RAG sobre tu documentación con respuestas que citan la fuente
Tu equipo pierde horas buscando en PDFs, wikis y carpetas compartidas. Conectamos un modelo a esa documentación para que responda con tus datos, citando de dónde sale cada respuesta. Evaluado con preguntas reales, no a ojo.
El problema que resuelve
El conocimiento de una empresa acaba repartido entre manuales en PDF, hilos de correo, una wiki que nadie actualiza y la cabeza de tres personas concretas. Cuando alguien necesita un dato, o lo busca durante veinte minutos o interrumpe a un compañero.
Conectar un chatbot genérico no arregla nada: un modelo de lenguaje sin acceso a tus documentos responde con lo que aprendió en su entrenamiento, y cuando no sabe algo tiende a rellenar el hueco con una respuesta plausible pero falsa. En un contexto de normativa, precios o condiciones contractuales, eso es peor que no tener nada.
RAG resuelve las dos cosas a la vez: recupera los fragmentos relevantes de tus documentos y obliga al modelo a responder solo con ellos, mostrando la fuente. Si la búsqueda no encuentra nada, el sistema lo dice en lugar de improvisar.
Qué entregamos
Casos de uso comunes
Dónde encaja RAG dentro de una empresa
Soporte sobre documentación de producto
El equipo pregunta en lenguaje natural y recibe la respuesta con el enlace al manual exacto.
Consulta de normativa y políticas internas
Convenios, políticas de RRHH o normativa sectorial consultables sin buscar en PDFs.
Onboarding de empleados nuevos
Resuelve las preguntas repetidas de las primeras semanas sin ocupar a un compañero.
Base de conocimiento comercial
El equipo de ventas consulta fichas, precios y condiciones desde una sola interfaz.
Análisis de contratos y expedientes
Localiza cláusulas y condiciones concretas dentro de archivos documentales grandes.
Cómo lo construimos
Inventario de fuentes y preguntas reales
Mapeamos qué documentos hay, en qué formato y sobre todo qué se pregunta de verdad. Ese listado es la base del set de evaluación.
Ingesta, chunking y embeddings
Normalizamos los documentos, los troceamos según su estructura real y generamos embeddings. El chunking se ajusta al contenido, no al revés.
Recuperación híbrida y generación
Combinamos búsqueda semántica con búsqueda por palabra clave y reordenamos resultados. El modelo responde solo con lo recuperado, citando la fuente.
Evaluación y ajuste
Medimos acierto contra el set de evaluación y ajustamos chunking, recuperación y prompt hasta llegar al umbral acordado.
Producción y reindexado
Desplegamos con monitorización, trazas de consulta y reindexado automático cuando cambian los documentos de origen.
Stack tecnológico
Bases vectoriales
pgvector, Qdrant o Pinecone según volumen, latencia y dónde tengan que vivir los datos.
Modelos de embeddings
Modelos comerciales o abiertos, evaluados sobre tu corpus antes de elegir uno.
Orquestación
Pipelines propios en TypeScript o Python, sin capas de framework que no aporten.
Evaluación y trazas
Set de evaluación versionado y trazas de cada consulta para diagnosticar fallos concretos.
Diferenciadores clave
Cada respuesta cita su fuente
El usuario ve de qué documento y qué fragmento sale la respuesta. Si no hay fuente, el sistema dice que no lo sabe en lugar de rellenar el hueco.
Evaluado con preguntas reales, no a ojo
Construimos un set de evaluación con las preguntas que hace tu equipo. Sin eso no hay forma de saber si un cambio mejora o empeora el sistema.
Búsqueda híbrida, no solo vectorial
La búsqueda puramente semántica falla con referencias, códigos y nombres propios. Combinarla con búsqueda por palabra clave cubre ese hueco.
Los datos se quedan donde tú digas
Podemos desplegar el índice en tu infraestructura y usar modelos alojados o abiertos según tus requisitos de confidencialidad.
Preguntas frecuentes
¿Qué es exactamente RAG y por qué lo necesito?
RAG (Retrieval Augmented Generation) recupera fragmentos de tus propios documentos y se los pasa al modelo para que responda con ellos. Sin RAG, un LLM responde con lo que aprendió en su entrenamiento y no conoce tu documentación interna.
¿En qué se diferencia de reentrenar o hacer fine-tuning de un modelo?
El fine-tuning ajusta el estilo y el formato de las respuestas, pero es caro de actualizar y no evita que el modelo se invente datos. RAG separa el conocimiento del modelo: actualizas los documentos y el sistema responde con la información nueva al instante.
¿Qué formatos de documento podéis ingerir?
PDF, Word, HTML, Markdown, hojas de cálculo, Notion, Google Drive, Confluence y bases de datos vía API. Si la fuente tiene una forma de exportar o consultar, se puede conectar.
¿Cómo sabéis si el sistema responde bien?
Con un set de evaluación construido a partir de preguntas reales de tu equipo, con la respuesta correcta esperada. Medimos acierto de recuperación y calidad de respuesta en cada cambio, así que las mejoras se demuestran con números.
¿Puede inventarse respuestas?
El riesgo no es cero, pero se reduce mucho: el modelo solo puede usar los fragmentos recuperados, cada respuesta cita su fuente y el sistema está instruido para decir que no lo sabe cuando la recuperación no devuelve nada relevante.
¿Cuánto tarda una implementación?
Una prueba de concepto sobre un corpus acotado, 2-3 semanas. Un sistema en producción con evaluación, reindexado y monitorización, entre 6 y 10 semanas según el número de fuentes.
¿Mis documentos salen de mi infraestructura?
Solo si tú lo decides. Podemos desplegar el índice vectorial en tu propia infraestructura y usar modelos abiertos alojados por ti si la confidencialidad lo exige.
¿Tienes documentación que nadie encuentra?
Agenda un diagnóstico gratuito de 30 min. Miramos tus fuentes y te decimos si RAG es la respuesta o si el problema es otro.