Qué resuelve este servicio
Implementamos arquitecturas de Retrieval-Augmented Generation (RAG) sobre la documentación oficial de tu empresa para que los agentes IA respondan con información verificable, citen fuentes y eliminen alucinaciones en contextos críticos. La base de conocimiento se mantiene viva, vigente y gobernada con control de acceso por área.
Qué resolvemos
- Agentes IA que inventan respuestas en temas sensibles.
- Documentación oficial dispersa sin un punto único de verdad.
- Riesgo de compartir versiones desactualizadas con clientes.
- Imposibilidad de auditar de dónde vino una respuesta.
Qué incluye
- Inventario y normalización de documentos fuente.
- Pipeline de ingesta automatizado.
- Estrategia de chunking, embeddings y reranking.
- Base vectorial con permisos por rol.
- Implementación del agente RAG con citas verificables.
- Métricas de precisión y fidelidad.
Cómo trabajamos
- Discovery del conocimiento crítico.
- Diseño técnico del pipeline.
- Implementación y carga inicial.
- Evaluación de calidad y ajuste de retrieval.
- Despliegue productivo y mantenimiento.
Cómo trabajamos: metodología del servicio
- Fase 1 · Auditoría Documental y Curaduría de Ingesta (Semana 1) — Inventario de formatos de archivo y definición de metadatos de clasificación.
- Fase 2 · Arquitectura del Pipeline de Fragmentación y Embeddings (Semana 1-2) — Pre-procesamiento, partición por secciones lógicas y vectorización de los documentos.
- Fase 3 · Búsqueda Híbrida y Reranking (Semana 2-3) — Ordenamiento de los fragmentos más relevantes para reducir ruido en las respuestas.
- Fase 4 · Desarrollo de la Interfaz con Resaltado de Evidencia (Semana 3-4) — Interfaz que muestra la fuente exacta de cada respuesta y control de permisos por usuario.
- Fase 5 · Pruebas de Blindaje Anti-Alucinación y Despliegue (Semana 4-5) — Pruebas de preguntas trampa, calibración de umbrales de relevancia y puesta en producción.
Qué necesitamos de tu equipo
- Carpeta de documentos corporativos a indexar (PDFs, manuales, normativas, contratos).
- Lista de preguntas frecuentes y casos de consulta más complejos.
- Matriz de permisos: definición de accesos por rol o departamento.
- Servidor o entorno cloud donde desplegar el sistema.
Entregables
- Sistema RAG en producción.
- Documentación técnica del pipeline.
- Dashboard de evaluación y precisión.
- Política de permisos y versionado.
- Runbook de operación.
Para quién es
- Empresas en sectores regulados (salud, financiero, legal).
- Organizaciones con documentación crítica viva.
- Equipos de soporte y compliance que necesitan citas.
- Departamentos legal, RRHH y operaciones.
Señales de que lo necesitas
- Los empleados pierden horas buscando la misma información dentro de manuales y PDFs internos dispersos.
- Ya probaron un asistente de IA y les preocupa que responda con seguridad algo que en realidad no está documentado.
- Necesitan que cada respuesta cite la fuente exacta porque operan bajo requisitos estrictos de trazabilidad.
- El conocimiento crítico de la empresa depende de unas pocas personas y se pierde cuando alguien se va.
KPIs medibles
- Precisión del retrieval (top-k accuracy).
- Tasa de respuestas con citas válidas.
- Reducción de tickets repetitivos.
- Latencia del agente.
Resultado esperado
La empresa tiene agentes IA que responden con conocimiento oficial, citan fuentes auditables y eliminan riesgos de alucinación en flujos críticos. La documentación deja de ser un archivo muerto y se convierte en un activo conversacional vivo y gobernado.
Preguntas frecuentes sobre este servicio
¿Qué incluye el sistema RAG empresarial?
Una plataforma de consulta en producción con interfaz web, citas verificables hacia el documento fuente, pipeline de actualización de documentos y panel de administración.
¿Cuánto tarda la implementación?
Entre 3 y 5 semanas según el volumen documental y el número de integraciones.
¿Qué debo entregar para empezar?
La carpeta de documentos a indexar, una lista de preguntas frecuentes, la matriz de permisos por rol y acceso al entorno donde se desplegará el sistema.
¿Cómo se garantiza que la IA no invente respuestas?
Con búsqueda híbrida, reranking semántico y una interfaz que muestra el fragmento exacto del documento que respalda cada respuesta; los casos sin respaldo documental se marcan como inciertos en vez de responderse a ciegas.
¿Se puede desplegar en mis propios servidores?
Sí, para empresas con requisitos estrictos de confidencialidad se puede desplegar con modelos locales en infraestructura propia.
Stack tecnológico
- LlamaIndex
- LangChain
- Pinecone
- Weaviate
- Supabase pgvector
- OpenAI
- Claude
- Cohere Rerank
- n8n