Conocimiento propio
RAG: respuestas basadas en la documentación de tu empresa
RAG conecta un modelo de lenguaje con la documentación real de la empresa. La respuesta deja de ser genérica y pasa a estar fundamentada en tus propios documentos.
Arquitectura tipo
01Documentos
02Índice vectorial
03Recuperación
04LLM
05Respuesta con fuente
Qué problema resuelve
El conocimiento existe pero está disperso en PDFs, procedimientos, intranets y correos. Encontrarlo cuesta más que aplicarlo.
Cómo lo implementamos
- 01Recopilación e indexación de fuentes documentales con control de permisos.
- 02Segmentación y generación de embeddings en base vectorial propia.
- 03Recuperación por relevancia y construcción del contexto de consulta.
- 04Generación con el modelo elegido y cita de la fuente utilizada.
- 05Ciclo de evaluación con preguntas reales del negocio.
Integraciones
Con qué se conecta
Bases vectorialesLLM Open SourceSharePoint / ficherosIntranetAPIs
Flujo
- Documentos▸
- Índice vectorial▸
- Recuperación▸
- LLM▸
- Respuesta con fuente
Casos de uso
Dónde encaja
Consulta técnica
Procedimientos de mantenimiento accesibles en lenguaje natural.
Normativa interna
Respuestas sobre políticas y requisitos con referencia al documento.
Ofertas y contratos
Búsqueda sobre histórico documental comercial.
Preguntas frecuentes
Dudas habituales
- ¿Respeta los permisos de los documentos?
- Sí. El filtrado por permisos se aplica en la recuperación, de modo que cada usuario solo recibe contexto al que tiene acceso.
- ¿Los documentos salen de la empresa?
- No es necesario. En la arquitectura privada, indexación y generación ocurren dentro de la infraestructura del cliente.
¿Qué podría hacer la Inteligencia Artificial con los datos de tu empresa?
Cuéntanos cómo funciona tu empresa. Nosotros diseñaremos la arquitectura para conectar sus datos, protegerlos y transformarlos en inteligencia.