Sistemas RAG para Empresas
Conecta tus documentos, PDFs, bases de datos y wikis internas a un LLM. Tu equipo obtiene respuestas precisas basadas en tu conocimiento corporativo, sin exponer datos a terceros.
¿Qué es un sistema RAG?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una arquitectura que combina la búsqueda semántica con la generación de texto de los LLMs. En lugar de depender únicamente del conocimiento preentrenado del modelo, el sistema recupera información relevante de tus propias fuentes y la inyecta en el contexto antes de generar la respuesta.
El resultado: un asistente que habla con autoridad sobre tus productos, procedimientos, normativas internas y cualquier documento que le proporciones, con respuestas actualizadas y referencias verificables.
Ventajas clave
- Respuestas basadas en tus documentos reales, no en conocimiento genérico del modelo
- Posibilidad de usar modelos 100% locales (Ollama, LM Studio) para máxima privacidad
- Menor coste que el fine-tuning: no necesitas reentrenar modelos costosos
- Respuestas con citas y fuentes verificables para auditoría
- Actualización instantánea: añade nuevos documentos sin reentrenar nada
- Integración con formatos existentes: PDF, Word, Confluence, Notion, SQL, APIs
Casos de uso
Base de conocimiento interna
Chatbot que responde preguntas sobre procedimientos, RRHH, IT y políticas de empresa.
Análisis legal y contractual
Extracción automática de cláusulas, resumen de contratos y búsqueda de precedentes.
Soporte al cliente inteligente
Asistente que conoce todo tu catálogo, FAQs y políticas para responder sin agentes humanos.
Research y análisis de documentos
Procesa cientos de informes, papers o noticias y extrae insights en segundos.
Preguntas frecuentes
¿Es seguro usar RAG con documentos confidenciales?
Sí. Se puede implementar con modelos 100% locales usando Ollama o frameworks similares, de forma que ningún dato sale de tu infraestructura. Si usas APIs externas (OpenAI, Anthropic), se puede configurar con acuerdos de procesamiento de datos y cifrado extremo a extremo.
¿Cuánto tiempo tarda implementar un sistema RAG?
Un prototipo funcional puede estar listo en 1-2 semanas. Un sistema completo con escalado, monitorización y pipelines de actualización de documentos tarda entre 4-8 semanas dependiendo de la complejidad y los sistemas de origen.
¿Qué formatos de documentos soporta?
PDF, Word, Excel, PowerPoint, HTML, Markdown, texto plano, bases de datos SQL, APIs REST, Confluence, Notion, SharePoint y muchos más. Si tienes datos en un formato específico, lo analizamos juntos.
¿Necesito mi propio servidor o funciona en la nube?
Ambas opciones. Puedo desplegarlo en tu infraestructura on-premise, en AWS/GCP/Azure o en un servidor dedicado. También ofrezco arquitecturas híbridas donde los documentos quedan locales pero usar APIs de cloud para inferencia.