Alcance y conjunto de preguntas
Acordamos el conjunto de documentos, 50–150 preguntas reales con sus respuestas esperadas y qué significa «suficientemente bueno» para su caso de uso.
IA y aprendizaje automático
Prueba de concepto RAG con sus propios documentos
Sepa si funciona con sus documentos antes de pagar por un desarrollo completo.
Las demos con PDF de ejemplo demuestran muy poco. Los contratos, normativas y manuales técnicos contienen tablas, referencias cruzadas, páginas escaneadas y excepciones que hacen fallar a los asistentes genéricos. En dos a cuatro semanas construimos un prototipo funcional sobre una muestra representativa de sus propios documentos y medimos la calidad de sus respuestas, para que la decisión de seguir adelante se base en evidencias.
Una respuesta honesta en semanas, no un experimento de seis meses.
Una prueba de concepto responde a una sola pregunta: ¿puede la generación aumentada por recuperación (RAG) responder a las preguntas reales de su equipo a partir de sus documentos reales, con la precisión suficiente para ser útil? Al inicio acordamos con usted las preguntas y los criterios de éxito, construimos el sistema mínimo capaz de responderlas y lo evaluamos con esos criterios, no con preguntas elegidas porque funcionan.
Al final recibe tres entregables: un prototipo que su equipo puede probar, un informe de benchmark con la precisión en las preguntas acordadas, en el que cada fallo se identifica y se explica, y una recomendación. Si la respuesta es «go», el informe sirve además como plan y presupuesto para producción. Si es «no-go», sabrá por qué al precio de unas pocas semanas y no de un proyecto fallido.
Prueba de concepto RAG
Qué ofrecemos
Procesamiento de documentos
Un análisis que respeta la estructura de sus documentos —secciones, tablas, cláusulas, escaneos—, porque la calidad de la recuperación empieza aquí.
Prototipo funcional
Una interfaz sencilla de chat o búsqueda sobre sus documentos, con respuestas que citan el fragmento del que proceden.
Informe de benchmark
Precisión en las preguntas acordadas, calidad de la recuperación, tiempo de respuesta y coste por pregunta, con cada caso de fallo mostrado y explicado.
Recomendación go/no-go
Una recomendación directa y, si es «go», la arquitectura, el esfuerzo y el presupuesto de un sistema en producción.
El alojamiento que usted elija
Modelos alojados con condiciones que excluyen el entrenamiento con sus datos, nube en la región de la UE o modelos abiertos dentro de su propio entorno.
Cuándo encaja
- Quiere un asistente de IA para contratos, normativas o manuales, pero no está seguro de que pueda ser lo bastante preciso
- La demo de un proveedor le convenció y quiere ver resultados con sus propios documentos antes de comprar
- La dirección necesita evidencias y un presupuesto antes de aprobar un proyecto de IA
- Un intento anterior de chatbot dio respuestas vagas o erróneas y quiere saber por qué
Cómo trabajamos
- 01Semana 1: alcance y datosAcordar las preguntas y los criterios de éxito, recibir una muestra representativa de documentos bajo NDA y preparar el procesamiento.
- 02Semana 2: desarrolloRecuperación, generación de respuestas con citas y una interfaz sencilla para que su equipo la pruebe.
- 03Semana 3: mediciónEjecutar el conjunto completo de preguntas, analizar cada fallo y ajustar todo lo que sea posible dentro del alcance.
- 04Semana 4: informe y decisiónPresentación del prototipo y del benchmark, y una recomendación go/no-go con un plan de producción.
Tecnología
Herramientas que usamos en Prueba de concepto RAG
- Python
- FastAPI
- pgvector
- Elasticsearch
- Docling
- OpenAI
- Anthropic Claude
- AWS Bedrock
- Open-source LLMs
Preguntas frecuentes
¿Por qué un precio cerrado?
Porque el alcance es cerrado: una muestra de documentos definida, un conjunto de preguntas acordado y un informe al final. Conoce el coste antes de empezar y no hay horas abiertas.
¿Cuántos documentos necesitan?
Una muestra representativa, no todo el archivo: normalmente unos cientos de páginas que incluyan los casos difíciles, como tablas, escaneos, referencias cruzadas y excepciones. Una buena muestra predice el comportamiento en producción mucho mejor que una grande y fácil.
¿Qué ocurre después de la prueba de concepto?
Si el resultado es «go», el informe ya incluye la arquitectura, el esfuerzo y el presupuesto para producción, y el prototipo se convierte en su punto de partida. Usted es libre de desarrollarlo con nosotros o con cualquier otro proveedor.
¿Están seguros nuestros datos?
Firmamos un NDA antes de que se comparta cualquier documento, podemos trabajar en infraestructura de la región de la UE o íntegramente en su entorno, y utilizamos proveedores de modelos cuyas condiciones excluyen el entrenamiento con sus datos. Al final se elimina todo, salvo que nos pida conservarlo.
Siguiente paso
Cuéntanos qué quieres construir.
Una consulta gratuita de 30 minutos con un ingeniero, sin compromiso y con respuesta en un día hábil.
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