Agencia de RAG agéntico. Ancle su IA en su propio conocimiento.
Construimos sistemas de generación aumentada por recuperación que conectan sus agentes de IA con sus documentos, bases de datos y APIs. Sus agentes responden con sus datos, citan sus fuentes y eliminan las alucinaciones.
¿Qué es el RAG agéntico?
La generación aumentada por recuperación agéntica es la arquitectura que da a los agentes de IA acceso a su base de conocimiento en tiempo de ejecución. En lugar de depender solo de aquello con lo que se entrenó el modelo, sus agentes recuperan documentos, fragmentos o datos relevantes de sus sistemas e inyectan ese contexto en cada respuesta. El resultado: respuestas fundamentadas, con fuentes y auditables.
Sin RAG, un agente de IA solo conoce aquello con lo que fue entrenado. Con RAG, conoce su documentación de producto, su historial de clientes y sus políticas internas, y puede citar exactamente de dónde proviene cada respuesta. Esa es la diferencia entre un agente de demostración y uno al que confía su negocio.
El pipeline RAG
Ingesta
Documentos, PDF, páginas web y registros de base de datos se analizan, limpian y preparan para la indexación.
Fragmentación
El contenido se divide en fragmentos semánticamente significativos con solapamiento, equilibrando la preservación del contexto y la precisión de recuperación.
Embedding
Cada fragmento se convierte en un vector mediante un modelo de embedding. Estos vectores capturan el significado semántico.
Recuperación
Las consultas del usuario se vectorizan y comparan con el almacén de vectores. Se recuperan los fragmentos similares top-k con puntuación de similitud.
Generación
Los fragmentos recuperados se inyectan en el prompt del LLM como contexto. El modelo genera una respuesta fundamentada y con fuentes.
Ingesta → Fragmentación → Embedding → Recuperación → Generación
Cinco pasos, de documentos sin procesar a respuestas de IA con fuentes y auditables. Sus agentes citan sus datos, no su conjunto de entrenamiento.
Reservar una llamada estratégicaPor qué construimos con RAG
Eliminar las alucinaciones
Cuando un agente responde desde su documentación y no desde sus datos de entrenamiento, la respuesta está fundamentada en hechos. El RAG con citación de fuentes hace que cada respuesta sea auditable.
Mantener el conocimiento actualizado
Actualice su base de conocimiento, no el modelo. Los nuevos documentos de producto, cambios de políticas o datos de mercado están disponibles para el agente de inmediato. Sin reentrenamiento.
Conocimiento con control de acceso
Agentes distintos, conocimientos distintos. Un agente de soporte ve documentos de ayuda. Un agente legal ve contratos. El RAG con alcance de permisos significa que los agentes solo recuperan lo que están autorizados a ver.
Rentable a gran escala
El embedding y la recuperación son órdenes de magnitud más baratos que el fine-tuning. Puede indexar millones de documentos y consultarlos por fracciones de céntimo por recuperación.
Qué construimos con RAG
Agentes de base de conocimiento
Agentes de soporte al cliente que responden desde sus documentos, centro de ayuda y wiki interna, con citas de fuentes para cada respuesta.
Pipelines de preguntas y respuestas sobre documentos
Pipelines automatizados que ingieren contratos, facturas y expedientes, y luego responden consultas en lenguaje natural sobre su contenido.
Enriquecimiento en tiempo real
Agentes que extraen datos en vivo de su CRM, base de datos o API durante la conversación, enriqueciendo las respuestas con el contexto actual del cliente.
Cuándo RAG es la herramienta correcta
Usar RAG cuando
- •El conocimiento cambia con frecuencia
- •Las respuestas necesitan citas de fuentes
- •El volumen de datos supera la ventana de contexto
- •Varios agentes necesitan conocimiento compartido
- •Se requiere control de acceso por documento
Usar fine-tuning cuando
- •Necesita tono/estilo consistentes
- •El dominio es estrecho y estable
- •La latencia debe ser mínima
- •El conocimiento rara vez cambia
- •El modelo ES el producto
Considerar alternativas
- •Ingeniería de prompts pura para hechos simples
- •Búsqueda de texto completo para coincidencia de palabras clave
- •Bases de datos de grafos para consultas de relaciones
- •Almacenamiento en caché para Q&A frecuentes
- •Híbrido: RAG + fine-tuning para máxima precisión
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ExplorarPreguntas frecuentes
¿En qué se diferencia el RAG de usar directamente un LLM?▾
¿Qué fuentes de datos podemos conectar?▾
¿Cómo se mantiene actualizado el sistema cuando cambian nuestros documentos?▾
¿Puede funcionar autohospedado para la privacidad de los datos?▾
¿Cuánto cuesta un proyecto típico y cuánto tiempo lleva?▾
Lance sistemas RAG en los que sus agentes realmente confían
Déjenos diseñar un pipeline RAG que conecte sus agentes con su base de conocimiento, con citas de fuentes, controles de acceso y fiabilidad en producción desde el primer día.
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