis, así, perfecto, vamos a darle a servicios, que vamos a instalar los servicios que queremos, en este caso queremos instalar primero nn, le damos aquí aplicación, un segundo, perdón, plantillas y aquí buscáis nn, aquí vamos a poner una buena versión de nn, esto es importante, no pongáis la que os pone aquí default, directamente vais aquí a nn, que os voy a decir yo qué es lo que recomiendo, buscáis nn versions, OK?

¿Le dais a release notes y aquí os aparece la current, que es la actual y la siguiente, OK?

¿Qué es lo que recomiendo yo?

Básicamente que o podéis poner la last test, que es la última, lo que pasa es que claro, están desarrollándola como tal, podéis ponerla en número o lastest, yo lo que recomiendo es que pongáis el número directamente, cogéis aquí la versión, os volvéis a easypanel y aquí seleccionáis, ponéis esta versión que es la más nueva, le dais a crear, vais al proyecto y ahora se os está creando el servicio automáticamente, simplemente vamos a esperar, Voy a pausar el vídeo vale, para que no salga largo, aquí simplemente hay que ir esperando a que se desarrolle el el servicio, aquí vemos que ya se está iniciando absolutamente todo y ahora lo que vamos a hacer va a ser darle directamente aquí donde pone abrir, aquí en abrir nos vamos a hacer una cuenta de nn, vamos a poner el correo electrónico que queramos, nuestro nombre, nuestro apellido y una contraseña, Perfecto, le damos a next y oficialmente ya estamos en nn, esto no es necesario que lo respondáis y esto es importante, la licencia, aquí ponéis el correo electrónico, el mismo que habéis usado, ponerlo correctamente, le das a send me a free license key, le damos aquí abajo donde pone usage plan, le damos enter activation key y si nos vamos directamente a nuestro correo electrónico, vale, podremos ver que n nos tendría que haber enviado, a ver un segundito, nos tendría que haber enviado una license key, vale, vamos a esperar a ver, Bueno, básicamente una vez ya te ha llegado la licencia y a mí no me está llegando porque ya la activé una vez, entonces n no da licencias constantemente gratuitas, vale, con el mismo correo básicamente vendrías aquí a entera activation key, te llegará un correo electrónico de n donde te dan un código y simplemente lo pones aquí, le das activate y se te activa, entonces como puedes ver efectivamente ya estamos en n, ya podemos empezar a utilizar n, lo único que nos limita es lo que tenemos en lo que hemos comprado en hostinger, entonces nosotros podemos venir aquí, ya podemos crear nuestro propia gente, vale, chat trigger, meter un agente de ia, agente, aquí podemos meter, vamos a decirle que por ejemplo vamos a poner un OpenAI, vale, vamos a poner una memoria simple memory por ejemplo, OK, también ya de paso en este tutorial te voy a enseñar, bueno en el siguiente tutorial te lo voy a enseñar vale, para tenerlo un poquito organizado, workflow de prueba, tutorial y nosotros ya podemos interactuar con nuestra gente, aquí no tenemos el OpenAI conectado pero ya podemos interactuar con todos los flujos en n.

Entonces en el siguiente tutorial te voy a enseñar el siguiente módulo te voy a enseñar exactamente cómo empezar a manipular nn, las nociones básicas, los flujos básicos, las cosas básicas y cómo poder empezar a crear tus primeras automatizaciones e infraestructuras.

Nos vemos en el siguiente.