Sistemas RAG e Inteligencia del Conocimiento
Conecte la IA a sus datos. Respuestas precisas, fundamentadas y con citas de su propia base de conocimiento.
45 min → 30 segundos
La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) es el patrón arquitectónico que hace que la IA empresarial sea fiable. Sin RAG, los modelos de lenguaje alucinan. Con RAG, cada respuesta está fundamentada en sus datos reales.
Construimos sistemas RAG de nivel productivo que manejan la complejidad del mundo real: esquemas de bases de datos con miles de tablas, búsqueda híbrida que combina la precisión de palabras clave con la comprensión semántica, y recuperación de múltiples fuentes entre documentos, bases de datos y APIs simultáneamente.
Para datos estructurados, construimos pipelines Text-to-SQL que traducen el lenguaje natural en consultas precisas. Para datos no estructurados, construimos motores de búsqueda semántica que comprenden el significado, no solo las palabras clave. Cada respuesta incluye fuentes trazables.
Lo que entregamos
- Arquitectura RAG personalizada adaptada a su panorama de datos
- Despliegue y optimización de bases de datos vectoriales: estrategia de embeddings, chunking, indexación
- Búsqueda híbrida: recuperación semántica densa + búsqueda por palabras clave dispersas + reranking aprendido
- Pipelines Text-to-SQL en esquemas complejos mediante catalogación semántica
- RAG multifuente: recuperación unificada en documentos, bases de datos, APIs, wikis
- Recuperación avanzada: descomposición de consultas, HyDE, recuperación contextual, RAG agéntico
- Citas y procedencia: referencias trazables a documentos fuente y registros
Casos de uso
45 min → 30 segundos
Preguntas y Respuestas sobre Documentación Técnica con más de 50.000 Documentos
Los ingenieros de campo formulan preguntas en lenguaje natural sobre más de 50.000 documentos técnicos. Gestiona PDFs con diagramas, hace referencias cruzadas de documentos relacionados y respeta los niveles de clasificación.
Espera de 2 días → segundos
Text-to-SQL sobre un Almacén de Datos con 1.200 Tablas
Los usuarios de negocio consultan un almacén de 1.200 tablas en lenguaje natural. Un catálogo semántico de esquemas identifica las tablas relevantes por consulta antes de generar SQL.
70% de reducción en el tiempo de investigación
Investigación Jurisprudencial y Descubrimiento de Precedentes
Sistema RAG sobre más de 200.000 documentos de jurisprudencia, estatutos y textos regulatorios. Recupera precedentes relevantes por patrón fáctico, clasificados por jurisdicción.