IA con los datos de tu empresa: <em>RAG y base de conocimiento.</em>
RAG es la técnica que hace que la IA busque la respuesta en los documentos de la empresa antes de responder, citando la fuente. Así creamos una base de conocimiento con IA sobre manuales, contratos, tickets y sistemas internos, donde cada persona solo accede a lo que tiene permiso para ver.
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Cuando el conocimiento está disperso en documentos y sistemas, un asistente encuentra la respuesta y muestra su origen.
Atención
Responde consultas, revisa pedidos y abre tickets, disponible las 24 horas.
Ventas
Califica leads, aclara dudas sobre productos y agenda reuniones con el equipo comercial.
Operación interna
Busca información, completa registros y ejecuta rutinas entre sistemas.
Soporte a equipos
Un asistente que conoce los procedimientos y documentos internos.
Ejemplos de <em>uso de RAG</em>
Flujos donde la IA consulta documentos y sistemas de la empresa antes de actuar. Si la tarea depende de buscar información interna, probablemente se puede automatizar con un asistente.
Recomendación de productos
Recomienda productos según el perfil del cliente, reglas e historial, consultando catálogos y contratos. Sugiere opciones para ventas, reposición o soporte, siempre alineado con las condiciones de la empresa.
Soporte al cliente
Consulta manuales, contratos e historiales para responder dudas y orientar al cliente. Reduce tickets y estandariza las respuestas.
Lectura de documentos
Lee notas, contratos, currículos y comprobantes, extrae los datos, completa los sistemas y señala lo que está fuera de lo normal.
Consultas financieras
Consulta extractos, historiales, facturas y contratos para responder dudas, verificar pagos o validar información. Automatiza búsquedas que antes requerían navegar por varios sistemas y documentos.
Compliance
Consulta políticas, normas y registros para responder sobre reglas y obligaciones. Identifica desviaciones, documenta decisiones y asegura el cumplimiento de los procedimientos sin búsquedas manuales.
Cualquier conocimiento disperso
Si la respuesta está en algún manual, contrato, hoja de cálculo o sistema, pero alguien necesita buscarla, la IA la encuentra, responde y muestra la fuente.
Cuéntanos dónde está el tuyo
¿Cómo funciona <em>el RAG?</em>
RAG, sigla de generación aumentada por recuperación, hace que la IA busque fragmentos en los documentos y sistemas de la empresa antes de responder. Así, la respuesta utiliza contenido interno, con referencia a la fuente, y reduce el riesgo de respuestas inventadas.
De los documentos a la respuesta.
El asistente solo entra en producción después de responder preguntas reales del equipo y pasar la evaluación de calidad. La base se mantiene actualizada a medida que cambian los documentos y sistemas conectados.
- 01
Fuentes
Qué documentos, sistemas y permisos formarán la base de conocimiento.
- 02
Ingesta
Los documentos y datos se extraen, organizan en partes más pequeñas y se indexan para la búsqueda semántica.
- 03
Prototipo
El equipo realiza preguntas reales y prueba las respuestas del asistente, ajustando hasta alcanzar el estándar esperado.
- 04
Evaluación
Mide la calidad de las respuestas, siempre mostrando el origen de la información.
- 05
Producción
El chat o la integración se ponen en marcha, ya conectados a las fuentes y con actualización automática de la base.
¿Qué <em>entrega</em> el proyecto?
- Ingesta y actualización de documentos y fuentes de datos
- Búsqueda semántica con control de permisos
- Interfaz de chat o integración en el sistema existente
- Respuestas con cita de la fuente
- Evaluación de la calidad de las respuestas
Preguntas frecuentes
¿Los documentos salen de la empresa?
Los datos no salen de la empresa. La arquitectura utiliza APIs sin retención, nube privada o modelos instalados en la infraestructura del cliente, según la política de privacidad requerida.
¿Y si un documento cambia?
Cuando un documento cambia, la base se actualiza automáticamente desde las fuentes conectadas.
¿La IA puede inventar respuestas?
Todo modelo de lenguaje puede inventar respuestas, pero el asistente solo usa los fragmentos encontrados en los documentos y muestra la fuente. Si no encuentra la información, avisa que no está en los archivos de la empresa.
¿Cada persona ve todo?
No. El asistente solo muestra información de los documentos y sistemas a los que la persona ya tiene acceso. Las respuestas siguen las mismas reglas de acceso de las fuentes conectadas.
¿Qué formatos de documento se aceptan?
PDF, Word, Excel, páginas internas, tickets y datos de sistemas se integran directamente. Otros formatos requieren evaluación.
¿Qué es RAG?
RAG: Retrieval-Augmented Generation significa Generación Aumentada por Recuperación. El modelo de IA busca fragmentos en los documentos y sistemas de la empresa para responder, en vez de usar solo lo que "aprendió" antes. El proceso funciona así: al recibir la pregunta, el sistema busca los fragmentos relevantes en los archivos internos y arma la respuesta con esos datos, citando la fuente. Sin RAG, la IA responde solo con lo que ya estaba en el modelo, sin acceso al manual o contrato del cliente.
¿Se puede usar dentro de un sistema ya existente?
Sí. La búsqueda puede integrarse en el sistema actual mediante una integración de LLM o formar parte de un sistema con IA desarrollado para esto.
¿Cuánto cuesta y cuánto tiempo lleva?
El valor varía según el volumen y tipo de documentos, los sistemas conectados y el número de usuarios. La propuesta detalla el costo del proyecto y una estimación mensual de uso.
¿Dónde podemos implementar <em>RAG</em>?
Habla con nosotros para mapear dónde el RAG puede aportar en tu operación.