En este trabajo, describimos la implementación de una infraestructura de chatbots conversacionales utilizando procesamiento de lenguaje natural y entrenamiento dentro del marco de Rasa. Utilizamos esta infraestructura para crear un asistente de chatbot para los usuarios de un paquete de bioinformática. Este paquete proporciona una solución de interfaz personalizada para tuberías y flujos de trabajo ómicos, y se llama GPRO. La infraestructura también se ha utilizado para construir otro chatbot para un Sistema de Gestión de Información de Laboratorio (LIMS). Los dos chatbots (a saber, y ) se han construido en un marco abierto que utiliza técnicas de comprensión del lenguaje natural (NLU) y de aprendizaje automático para entender las consultas de los usuarios y responder a ellas. Los usuarios pueden interactuar fácilmente con el chatbot para recibir apoyo en la navegación de las tuberías y flujos de trabajo de GPRO. El chatbot proporciona un puente entre los usuarios y la riqueza de conocimientos de bioinformática disponibles en línea.