Corpus indexado
Documentos troceados, con metadatos, fecha y origen, y embeddings actualizados.
Servicio IA · N-004 · NLP & segmentación
RAG · Retrieval-Augmented Generation
Respuestas con cita. Sistemas RAG sobre tu documentación, CRM o intranet, con búsqueda híbrida, re-ranking y cero alucinaciones verificables.
Un modelo sin tus datos opina; con recuperación, responde con lo que tu empresa sabe y lo demuestra.
Qué es y para quién
El motor que hace que el modelo no invente.
Indexación, búsqueda híbrida y re-ranking para responder solo con lo que está en tus fuentes. Lee la guía completa de Inteligencia Artificial para el contexto teórico.
El problema de los asistentes que no encuentran respuestas en los documentos de la empresa no es el modelo: es la búsqueda. RAG resuelve el problema técnico dividiéndolo en dos: recuperar los fragmentos correctos y pedir al modelo que responda solo con esos fragmentos, citando la fuente. Con búsqueda híbrida, re-ranking y control de permisos, la respuesta llega con su referencia y sin inventar.
Va dirigido a empresas con documentación abundante, a equipos de soporte con conocimiento disperso, a departamentos legales y a cualquier proceso donde equivocarse al citar una norma o una condición comercial sale caro. Es la base de los chatbots con contenido propio y de los asistentes internos que)
- Equipos de soporte con documentación dispersa y muchas FAQs repetidas.
- Departamentos legales donde la respuesta debe citar la cláusula exacta.
- Equipos de producto que montan asistentes con la documentación de la plataforma.
- Comerciales que consultan condiciones comerciales sin preguntar a operaciones.
Qué incluye
Seis piezas de un sistema RAG.
Corpus indexado, búsqueda híbrida, re-ranking, citas, permisos y evaluación.
Búsqueda híbrida
Vectorial y literal combinadas, con filtros por metadatos y por permisos.
Re-ranking
Reordenación de los fragmentos recuperados por relevancia real antes de generar.
Respuesta con cita
El texto responde solo con lo recuperado y enlaza al documento de origen.
Control de permisos
El usuario solo recupera lo que puede ver, con los mismos permisos del sistema de origen.
Evaluación
Conjunto de preguntas reales con su respuesta esperada, y medición automática de cada versión.
Trazabilidad
Cada respuesta cita su fuente.
Consulta, fragmentos recuperados, reordenación y cita final.
- Consulta original y reformulaciones que se probaron
- Fragmentos recuperados y sus puntajes
- Fuente y página de cada cita mostrada al usuario
- Respuesta esperada en el conjunto de evaluación y resultado
Cómo funciona
El ciclo de una respuesta.
Cinco pasos entre la pregunta y la cita.
-
01
Consultar
La pregunta se normaliza y, si hace falta, se reescribe para mejorar la búsqueda.
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02
Recuperar
Se buscan fragmentos por búsqueda híbrida, filtrando por permisos y metadatos.
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03
Reordenar
Un modelo de re-ranking ordena los fragmentos por relevancia real.
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04
Componer
El modelo responde solo con los fragmentos seleccionados, con sus citas.
-
05
Verificar
Si la evidencia no basta, el sistema lo dice y deriva en lugar de inventar.
El sistema responde «no lo encuentro en la documentación» con la misma confianza con la que responde. Esa honestidad es parte del diseño.
Cómo trabajamos
De documentos sueltos a respuestas citadas.
Indexamos, recuperamos, verificamos y medimos con preguntas reales.
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Auditoría de fuentes
Inventario de documentación, calidad, caducidad y sistema de permisos.
-
Indexación
Troceado, embeddings y metadatos. La base para que la recuperación funcione.
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Búsqueda y re-ranking
Híbrida, filtros y reordenación con medición de aciertos.
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Generación con citas
Prompt de respuesta acotada, con el formato de cita y la regla de no invención.
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Evaluación y mejora
Conjunto de preguntas reales que se revisa y se usa para iterar.
Dónde rinde
Tres bases de conocimiento que se respondieron.
El mismo esquema sirve para soporte, legal o producto.
El equipo respondía las mismas 300 preguntas del manual y los errores de interpretación eran constantes.
El asistente responde con la página exacta del manual y el equipo solo ve las excepciones.
Los contratos se revisaban buscándole cláusulas a mano en PDF, con riesgo de citar una versión antigua.
El sistema recupera la versión vigente con fecha y la cita, y bloquea la respuesta si el documento está caducado.
Los nuevos clientes escribían preguntando lo que decía la documentación técnica.
El asistente responde con la guía de la versión que les corresponde y recoge las preguntas que no tienen respuesta.
Sectores
Dónde ya lo hemos montado.
Marketing
Ventas
Operaciones
Atención al cliente
Finanzas
Legal
RR.HH.
Ecommerce
Seguros
Logística
Sanidad
Legaltech
El cambio de verdad fue dejar de medir si la respuesta era buena y pasar a medir si la cita era correcta. Con eso, la confianza del equipo cambió.
Elena V.
Head of Support · SaaS
Reseña verificada en Google
4,9/5 · 240+ opiniones.
¿Qué diferencia hay con un chatbot normal?
Un chatbot normal puede responder con lo que el modelo se sabe, que es general y a veces equivocado. Un sistema RAG solo responde con lo que recupera de tus fuentes y lo cita. La diferencia se nota el día que la pregunta es específica.
¿Qué hace falta?
Documentos en cualquier formato texto, con metadatos y permisos. El vector store se elige según volumen y despliegue, y el modelo de embeddings según idioma y calidad.
¿Cómo se evitan las alucinaciones?
Acotando la generación a los fragmentos recuperados, exigiendo cita y validate si la evidencia es suficiente. Si no lo es, el sistema deriva. Medimos el porcentaje de respuestas con cita correcta contra un conjunto de preguntas reales.
¿Los permisos se respetan?
Sí. El filtro de permisos se aplica en la recuperación, no después, de modo que el contenido sensible nunca llega al modelo. Las fuentes heredan los permisos del sistema de origen.
¿Qué stack se usa?
Vector store (Pinecone, Weaviate, Qdrant o pgvector), embeddings, un reranker y un modelo de lenguaje. Sobre esa base montamos la orquestación, el registro y la evaluación.
¿Cuánto tarda?
De cuatro a seis semanas hasta el sistema respondiendo con citas sobre tus fuentes, con la evaluación inicial. La mejora continua es mensual y se guía con el conjunto de preguntas reales.
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