Agentes con RAG
Creamos agentes de IA con RAG que consultan la base de conocimiento de la empresa, como documentos, manuales, wikis y contratos, y responden con precisión citando la fuente de cada información. Para empresas que quieren usar IA con sus propios datos, sin exponerlos al entrenamiento de modelos de terceros.
Lo entrega Vitamina Digital, una empresa del grupo VitaminaWeb.
Qué recibe
- 01Ingesta de documentos en PDF, Word, HTML y otros formatos de texto
- 02Búsqueda semántica con embeddings vectoriales
- 03Respuestas que citan el documento de origen
- 04Actualización incremental de la base de conocimiento
- 05Compatibilidad con múltiples fuentes de datos
- 06Datos en tu entorno, sin usarlos para entrenar modelos externos
Cómo funciona
- Curaduría
Seleccionamos y organizamos los documentos que conforman la base de conocimiento.
- Pipeline
Configuramos la ingesta, los embeddings, la búsqueda semántica y la integración con el LLM.
- Ajuste fino
Ajustamos los prompts y la recuperación para obtener respuestas precisas y con fuentes.
- Evaluación
Medimos la calidad de las respuestas con pruebas automatizadas antes del despliegue.
Cuándo tiene sentido
Las respuestas están en nuestros documentos, pero nadie las encuentra a tiempo.
Probamos una IA genérica y se inventó respuestas sobre la empresa.
Necesitamos que la IA indique de dónde obtuvo cada información.
Nuestros datos son sensibles y no pueden alimentar modelos de terceros.
Preguntas frecuentes
¿Qué es RAG?
RAG significa Retrieval-Augmented Generation. Antes de generar la respuesta, el sistema busca los fragmentos relevantes en tu base de conocimiento y los usa como contexto para el LLM, lo que genera respuestas basadas en tus datos.
¿Qué documentos puedo usar?
PDF, Word, Excel, HTML, Markdown, texto sin formato y correos electrónicos, es decir, prácticamente cualquier documento basado en texto. Para imágenes y videos usamos modelos multimodales cuando tiene sentido.
¿Mis datos están seguros?
Sí. Los embeddings se almacenan en una base de datos vectorial privada y los documentos originales permanecen en tu entorno. Nada se usa para entrenar modelos de terceros.
¿Cómo saber si las respuestas son correctas?
Cada respuesta indica de qué documento proviene la información, lo que permite verificarla. Además, medimos la precisión y el recall con pruebas automatizadas para comprobar que las respuestas sean correctas, no solo fluidas.
¿Cuánto cuesta y cuánto tiempo lleva?
Depende del volumen y la organización de los documentos y las fuentes que se van a integrar. El plazo y la inversión se definen en la propuesta, después de evaluar la base de conocimiento.