Sistemas RAG que
elimina las alucinaciones.
Construimos pipelines de generación aumentada por recuperación que le dan a tu IA respuestas precisas y con fuentes de tus datos privados. No se requiere ajuste fino.
Tus datos, accesibles para la IA.
RAG (Generación Aumentada por Recuperación) es un patrón que permite a los modelos de IA responder con precisión sobre tus datos privados. En lugar de entrenar un modelo con tus documentos —lo cual es costoso y queda desactualizado rápidamente—, buscas información relevante en el momento de la consulta y la inyectas en el contexto de la IA.
El resultado: su asistente de IA responde preguntas sobre su base de conocimientos interna, contratos, documentación de productos o registros de clientes con citas que remiten a la fuente. Cuando los documentos cambian, las respuestas se actualizan automáticamente. Sin reentrenamiento, sin datos obsoletos.
Un sistema RAG bien construido es la diferencia entre una IA que dice "Creo que la política es..." y una que dice "Según la sección 4.2 del Manual del Empleado (actualizado en marzo de 2026), la política establece..." — con un enlace al documento fuente.
Cómo construimos sistemas RAG.
Cada proyecto de RAG comienza con la comprensión de su panorama de datos y termina con un sistema de producción en el que su equipo puede confiar.
1. Auditoría de datos y estrategia. Catalogamos tus fuentes de datos (documentos, bases de datos, APIs, wikis) y evaluamos la calidad, el volumen y la frecuencia de actualización. Diseñamos una estrategia de fragmentación que preserva el contexto y maximiza la precisión de la recuperación.
2. Pipeline de ingesta. Construimos pipelines automatizados que procesan sus documentos, los dividen en fragmentos semánticamente significativos, generan embeddings y los almacenan en una base de datos vectorial. El pipeline maneja PDFs, documentos de Word, HTML, Markdown y datos estructurados.
3. Recuperación y clasificación. Implementamos búsqueda híbrida combinando similitud semántica con coincidencia de palabras clave. Un paso de reclasificación asegura que los fragmentos más relevantes aparezcan primero. Añadimos filtrado de metadatos para que tu IA respete los controles de acceso y las categorías de documentos.
4. Evaluación y despliegue. Construimos suites de pruebas que miden la precisión de la recuperación, la calidad de las respuestas y la corrección de las citas. Desplegamos con monitoreo de latencia de consultas, tasas de acierto de recuperación y señales de satisfacción del usuario.
Lo que obtienes.
- Pipeline de RAG listo para producción con ingesta automatizada de documentos
- Configuración de base de datos vectorial (Pinecone, pgvector o Qdrant según sus necesidades)
- Búsqueda híbrida con recuperación semántica y por palabras clave, además de re-ranking
- Seguimiento de citas — cada respuesta de la IA enlaza de nuevo a sus documentos de origen
- Marco de evaluación de precisión con suites de pruebas que puede ejecutar continuamente
- Propiedad total del código fuente y documentación de despliegue
- Ventana de soporte y optimización post-despliegue de 30 días
Colaboración típica.
La mayoría de los proyectos RAG tardan de 3 a 5 semanas desde la auditoría de datos hasta la producción. El cronograma depende del volumen de datos, el número de tipos de fuentes y los requisitos de precisión.
Fuente de datos única, documentos sencillos. Ideal para bases de conocimientos internas, documentación de productos o sistemas de preguntas frecuentes (FAQ).
Múltiples fuentes de datos, documentos complejos, controles de acceso. Búsqueda híbrida con re-clasificación y filtrado de metadatos.
Datos multimodales, RAG agéntico con uso de herramientas, ingesta en tiempo real. Marco de evaluación completo y funciones de cumplimiento.
Todas las cotizaciones son a precio fijo. Proporcionamos una propuesta detallada después de una llamada de descubrimiento gratuita de 30 minutos.
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