{"id":146863,"date":"2026-03-25T16:14:29","date_gmt":"2026-03-25T14:14:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.catonetworks.com\/blog\/una-mirada-al-interior-del-nuevo-asistente-de-ia-de-cato\/"},"modified":"2026-04-14T15:13:36","modified_gmt":"2026-04-14T12:13:36","slug":"inside-look-at-catos-new-ai-assistant","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.catonetworks.com\/es\/blog\/inside-look-at-catos-new-ai-assistant\/","title":{"rendered":"Una mirada al interior del nuevo asistente de IA de Cato\u00a0\u00a0"},"content":{"rendered":"\n

En l\u00ednea con nuestra filosof\u00eda de ofrecer una experiencia excepcional al cliente, Cato Networks ha a\u00f1adido un asistente de IA basado en una base de conocimientos como parte de la Cato SASE Cloud Platform<\/a>. El asistente de IA proporciona respuestas precisas y relevantes a preguntas sobre el uso de las numerosas funciones de Cato, con instrucciones detalladas paso a paso que se adaptan de forma \u00fanica a la situaci\u00f3n y las circunstancias del usuario. \u00a0<\/p>\n\n\n\n

Este es solo el \u00faltimo ejemplo de nuestro trabajo en IA aqu\u00ed en Cato. Recientemente anunciamos<\/a> nuestro uso de Amazon Bedrock como base de nuestras funcionalidades de IA generativa (GenAI). Amazon Bedrock impulsa nuestro asistente de IA y tambi\u00e9n la b\u00fasqueda en lenguaje natural<\/a> (NLS, por sus siglas en ingl\u00e9s), que permite convertir entradas de texto libre en filtros de b\u00fasqueda t\u00e9cnicos en nuestra plataforma SASE. La p\u00e1gina de IA y ML de Cato<\/a> proporciona ejemplos adicionales de c\u00f3mo utilizamos tecnolog\u00edas de IA\/ML, como para inteligencia de amenazas, prevenci\u00f3n de amenazas y clasificaci\u00f3n de clientes, dispositivos y aplicaciones.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

\u00bfPor qu\u00e9 un asistente de IA con recuperaci\u00f3n de la informaci\u00f3n?\u00a0<\/h2>\n\n\n\n

Cato ha ofrecido durante mucho tiempo funcionalidades de b\u00fasqueda robustas dentro de su base de conocimientos<\/a> (KB), pero para hacer que la recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n sea m\u00e1s eficiente, integramos un modelo de lenguaje grande (LLM) de \u00faltima generaci\u00f3n con b\u00fasqueda dirigida. Esto permite a los usuarios obtener respuestas precisas y contextualizadas sin tener que leer art\u00edculos completos. La meta es mostrar la informaci\u00f3n adecuada en el momento adecuado con el m\u00ednimo esfuerzo. En lugar de recibir docenas de art\u00edculos de 2000 palabras para revisar, los usuarios reciben una breve lista con vi\u00f1etas que responde a sus preguntas. Los resultados tambi\u00e9n son mejores, ya que podemos utilizar todo el contexto del historial de chat, en lugar de una sola consulta. Por \u00faltimo, toda la experiencia es m\u00e1s r\u00e1pida e intuitiva que buscar en una base de conocimientos.\u00a0<\/p>\n\n\n

\n
\"B\u00fasqueda_KB\"<\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

El asistente de IA: C\u00f3mo funciona\u00a0<\/h2>\n\n\n\n

A alto nivel, el asistente de IA comienza con dos entradas: la solicitud del usuario en un chat y el historial del chat. El resultado es la respuesta del asistente de IA y las fuentes que ha utilizado para darla. En su interior, el canal consta de tres componentes principales:\u00a0<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Un sistema de protecci\u00f3n<\/strong> que protege al asistente de IA contra avisos maliciosos de usuarios y evita el tratamiento de informaci\u00f3n sensible y personalmente identificable (PII).\u00a0\u00a0<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
      \n
    1. Un sistema de b\u00fasqueda de contexto<\/strong> que recupera contexto textual con el fin de responder a la solicitud del usuario a partir de una base de datos de contexto preparada con antelaci\u00f3n.\u00a0<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
        \n
      1. Un LLM<\/strong>, el cerebro del asistente de IA, que procesa el aviso del usuario, el historial de chat y el contexto proporcionado.\u00a0<\/li>\n<\/ol>\n\n\n
        \n
        \"Canal\"<\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

        Figura 1. Componentes del canal del asistente de IA<\/em><\/em><\/p>\n\n\n\n

        Parte del poder del asistente de IA es su capacidad para recuperar recursos que pueden estar relacionados con la consulta de un usuario, pero que no contienen las palabras clave exactas. En lugar de una base de datos de palabras clave, nuestra base de datos contextual contiene el significado sem\u00e1ntico del texto de la base de conocimientos.\u00a0 Aunque las palabras no coincidan perfectamente, pueden recuperarse como parte de la respuesta a la consulta. Y dado que, como veremos, Cato no est\u00e1 indexando texto, el asistente de IA es inherentemente multiling\u00fce, permitiendo a cualquier usuario formular consultas en casi cualquier idioma.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

        Peri\u00f3dicamente, extraemos informacion de nuestra base de conocimientos, dividiendo los art\u00edculos en fragmentos muy detallados y almacenando el significado sem\u00e1ntico de esos fragmentos de texto en una base de datos Amazon OpenSearch como vectores num\u00e9ricos llamados \u00abincrustaciones\u00bb. Representar fragmentos de texto m\u00e1s peque\u00f1os nos permite ser m\u00e1s precisos a la hora de representarlos como incrustaciones y determinar su similitud con otros conceptos. Cada fragmento incrustado se almacena con metadatos sobre la fuente original y su texto (v\u00e9ase la figura 2). A continuaci\u00f3n, se pueden definir incrustaciones similares mediante la distancia entre ellas utilizando diversas m\u00e9tricas, como la m\u00e9trica de similitud del coseno<\/a> (el coseno del \u00e1ngulo entre los vectores).\u00a0<\/p>\n\n\n

        \n
        \"Tabla_incrustaciones\"<\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

        Figura 2. Ejemplo de c\u00f3mo se representa el texto en nuestra base de datos de contexto<\/em>\u00a0<\/em><\/p>\n\n\n\n

        La generaci\u00f3n aumentada por recuperaci\u00f3n (RAG) mejora la respuesta del asistente de IA. Los LLM tradicionales generan respuestas bas\u00e1ndose \u00fanicamente en sus datos de entrenamiento, que permanecen est\u00e1ticos una vez que el modelo ha sido entrenado. Sin aportaciones externas, dependen de los conocimientos preexistentes, lo que limita la precisi\u00f3n y la relevancia en campos que cambian r\u00e1pidamente.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

        RAG mejora este proceso al incorporar un componente din\u00e1mico de recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n. Cuando un usuario env\u00eda una consulta, buscamos en la base de datos de contexto y recuperamos<\/strong> los textos m\u00e1s sem\u00e1nticamente similares para responder al aviso. A continuaci\u00f3n, elevamos<\/strong> la consulta con texto relevante de la base de conocimientos. Por \u00faltimo, la consulta elevada se env\u00eda a un modelo generativo<\/strong>, que ahora dispone de fuentes en las que basar su respuesta.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

        Por ejemplo, considere la pregunta: \u00ab\u00bfC\u00f3mo configuro una regla de red para bloquear el tr\u00e1fico saliente hacia OpenAI?\u00bb. Una b\u00fasqueda por palabra clave arrojar\u00eda 516 art\u00edculos de la base de conocimientos, siendo el primero de ellos de m\u00e1s de 2000 palabras. En su lugar, nuestro enfoque ofrece una breve lista con vi\u00f1etas que detalla los pasos a seguir en menos de 200 palabras (v\u00e9ase la demostraci\u00f3n).<\/p>\n\n\n\n

        <\/p>\n\n\n

        \n\t
        \n \n \n
        \n\t\t
        \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t
        \n\t\t\t\t
        <\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n\n\n\n

        <\/p>\n\n\n\n

        Con nuestro enfoque (v\u00e9ase la figura 3), el sistema RAG devuelve varias incrustaciones (en azul) cuyo significado es el m\u00e1s cercano a la consulta (en rojo). Esas incrustaciones corresponden a tres art\u00edculos: Configuraci\u00f3n de reglas de la red (superior izquierda),<\/a> Seguridad del tr\u00e1fico de aplicaciones de IA<\/a> (inferior), y Pol\u00edticas de cortafuegos de Internet y WAN: mejores pr\u00e1cticas<\/a> (superior derecha).<\/em>\u00a0<\/p>\n\n\n

        \n
        \"Gr\u00e1fico_incrustaciones\"<\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

        \u00a0Figura 3. Incrustaciones bidimensionales de fragmentos de art\u00edculos de la base de conocimientos y la consulta del usuario.<\/em>\u00a0<\/em><\/em><\/em><\/p>\n\n\n\n

        Conclusi\u00f3n<\/strong>\u00a0<\/h2>\n\n\n\n

        El asistente de IA ahorra a los usuarios una gran cantidad de tiempo a la hora de encontrar informaci\u00f3n relevante en la amplia base de conocimientos de Cato. El canal toma como entrada el mensaje del usuario y el historial de chat. Genera una respuesta junto con fuentes relevantes, bas\u00e1ndose en un sistema de barreras de seguridad, un sistema de b\u00fasqueda contextual para recuperar conocimientos relevantes y un LLM para generar respuestas. El sistema utiliza RAG, donde las indicaciones de los usuarios se incorporan a representaciones vectoriales, se buscan en una base de datos contextual de fragmentos de conocimiento preprocesados y se combinan con las fuentes recuperadas para generar respuestas fundamentadas.\u00a0<\/p>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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