Sistemas RAG y LLM
Asistentes RAG e inteligencia documental
IA de lenguaje sobre tus manuales, normas e informes, con respuestas que citan sus fuentes.
Primera versión operativa en 4–8 semanas
El problema
El conocimiento de tu organización vive en miles de PDFs, wikis, planos e informes. La gente pasa horas buscando respuestas que existen, y un chatbot genérico no es opción cuando una respuesta equivocada tiene consecuencias.
La diferencia entre un chatbot de demo y un sistema en el que tu equipo confía es la calidad de la recuperación, el anclaje en las fuentes, la evaluación y saber cuándo el sistema debe decir «no lo sé».
Nuestro enfoque
Auditoría del corpus y las preguntas
Analizamos qué documentos tienes, qué preguntas importan y cómo es una respuesta correcta, antes de elegir cualquier tecnología.
Diseño de la recuperación
Fragmentación, indexado y búsqueda híbrida ajustados a tus tipos de documento: tablas, planos, normas, contenido multilingüe.
Generación anclada con citas
Cada respuesta enlazada a sus pasajes fuente, con manejo de confianza y rechazo explícito cuando el corpus no tiene respuesta.
Evaluación antes del despliegue
Un conjunto de prueba con preguntas reales de tu equipo, medido en precisión y anclaje: la puerta para salir a producción.
Integración y salvaguardas
Entregado donde trabaja la gente (web, Slack/Teams, API), con control de acceso, registro y bucles de revisión humana.
Arquitectura de referencia
- Tubería de ingesta de documentos (PDF, Office, wikis, bases de datos)
- Índice de búsqueda vectorial e híbrida con filtrado por metadatos
- Orquestación de LLM con anclaje y citas obligatorias
- Arnés de evaluación con las preguntas reales de tu equipo
- Control de acceso, registro de uso y captura de feedback
- Entrega en web, plataforma de chat o API
Qué obtienes
- Un asistente que responde desde tus documentos, con citas
- Un informe de precisión medido sobre preguntas reales de tu equipo
- Herramientas de administración para añadir, actualizar y retirar documentos
- Características claras de coste y latencia antes de comprometerte a escalar
Prueba. Construimos productos de IA de lenguaje nosotros mismos —Lemma, un panel de revisión por IA para escritura científica, y DropPlot, análisis de datos automatizado—, así que sabemos lo que cuesta poner en producción sistemas LLM, no solo hacer una demo.
Hazle a tus documentos una pregunta difícil.
Una llamada de 30 minutos basta para decirte si esto es viable con tus datos.