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# Trabajar con el asistente
Consulta a Kilo IoT Server en lenguaje natural — estado del dispositivo, historial, infracciones de umbral y seguimientos.
El Asistente de IA acepta lenguaje natural. No hay una sintaxis especial que aprender, ni un lenguaje de consulta que memorizar. Escribe como hablarías con un colega que, casualmente, lo sabe todo sobre tu despliegue — ya sea que estés *preguntando* sobre tus datos o *pidiéndole que haga algo*. Esta página se centra en el lado de preguntar y analizar; para delegarle trabajo real de configuración, consulta [Crear con el asistente](/kilo-docs-es/kilo-iot-server/ai-assistant/building-with-ai.md).
Cuando abres **Chat de IA**, un saludo y algunos temas sugeridos te ayudan a empezar: selecciona uno o simplemente escribe tu pregunta en el cuadro de abajo.
## Redacción de consultas eficaces
Una pregunta específica produce una respuesta específica. Sigue estas pautas para obtener los resultados más útiles:
* **Nombra el dispositivo, sensor o ubicación.** "¿Cuál es la temperatura en el Almacén B?" es mucho más útil que "¿Cuál es la temperatura?" Cuando docenas de sensores informan la temperatura, el asistente necesita saber a cuál te refieres.
* **Usa expresiones naturales de tiempo.** El asistente entiende "ayer", "últimas 3 horas", "entre el 1 de enero y el 15 de enero", "esta mañana" y frases similares. No es necesario proporcionar marcas de tiempo Unix ni fechas formateadas.
* **Haz preguntas de seguimiento.** El asistente mantiene todo el contexto dentro de una conversación. Refina, acota o amplía una consulta anterior sin repetirlo todo.
* **Reutiliza tu último mensaje.** Pulsa **la tecla** de flecha arriba en la entrada del chat para recuperar el último mensaje que enviaste; útil para ajustar una pregunta y volver a hacerla.
## Categorías de consultas
### Estado en tiempo real
Pregunta sobre el estado actual de tus dispositivos:
* "¿Qué dispositivos están desconectados?"
* "¿Cuál es la humedad actual en la Sala de Servidores 3?"
* "Muéstrame todos los dispositivos con batería por debajo del 20 %"
* "¿La pasarela de la azotea está en línea?"
### Datos históricos
Consulta registros de telemetría durante cualquier periodo de tiempo que cubran tus ajustes de retención:
* "¿Cuál fue la temperatura media en Almacenamiento en Frío A la semana pasada?"
* "¿Cuándo superó por última vez el Congelador 3 los -18 grados Celsius?"
* "¿Cuántos eventos de apertura de puerta ocurrieron después de las 10 PM este mes?"
* "Muéstrame todas las lecturas de CO2 por encima de 1000 ppm en las últimas 48 horas"
### Agregaciones y comparaciones
Realiza cálculos entre dispositivos, rangos de tiempo o ambos:
* "Compara las lecturas de temperatura de esta semana en Almacén B con las de la semana pasada"
* "¿Cuál fue el nivel máximo de CO2 en el laboratorio hoy?"
* "¿Qué zona tuvo la humedad media más alta en marzo?"
### Gráficos
Solicita gráficos visuales y se muestran en línea en la ventana de chat:
* "Crea una gráfica de líneas de la temperatura del Sensor 5 durante los últimos 7 días"
* "Muestra una gráfica de barras comparando la humedad entre todos los sensores del almacén"
* "Gráfica circular del estado de los dispositivos en toda la flota"
* "Diagrama de dispersión de temperatura frente a humedad para el Laboratorio 1 esta semana"
Las gráficas de líneas funcionan mejor para tendencias de series temporales, las de barras para comparaciones entre dispositivos o periodos, las circulares para desgloses proporcionales y las de dispersión para identificar correlaciones entre dos mediciones.
### Documentación
Pregunta por cualquier función de la plataforma y el asistente busca semánticamente en toda la base de conocimientos:
* "¿Cómo configuro una pasarela LoRaWAN?"
* "Explica el historial de versiones del motor de reglas"
* "¿Qué canales de notificación están disponibles?"
Las respuestas incluyen explicaciones y enlaces directos a las páginas de documentación relevantes.
## Conversaciones de varios pasos
El asistente recuerda el contexto dentro de una sesión. Construye sobre las respuestas anteriores sin repetirte:
1. "Muéstrame las lecturas de temperatura del Sensor 5 durante la última semana"
2. "Ahora amplíalo al último mes"
3. "Compáralo con el Sensor 6 durante el mismo periodo"
4. "¿Cuál de los dos tuvo más infracciones de umbral por encima de 30 grados?"
Cada seguimiento se apoya en el contexto anterior, haciendo que el análisis complejo sea conversacional en lugar de tedioso.
## De preguntar a actuar
La misma conversación puede pasar del análisis directamente a la acción. Después de "¿qué congeladores superaron los −18 °C anoche?", puedes seguir con "crea una regla que me avise si vuelve a ocurrir" — y el asistente la redacta y la despliega. Siempre que una solicitud vaya a cambiar algo importante, el asistente muestra una confirmación con **Confirmar acción** y **Cancelar** primero, para que mantengas el control de cada cambio. El flujo de trabajo completo de creación y operación se cubre en [Crear con el asistente](/kilo-docs-es/kilo-iot-server/ai-assistant/building-with-ai.md).
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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:
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GET https://docs.kiloiot.io/kilo-docs-es/kilo-iot-server/ai-assistant/querying-your-data.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.
