CONVIERTE TUS DATOS EN UN SISTEMA DE CONOCIMIENTO INTELIGENTE
Construye sistemas RAG que dan respuestas precisas y fundamentadas desde tus datos empresariales. Sin alucinaciones, trazabilidad completa.
¿Por Qué RAG?
- Fundamenta respuestas LLM en tus datos reales
- Reduce alucinaciones 80%+ con retrieval adecuado
- Mantén datos sensibles on-premise o en tu cloud
- Escala a millones de documentos sin reentrenar
- Actualizaciones en tiempo real: sin fine-tuning
- Trazabilidad: sabe exactamente qué fuentes informaron cada respuesta
Qué Entrego
Diseño de Arquitectura RAG
Diseño de pipelines de retrieval optimizados para tu caso de uso. Estrategias de chunking, modelos de embedding, reranking y búsqueda híbrida.
Configuración de Base de Datos Vectorial
Implementación con Qdrant, Weaviate, Pinecone o pgvector. Optimización de indexado, filtrado por metadatos y estrategias de escalado.
Despliegue en Producción
Implementación end-to-end con monitorización, pipelines de evaluación y sistemas de mejora continua.
Casos de Uso
Base de Conocimiento Interna
Permite a empleados consultar documentos, políticas y procedimientos de la empresa en lenguaje natural.
Soporte al Cliente
Construye asistentes IA que responden preguntas usando tu documentación de producto e historial de soporte.
Legal y Compliance
Busca en contratos, regulaciones y documentos legales con citas precisas.
Investigación y Análisis
Consulta papers científicos, informes y datos de investigación para obtener insights relevantes.
Preguntas Frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre RAG y fine-tuning?
Fine-tuning modifica el modelo en sí. RAG mantiene el modelo sin cambios pero le da acceso a tus datos en tiempo de consulta. RAG es mejor para: datos que cambian frecuentemente, cuando necesitas citar fuentes, y cuando no puedes compartir datos con proveedores de modelos.
¿Cuánto tiempo lleva una implementación RAG típica?
Un sistema RAG production-ready típicamente lleva 4-8 semanas. Incluye: diseño de arquitectura, setup de pipeline de datos, configuración de base de datos vectorial, integración LLM, framework de evaluación y despliegue en producción.
¿Con qué LLMs trabajas?
OpenAI (GPT-4), Anthropic (Claude), modelos open-source (Llama, Mistral), y opciones en Azure/AWS. La elección depende de tus requisitos de latencia, coste y privacidad de datos.
¿Puede RAG funcionar con documentos que no están en inglés?
Sí. Los modelos de embedding modernos soportan 100+ idiomas. He implementado sistemas RAG multilingües para clientes con documentos en español, alemán, francés y más.