Sistema RAG para Consulta de Documentación Técnica Interna
Empresa SaaS B2B (50-200 empleados)
El Desafío
El equipo de soporte perdía ~2 horas/día buscando información en 500+ documentos internos (wikis, Notion, Confluence, PDFs). Sin sistema unificado de búsqueda semántica, respuestas inconsistentes a clientes.
La Solución
Implementé un sistema RAG con LangChain + OpenAI embeddings + pgvector. Indexación automática de documentos cada 6 horas. Interfaz web con Streamlit para búsqueda conversacional. Respuestas con referencias a documentos fuente.
Resultados
- 50% reducción en tiempo de búsqueda de información (de 2h a 1h diarias por agente)
- 92% precisión en respuestas verificadas por el equipo (mejora vs búsqueda keyword)
- ROI positivo en 3 meses: ahorro de €12K/año en productividad del equipo
- Implementación completada en 6 semanas
El sistema de RAG transformó cómo accedemos a nuestra documentación. Lo que antes tomaba minutos de búsqueda manual ahora es instantáneo.— Empresa SaaS B2B (50-200 empleados)