Sistemas RAG: IA que conoce su negocio
Gjethe construye sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG) que permiten a la IA responder preguntas a partir de sus propios documentos y datos, con citas de la fuente. Nos encargamos de la ingesta desde PDF, wikis, centros de ayuda y bases de datos, la fragmentación y los embeddings, la búsqueda híbrida con reordenación, el control de acceso por usuario, la evaluación de la calidad de las respuestas y una interfaz de chat o de API.
- Primera consulta gratuita
- Presupuesto por escrito para su proyecto
- Pagos fraccionados por hitos, con flexibilidad
De un vistazo
- Sources
- PDF, Word, wikis, centros de ayuda, bases de datos
- Answers
- Con citas de la fuente
- Acceso
- Filtrado por permisos de usuario
- Interfaz
- Chat, API o dentro de su aplicación
Definition
Qué es los sistemas RAG?
La generación aumentada por recuperación (RAG) es una técnica en la que un sistema de IA busca primero en una colección de documentos pasajes relevantes para una pregunta y genera después una respuesta usando solo esos pasajes, de modo que las respuestas reflejan su información actual y pueden citar de dónde proceden.
Un modelo de IA general sabe mucho del mundo y nada de sus contratos, políticas, productos o procedimientos. El RAG conecta ambos: consulta su material antes de responder. La mayor parte de la calidad viene de un trabajo poco glamuroso (limpiar documentos, dividirlos con sentido, recuperar los pasajes adecuados y medir los resultados), y ahí es donde ponemos la mayor parte de nuestro esfuerzo. Probamos las respuestas con preguntas reales de su equipo antes de que nadie dependa del sistema en el día a día.
¿Para quién es?
Organizaciones con grandes bases de conocimiento
Políticas, procedimientos y manuales en los que a los empleados les cuesta buscar, lo que provoca preguntas repetidas y respuestas incoherentes.
Equipos de soporte
Agentes y clientes que necesitan respuestas precisas a partir de la documentación del producto y de tickets anteriores.
Equipos jurídicos, de cumplimiento y de finanzas
Contratos, normativas e informes en los que las respuestas deben apuntar a la cláusula o cifra exacta.
Productos que añaden búsqueda con IA
Productos SaaS y de contenido que quieren que los usuarios hagan preguntas sobre sus propios datos.
Qué está incluido y qué se queda usted
Qué incluye
- Inventario de fuentes y requisitos de acceso
- Análisis de documentos PDF, Word, HTML y tablas
- Limpieza, eliminación de duplicados y metadatos
- Estrategia de fragmentación ajustada a sus documentos
- Embeddings e índice vectorial
- Búsqueda híbrida por palabras clave y semántica
- Reordenación para mayor precisión
- Generación de respuestas con citas
- Recuperación consciente de los permisos
- Reindexación automática cuando cambia el contenido
- Conjunto de evaluación y métricas de calidad
- Interfaz de chat o API
Lo que recibe
Se entrega al final. Suyo para siempre.
- Sistema RAG desplegado con pipeline de ingesta
- Interfaz de chat o API para sus aplicaciones
- Informe de evaluación: precisión, fundamentación, calidad de las citas
- Herramientas de administración para fuentes y reindexación
- Documentación de arquitectura y de mantenimiento
¿Cómo funciona un sistema RAG?
Dos pipelines: uno prepara su contenido y el otro responde preguntas con él.
Indexación: se ejecuta cuando cambia su contenido
Sus fuentes
PDF, documentos, centro de ayuda, filas de bases de datos
Dividir y limpiar
Se divide en pasajes, conservando títulos y metadatos
Vectorizar
Convertir cada pasaje en un vector
Base de datos vectorial
Pinecone, Qdrant, pgvector…
Respuesta: se ejecuta con cada pregunta
Pregunta
Desde el chat, una API o una herramienta interna
Recuperar
Búsqueda híbrida y reordenación de los mejores pasajes
Generar
El modelo responde solo a partir de esos pasajes
Respuesta con citas
Con enlaces a la fuente
¿De dónde viene realmente la calidad de un RAG?
Análisis: los PDF escaneados, las tablas y los diseños de varias columnas pierden sentido si se extraen de forma ingenua. Usamos analizadores adecuados para cada formato y comprobamos el resultado, porque una respuesta solo puede ser tan buena como el texto en que se basa.
Fragmentación y recuperación: los pasajes deben ser lo bastante grandes para llevar contexto y lo bastante pequeños para ser precisos. Combinamos la búsqueda semántica con la búsqueda por palabras clave (esencial para códigos de producto, nombres y números) y reordenamos los resultados para que los mejores pasajes lleguen al modelo.
Evaluación: construimos un conjunto de preguntas reales con respuestas conocidas y medimos la recuperación y la calidad de las respuestas antes del lanzamiento y tras cada cambio. Sin eso, las mejoras son conjeturas.
¿RAG o fine-tuning?
| RAG | Fine-tuning | |
|---|---|---|
| Qué enseña al modelo | Hechos de sus documentos, en el momento de la pregunta | Un estilo, un formato o una tarea acotada |
| Se mantiene actualizado | Sí, actualice los documentos | No, necesita volver a entrenarse |
| Citations | Sí | No |
| Ideal para | Responder preguntas a partir de información cambiante | Formato de salida coherente o comportamiento especializado |
Cómo funcionan los sistemas RAG, paso a paso
Cada paso tiene un resultado claro que puede revisar. Los plazos se acuerdan en su presupuesto.
- 1
Auditoría de fuentes
Qué contenido existe, dónde vive, quién puede verlo y con qué frecuencia cambia.
- 2
Ingesta
Analizadores, limpieza y metadatos para cada fuente, con actualizaciones automáticas.
- 3
Diseño de la recuperación
Fragmentación, embeddings, búsqueda híbrida y reordenación ajustados a su contenido.
- 4
Generación
Prompts de respuesta con citas, reglas de rechazo y formatos de salida.
- 5
Evaluación
Precisión y fundamentación medidas con un conjunto de pruebas construido con sus expertos.
- 6
Integrar y lanzar
Interfaz de chat, API o integración en su producto, con supervisión.
Herramientas y qué determina su presupuesto
El precio depende de su proyecto y se acuerda en su presupuesto. Esto es lo que lo hace variar.
| Factor | Por qué importa |
|---|---|
| Volumen y variedad de fuentes | Muchos formatos y sistemas significan más analizadores y conectores. |
| Calidad de los documentos | Los escaneos, las tablas complejas y el formato incoherente necesitan procesamiento adicional. |
| Control de acceso | Respetar los permisos por usuario entre fuentes añade diseño y pruebas. |
| Nivel de precisión | Los ámbitos de alto riesgo necesitan conjuntos de evaluación mayores y reglas de respuesta más estrictas. |
| Requisitos de alojamiento | Los modelos y almacenes vectoriales autoalojados cuestan más de configurar que los servicios gestionados. |
| Integration | Un chat independiente es más sencillo que incrustar respuestas dentro de las herramientas existentes. |
| Área | Tools |
|---|---|
| Parsing | Unstructured, LlamaParse, analizadores a medida, OCR para escaneos |
| Almacenes vectoriales | pgvector, Qdrant, Pinecone, Weaviate |
| Embeddings y rerankers | OpenAI, Cohere, Voyage, modelos de código abierto |
| Orquestación | LlamaIndex, LangChain, Vercel AI SDK |
| Evaluación | Ragas, conjuntos de prueba a medida, Langfuse |
Errores habituales que evitar
Lo que vemos fallar con más frecuencia y cómo lo evita un buen proyecto.
Indexarlo todo tal cual
Los documentos obsoletos, duplicados y contradictorios producen respuestas obsoletas y contradictorias. Seleccione primero.
Solo búsqueda vectorial
La búsqueda semántica pierde términos exactos como códigos de producto y nombres. Combínela con la búsqueda por palabras clave.
Ignorar los permisos
Si la recuperación no respeta los derechos de acceso, la IA puede revelar documentos que un usuario no debería ver.
Sin conjunto de evaluación
Sin preguntas de prueba, nadie sabe si el sistema es bueno ni si el último cambio lo estropeó.
Preguntas frecuentes
¿Qué es el RAG en términos sencillos?
RAG significa que la IA consulta las cosas antes de responder. En lugar de depender de lo que aprendió en el entrenamiento, busca en sus documentos, lee los pasajes relevantes y responde a partir de ellos.
¿Es el RAG mejor que el fine-tuning?
Para responder preguntas a partir de su contenido, normalmente sí. El RAG se mantiene actualizado cuando cambian los documentos y puede citar fuentes. El fine-tuning es mejor para enseñar a un modelo un estilo o una tarea acotada.
¿Puede respetar quién está autorizado a ver qué?
Sí. Asociamos permisos a los documentos y filtramos la recuperación por usuario, de modo que las personas solo obtienen respuestas de contenido al que tienen permiso de acceso.
¿Pueden los datos permanecer en nuestros propios servidores?
Sí. Podemos ejecutar modelos de embeddings y de lenguaje de código abierto en su infraestructura para que los documentos nunca salgan de ella.
¿Funciona con PDF escaneados y tablas?
Sí, con OCR y análisis consciente de las tablas. Estos formatos necesitan un cuidado adicional, por eso comprobamos la calidad del análisis antes de indexar.
¿Cómo entran las actualizaciones de los documentos?
Las fuentes se reindexan automáticamente cuando cambian o de forma programada, y los documentos eliminados también se eliminan del índice.
¿Puede responder en un idioma distinto del de los documentos?
Sí. Los embeddings y modelos multilingües pueden recuperar documentos en alemán para una pregunta en inglés y responder en inglés, por ejemplo.
¿Qué precisión tendrá?
Depende de su contenido y de las preguntas. Medimos la precisión con un conjunto de pruebas antes del lanzamiento y acordamos qué nivel es aceptable para su caso de uso.
¿Podemos usarlo dentro de Slack o Teams?
Sí. El mismo sistema RAG puede alimentar un chat web, un bot de Slack o Teams y una API para sus propias aplicaciones.
¿Cuánto cuesta mantenerlo en funcionamiento?
El alojamiento del índice más el uso del modelo por pregunta. Estimamos los costes a partir del volumen de documentos y de las preguntas previstas.
¿Pueden las respuestas incluir tablas o instrucciones paso a paso?
Sí. Las respuestas pueden darse en forma de listas, tablas o pasos, y pueden citar el pasaje exacto cuando importa la redacción, como en la cláusula de un contrato.
¿Y si los documentos se contradicen entre sí?
El sistema puede mostrar ambas fuentes y decir que discrepan, en lugar de elegir una en silencio. Las contradicciones detectadas así son señales útiles para limpiar su documentación.
¿Podemos ver qué preguntas se hicieron?
Sí. Las preguntas, las fuentes recuperadas y las respuestas se registran, con los datos personales minimizados, para que pueda detectar carencias y mejorar el contenido.
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