🤖 Crea un Chatbot de WhatsApp con IA | NestJS + Ollama + Meta API

@ulisesperales4707 24/10/2026 20:49

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NestJS obtendría los datos del inventario desde la base de datos y se los facilitaría a la IA para que responda al cliente con información real sobre la disponibilidad de los productos.

@gerardoflores2280 24/10/2026 20:49

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Utilizaria el tool calling para que ollama pueda detectar y verificar la disponibilidad del producto, para luego ejecutar una funcion que consulte el stock en la base de datos

@jhondennisauccapuma5658 24/10/2026 20:29

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Ustilizaria Tool calling para que ollama pueda detectar y verificar la disponibilidad de un producto. Luego NestJs ejecutaría una función que consulte el stock en la base de datos

@driver111x 24/10/2026 20:29

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NestJS consultaría las existencias directamente en la base de datos y proporcionaría esa información a la IA para que genere una respuesta precisa y actualizada al cliente.

@andrearivera-uu9el 24/10/2026 20:19

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Usaría Tool Calling para que Ollama determine cuándo necesita conocer la disponibilidad de un producto. NestJS se encargaría de consultar el inventario en la base de datos y enviar los resultados al modelo, que elaboraría una respuesta basada en la información obtenida, garantizando que el cliente reciba datos confiables sobre el stock disponible

@CarlosAlberto-sy8kk 24/10/2026 20:09

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Implementaría Tool Calling para que Ollama detecte cuándo debe verificar la disponibilidad de un producto. En ese momento, NestJS ejecutaría una función que consulte el stock en la base de datos y entregue los resultados a la IA

@Lee-d4e5u 24/10/2026 20:01

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Utilizaría Tool Calling para que Ollama identifique cuándo necesita consultar el inventario y solicite ejecutar la función consultar stock NestJS ejecutaría esa función, consultaría la base de datos real y devolvería el resultado a la IA

@Alvaro-wh6tp 24/10/2026 19:52

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Con oolama interpreta la pregunta del cliente y solicita ejecutar la herramienta y con nestjs ejecuta la herramienta y consulta el inventario mediante un servicio conectado a la base de datos

@valentinofalcucci3832 24/10/2026 19:41

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Usaria el tool calling para conectar el crud y el llm para extraer datos del productos y formular una respuesta asincrona

@juanvelasco4538 24/10/2026 17:54

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Utilizaria el tool calling para conectar el crud extraer informacion y brindar una respuesta asincrona

@ronaldoomonte4931 24/10/2026 17:46

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Utilizaria tool calling para centar ollama con el crud y el LLM extrae data y brindar una resspuesta asincrona

@julioa3184 24/10/2026 17:38

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Lo utilizaria para conectar el crud de productos,recibir el json, el LLM extrae el nombre del producto y formular una respuesta asincrona

@Alan-eg1vt 24/10/2026 17:25

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La IA interpreta la pregunta del cliente, pero NestJS consulta la base de datos real y controla los resultados

@diana19.19 24/10/2026 17:12

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La IA no solo genere texto, sino que también haga llamadas a herramientas específicas (tools) para obtener datos actualizados, como el stock de productos, y luego use esa información para dar respuestas precisas.

@saulCr21 25/10/2026 01:41

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Ollama solicitaría consultar el stock mediante Tool Calling; NestJS buscaría el dato en la base de datos y se lo devolvería a la IA para responder sin inventar la disponibilidad.

@danycanaviri 25/10/2026 01:27

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Creas un esquema en NestJS que le indica a Ollama qué parámetros necesitapara consultar la base de datos.Cuando el cliente escribe al chatbot de WhatsApp, envías su pregunta a Ollama incluyendo dicha herramienta. Si Ollama decide usar la herramienta, tu backend interrumpe la respuesta, ejecuta la consulta real en tu base de datos y le devuelve el resultado a la IA. Ollama redacta la respuesta final usando el stock real y tu app la envía a WhatsApp a través de la Meta API.

@alexcham23 25/10/2026 01:08

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Utilizaría Tool Calling con Ollama y NestJS para que la IA no invente cantidades, sino que consulte directamente la base de datos antes de responder.

@titanium3z3 25/10/2026 01:04

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Definiría en NestJS una función de consulta de stock y se la pasaría a Ollama como herramienta. Si el cliente pregunta por un producto, Ollama pedirá a NestJS ejecutarla para obtener el dato real de la base de datos. Con esa respuesta, el modelo contestará al usuario de forma actualizada.

@tionico5199 25/10/2026 01:01

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Cuando el cliente consulte por un producto a través de WhatsApp, Ollama identificaría que necesita verificar el stock y solicitaría ejecutar una herramienta. NestJS se encargaría de consultar la base de datos real y devolver el resultado al modelo, que generaría una respuesta clara para el cliente. Finalmente, el backend enviaría la respuesta por la API de WhatsApp de Meta. De esta manera, el chatbot respondería con información actualizada y evitaría inventar la disponibilidad de los productos.

@franzfloresfer 25/10/2026 01:00

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Para lograr que una inteligencia artificial consulte el stock real antes de responderle a un cliente, debemos utilizar el concepto de Tool Calling

@LokyAlberto 25/10/2026 00:58

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Para que la IA consulte el stock real antes de responder, defines una herramienta (función) en tu servicio de NestJS que lea la base de datos, se la pasas a Ollama junto con la pregunta del cliente, interreceptas la llamada a la herramienta si la IA la solicita para ejecutar la consulta real, y reenvías el resultado a Ollama para que redacte la respuesta final.

@danielamendez78 25/10/2026 00:43

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Creas un esquema en NestJS que le indica a Ollama qué parámetros necesitapara consultar la base de datos.Cuando el cliente escribe al chatbot de WhatsApp, envías su pregunta a Ollama incluyendo dicha herramienta. Si Ollama decide usar la herramienta, tu backend interrumpe la respuesta, ejecuta la consulta real en tu base de datos y le devuelve el resultado a la IA. Ollama redacta la respuesta final usando el stock real y tu app la envía a WhatsApp a través de la Meta API.

@aprendeconmigochull3393 25/10/2026 00:35

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NestJs gestiona la petición del cliente, luego ollama a traves de tool calling pueda usar consultar stock, ollama verifique y genere una respuesta valida para que nestjs comunique al cliente.

@yassppy 25/10/2026 00:04

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Primero se crea el tool de consultar el stock, el modelo del provedor Ollama utiliza ese tool, consulta si tiene y le comunica al cliente.

@emersons-dev 24/10/2026 23:19

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Usaría Tool Calling para que Ollama solicite el stock, NestJS consulte la base de datos en tiempo real y la IA responda por WhatsApp con información actualizada, evitando inventar disponibilidades.

@juancarlosgonzalezmendoza22 24/10/2026 23:07

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Tool Calling se utiliza para que por medio de Node JS Ollama ejecute la consulta de los datos requeridos los cuales serán devueltos al chat principal con el bot

@RodriguezCarlos23 24/10/2026 22:30

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Usaría Tool Calling para que Ollama consulte el stock real mediante un servicio de NestJS antes de responder, asegurando que la IA utilice datos actualizados y no información generada.

@adrianovaldez 24/10/2026 22:29

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Utilizaría Tool Calling para que el modelo decida cuándo necesita consultar el inventario, Ollama para ejecutar el modelo de inteligencia artificial localmente y NestJS para consultar la base de datos real del negocio.

@luisac2739 24/10/2026 21:19

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Implementaría Tool Calling para que Ollama determine cuándo debe verificar el stock de un producto y solicite la ejecución de una función específica. NestJS se encargaría de realizar la consulta en la base de datos y proporcionar los resultados a la IA, que elaboraría una respuesta para el cliente basada en información real y actualizada, evitando errores sobre la disponibilidad de los productos.

@Kent-18181 24/10/2026 21:11

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NestJS consultaría el inventario del sistema y transmitiría la información obtenida a la IA para que pueda responder al cliente con datos actualizados sobre los productos disponibles.

@randyzr3606 24/10/2026 21:03

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NestJS verificaría las cantidades disponibles en el sistema de inventario y entregaría esos datos a la IA, permitiéndole informar al cliente de manera confiable sobre las existencias de cada producto.

@franlar020 20/10/2026 02:13

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yo utilizaría Tool Calling para conectar Ollama directamente con el CRUD de productos, el modelo recibiría ej json, cuando entra el mensaje, el LLM extrae el nombre del producto, llama a la función en NestJS para validar la cantidad, y formula una respuesta asíncrona

@Kyronixcruz96 26/09/2026 17:30

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Profe que tal, exelentes cursos, quiera saber como elaborar esos documentos maestro para proyectos en algun clase tiene sobre eso?