Conecte el conocimiento interno con sus asistentes de IA
Desarrollamos sistemas RAG que buscan información relevante en los documentos de la empresa y preparan respuestas con sus fuentes. Los accesos y la revisión de resultados forman parte de la implementación.
RAG: buscar antes de responder
Un sistema RAG busca fragmentos relevantes en las fuentes autorizadas y los entrega al modelo de IA para preparar una respuesta. Así, un asistente puede trabajar con procedimientos, expedientes y documentación de la empresa.
La búsqueda aporta contexto, pero no elimina todos los errores. Por eso incluimos fuentes consultables, pruebas de calidad y un mecanismo para transferir las consultas al equipo cuando falta información.
De los documentos a una respuesta revisable
Preparar las fuentes
Identificar documentos útiles, formatos, calidad de la información y permisos.
Organizar el contenido
Dividir los documentos en fragmentos que conserven el contexto necesario.
Crear un índice de búsqueda
Representar el significado de los fragmentos para encontrar información relacionada con la consulta.
Encontrar información
Seleccionar fragmentos relevantes entre las fuentes accesibles para cada usuario.
Preparar la respuesta
Utilizar los fragmentos seleccionados y presentar las fuentes para facilitar la revisión.
Fuentes → Organización → Índice → Búsqueda → Respuesta
Cada etapa necesita pruebas: calidad de las fuentes, relevancia de la búsqueda y coherencia de las respuestas.
Hablemos de sus datosQué aporta la búsqueda documental
Respuestas más fáciles de comprobar
Las fuentes y los fragmentos utilizados ayudan a revisar la respuesta. Los casos inciertos deben quedar señalados.
Conocimiento actualizable
Las fuentes modificadas pueden incorporarse al índice según la frecuencia acordada, sin volver a entrenar el modelo por cada documento.
Búsqueda según los permisos
Los derechos de acceso se aplican a la búsqueda y a los resultados para limitar la información disponible.
Un alcance útil para empezar
Priorizamos las fuentes necesarias y evaluamos los costos de preparación, búsqueda y generación.
Aplicaciones para la información de la empresa
Asistentes de conocimiento interno
Encontrar procedimientos, reglas de producto y respuestas en documentos de referencia.
Búsqueda en expedientes
Localizar pasajes relevantes y preparar resúmenes de contratos, facturas y otros documentos autorizados.
Respuestas con contexto del caso
Relacionar la documentación con los datos disponibles del CRM o de las bases internas, según los permisos.
Elegir el método según la necesidad
Búsqueda documental con RAG
- •Documentos que cambian
- •Fuentes que se deben consultar
- •Un volumen amplio de conocimiento
- •Información compartida entre asistentes
- •Permisos aplicados a la búsqueda
Adaptación de un modelo
- •Un estilo de respuesta definido
- •Un formato especializado
- •Ejemplos revisados disponibles
- •Un comportamiento que se puede evaluar
- •Una necesidad distinta de actualizar documentos
Otras opciones
- •Instrucciones precisas para una tarea limitada
- •Búsqueda por palabras clave
- •Consultas directas a datos estructurados
- •Reutilización de respuestas verificadas
- •Combinación de métodos probados
Completar el sistema de IA
Conexión de herramientas con MCP
Dar a los agentes acceso limitado a funciones y datos de las aplicaciones.
Conocer el servicioDesarrollo de agentes de IA
Conectar la búsqueda de información con tareas y acciones autorizadas.
Conocer el servicioControl de los agentes
Definir permisos, aprobaciones y seguimiento de las actividades.
Conocer el servicioPreguntas sobre sistemas RAG
¿Qué cambia frente a una conversación con un modelo de IA?▾
¿Qué fuentes pueden conectarse?▾
¿Cómo se incorporan los documentos modificados?▾
¿Pueden permanecer los datos en nuestro entorno?▾
¿Cómo se calculan el costo y el calendario?▾
¿Qué información necesita encontrar el equipo?
Revisaremos las fuentes y las preguntas frecuentes para definir un primer alcance y criterios de calidad.
Para profundizar en el tema
Implementar una búsqueda RAG con n8n
De la preparación de las fuentes a la consulta dentro de un proceso automatizado.
Compartir conocimiento entre varios agentes de IA
Cómo conectar distintos agentes con una búsqueda documental común.
Elegir una base de búsqueda para RAG
Criterios para comparar Pinecone, Qdrant, Weaviate y pgvector.