RAG — Sistemas de Conocimiento IA
El conocimiento de tu empresa, accesible en lenguaje natural. Un cerebro digital que consulta tu propia documentación y responde con la fuente citada — sin inventar, sin ejecutar acciones, solo respondiendo bien.
Qué es RAG
RAG (Retrieval-Augmented Generation) combina una base de datos vectorial con un modelo de lenguaje: cuando alguien pregunta algo, el sistema primero busca los fragmentos más relevantes de tu documentación y luego genera la respuesta a partir de ellos, en lugar de inventarla o depender solo de lo que el modelo aprendió durante su entrenamiento.
Es exactamente lo que necesitas cuando el problema es "tenemos la información, pero nadie la encuentra a tiempo": manuales dispersos, contratos guardados en carpetas que nadie revisa, políticas internas que cada persona interpreta a su manera. RAG elimina el tiempo perdido buscando en documentos.
Alcance
Qué construimos para ti
Base de datos vectorial
Configuración de Pinecone, Chroma u otra según el volumen y el presupuesto del proyecto. Ahí vive el conocimiento indexado de tu empresa.
Estrategia de fragmentación
Diseño del chunking: cómo se divide tu documentación para que el sistema recupere el fragmento correcto, ni demasiado corto ni demasiado largo.
Embeddings y LLM
Selección de los modelos de embeddings y del modelo de lenguaje adecuados a tu caso, tu presupuesto y tus requisitos de privacidad de datos.
Interfaz de consulta
Un chatbot web, integración directa en Slack o Microsoft Teams, o una API para que otros sistemas —incluido un bot de RPA— consulten el conocimiento.
Qué esperar
Lo que ganas, y lo que necesitamos de ti
Valor para tu empresa
- Acceso instantáneo al conocimiento de la empresa en lenguaje natural
- Elimina el tiempo perdido buscando en manuales, contratos o intranets
- Respuestas con la fuente citada, verificables por quien pregunta
- Se integra donde ya trabaja tu equipo: web, Slack, Teams o vía API
Límite del servicio
- El cliente es responsable de entregar la documentación base limpia y en los formatos acordados
- RAG responde y consulta — no ejecuta acciones en tus sistemas por sí solo
- Si la documentación está muy dispersa o desordenada, conviene combinarlo con RPA para automatizar su recolección
Para esos casos, o si además necesitas que el sistema ejecute acciones, consulta RPA o el servicio combinado Empleado Digital Autónomo.
Para quién
Perfil del cliente ideal
Quién contrata este servicio
- Empresa con manuales, contratos o normativa interna que el equipo consulta constantemente
- Equipo legal, de soporte o de RRHH que responde las mismas preguntas una y otra vez
- Empresa que ya tiene sus datos organizados o un equipo técnico que puede prepararlos
El trigger de compra
- El equipo pierde horas cada semana buscando información que ya existe en algún documento
- Las respuestas dependen de una o dos personas que "saben dónde está todo"
- Quieren dar el primer paso hacia la IA sin comprometerse todavía a un proyecto de ejecución
FAQ
Preguntas frecuentes
¿Qué es RAG?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una arquitectura que permite a un modelo de lenguaje responder preguntas en lenguaje natural consultando la documentación real de tu empresa —manuales, contratos, políticas internas, bases de conocimiento— en lugar de inventar la respuesta o depender solo de lo que el modelo aprendió durante su entrenamiento.
¿En qué se diferencia RAG de RPA?
RAG es el "cerebro": consulta e interpreta tu documentación para responder preguntas en lenguaje natural. RPA son las "manos": bots que ejecutan acciones sobre tus sistemas. RAG no ejecuta nada por sí solo, solo responde. Cuando necesitas que el sistema, además de responder, actúe, combinamos RAG con RPA en un Empleado Digital Autónomo.
¿Qué incluye el servicio?
Configuración de la base de datos vectorial (Pinecone, Chroma u otra según el caso), diseño de la estrategia de fragmentación (chunking) de tus documentos, selección de los modelos de embeddings y del LLM, y creación de la interfaz de consulta: un chatbot web, integración en Slack o Microsoft Teams, o una API.
¿Qué documentación necesitáis para empezar?
El cliente es responsable de entregar la documentación base en los formatos acordados. Si esa documentación está muy desorganizada o dispersa en muchos sistemas, se puede combinar con RPA para automatizar su recolección.
¿Cuánto tarda un proyecto de RAG?
Depende del volumen y la calidad de la documentación de partida. Un caso acotado puede estar en producción en 2-4 semanas. Volúmenes grandes o documentación heterogénea requieren un análisis previo para dar un plazo realista.
¿Las respuestas citan la fuente?
Sí. El sistema se diseña para indicar de qué documento o sección proviene cada respuesta, de forma que el usuario pueda verificarla en lugar de confiar ciegamente en el modelo.
¿Qué conocimiento de tu empresa cuesta encontrar?
Cuéntanos qué documentación tienes y quién necesita consultarla. Te decimos si RAG es la solución, o si conviene combinarlo con RPA.