Asistentes sobre la base de conocimiento
Preguntas y respuestas internas sobre políticas, manuales, wikis y tickets pasados, para que el personal deje de buscar y preguntar por ahí.
IA y aprendizaje automático
Sistemas RAG: IA que responde con sus propios datos
Respuestas basadas en sus documentos, con las fuentes que lo demuestran.
Apunte un asistente a sus manuales, políticas y tickets anteriores. Encuentra el pasaje correcto, responde en lenguaje claro y enlaza la fuente, para que cada respuesta pueda comprobarse.
Un asistente de IA que conoce su negocio.
La generación aumentada por recuperación (RAG) conecta un modelo de lenguaje con su propia información. Cuando alguien pregunta, el sistema busca primero los pasajes más relevantes en sus documentos, wiki, tickets o base de datos, y después pide al modelo que responda usando solo esos pasajes, mostrando de dónde sale cada respuesta. El modelo sigue siendo general; el conocimiento sigue siendo suyo y actualizado.
Un sistema RAG vale lo que vale su recuperación. Ahí ponemos la mayor parte del esfuerzo: limpiar y dividir los documentos con criterio, elegir embeddings y búsqueda híbrida, reordenar resultados, respetar quién puede ver qué y medir la precisión de las respuestas con preguntas reales de su equipo antes de que nadie dependa del sistema.
En detalle
Qué hace falta para un sistema RAG en el que la gente confíe de verdad
01Primero, la búsqueda
La mayoría de los asistentes RAG decepcionantes fallan antes de que intervenga el modelo de lenguaje: la búsqueda devuelve el pasaje equivocado y el modelo responde a la pregunta equivocada. Para nosotros, la búsqueda es el núcleo del producto.
Eso significa dividir los documentos según su estructura real —secciones, tablas, cláusulas— en lugar de por longitud fija, combinar búsqueda semántica y por palabras clave para encontrar exactamente referencias y nombres, y reordenar los resultados antes de que los vea el modelo.
02Respuestas con fuentes
El asistente solo responde con los pasajes recuperados, y cada respuesta enlaza el documento y la sección que utilizó, para que cualquiera pueda comprobarla con un clic.
Cuando sus documentos no contienen la respuesta, lo dice y sugiere a quién preguntar. Un «no lo sé» honesto es lo que hace creíbles las respuestas que sí da.
03Permisos integrados
Un asistente de conocimiento no debe convertirse en una forma de saltarse sus reglas de acceso. Cada documento lleva sus permisos al índice y cada búsqueda se filtra según quién pregunta: nadie recibe una respuesta de un archivo que no podría abrir.
En los asistentes para clientes solo se indexa el contenido aprobado para publicación.
04Medido antes del lanzamiento
Antes de que nadie dependa de él, creamos un conjunto de prueba con preguntas reales de su equipo y sus respuestas correctas. Cada versión se evalúa con él: ¿encontró la búsqueda el pasaje correcto y se mantuvo fiel la respuesta?
Tras el lanzamiento, las preguntas sin respuesta y las valoraciones negativas alimentan la siguiente ronda de ajustes, y el índice se actualiza solo cuando cambian los documentos.
05Sus datos siguen siendo suyos
Elegimos modelos y alojamiento según sus reglas: API alojadas sin entrenamiento con sus datos, infraestructura en una región de la UE para el RGPD o modelos abiertos ejecutándose por completo en su propia nube cuando los documentos no deben salir de ella.
06Dónde compensa primero
Equipos de soporte que responden con manuales y tickets anteriores; nuevos empleados que encuentran políticas sin preguntar; ventas y operaciones que buscan en contratos, especificaciones y procedimientos; y ámbitos regulados donde cada respuesta debe citar su fuente.
También funciona en español, alemán y otros idiomas, probado con preguntas reales en cada uno.
Sistemas RAG
Qué ofrecemos
Bots de soporte al cliente
Respuestas a partir de su centro de ayuda y documentación de producto, con fuentes y traspaso a una persona cuando hace falta.
Flujos de ingesta de documentos
Carga de PDF, Word, páginas web, Confluence, Notion o bases de datos, manteniendo el índice sincronizado cuando cambian.
Búsqueda vectorial e híbrida
Embeddings, búsqueda por palabras clave y reordenamiento combinados para recuperar con precisión, sobre pgvector, Qdrant, Pinecone o Elasticsearch.
Control de acceso
Respuestas que respetan los permisos, de modo que cada usuario solo vea el contenido que tiene autorizado.
Evaluación de la precisión
Preguntas de prueba con respuesta conocida, métricas de recuperación y fidelidad, y paneles para seguir la calidad en el tiempo.
Cuándo encaja
- El conocimiento está repartido en documentos difíciles de buscar
- Los agentes de soporte responden cada día las mismas preguntas con los mismos manuales
- Necesita un asistente de IA que cite fuentes, no uno que suene convincente
- Su información cambia demasiado a menudo para reentrenar o ajustar un modelo
Cómo trabajamos
- 01Mapa de fuentesListamos los documentos y sistemas a incluir y quién puede acceder a ellos, y reunimos preguntas reales con sus respuestas correctas.
- 02Prototipo de recuperaciónIngesta, fragmentación y búsqueda ajustadas hasta que devuelvan los pasajes correctos para sus preguntas de prueba.
- 03Asistente e interfazGeneración de respuestas con citas, en una aplicación web, Slack, Teams o su propio producto.
- 04Evaluar y operarPrecisión medida antes del lanzamiento, actualizaciones del índice automatizadas y comentarios de los usuarios reincorporados al ajuste.
Tecnología
Herramientas que usamos en Sistemas RAG
- LangChain
- LlamaIndex
- pgvector
- Qdrant
- Pinecone
- Elasticsearch
- OpenAI
- Python
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre RAG y fine-tuning?
El fine-tuning cambia cómo escribe y se comporta un modelo; RAG le aporta hechos con los que trabajar en el momento de la pregunta. Para responder sobre documentos propios que cambian, RAG suele ser más económico, más fácil de mantener al día y capaz de citar fuentes.
¿Qué formatos de documento admite un sistema RAG?
PDF, Word, Excel, HTML, Markdown y contenido en herramientas como Confluence, Notion, Google Drive, SharePoint o su propia base de datos. Los documentos escaneados pueden incluirse mediante OCR.
¿Qué precisión tiene un asistente RAG?
La medimos con un conjunto de preguntas reales de respuesta conocida antes del lanzamiento y le entregamos las cifras. Cuando la respuesta no está en sus documentos, el asistente está diseñado para decirlo en lugar de adivinar.
¿Cómo evitan que el asistente se invente cosas?
Controlando de dónde puede responder: solo pasajes recuperados, una fuente en cada respuesta y la instrucción explícita de negarse cuando las fuentes no cubren la pregunta. Después lo probamos con preguntas cuya respuesta no está en sus documentos para confirmar que se niega en vez de adivinar.
¿Cómo gestionan quién puede ver qué?
Los permisos de los sistemas de origen viajan con cada documento al índice de búsqueda, y cada búsqueda se filtra por la identidad de quien pregunta. Cada persona solo obtiene respuestas de contenido que ya podía abrir.
¿Cuánto tarda y cuánto cuesta?
Un asistente centrado en un conjunto de documentos bien definido suele ser un prototipo funcional en 3–6 semanas. El coste depende del número y estado de las fuentes, del modelo de permisos y de dónde deba ejecutarse; nuestro estimador da un primer rango en pocos minutos, y la llamada de evaluación posterior es gratuita.
¿Puede funcionar sin enviar nuestros documentos a OpenAI?
Sí. Podemos usar modelos alojados con condiciones que excluyen el entrenamiento con sus datos, mantener todo en una región cloud de la UE o desplegar modelos abiertos íntegramente en su entorno.
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