Implementación de RAG: IA que responde a partir de sus propios datos

¿Por qué RAG en lugar de un chatbot genérico?

Los modelos de lenguaje de gran tamaño escriben con fluidez, pero por sí solos no conocen sus precios, políticas ni niveles de inventario, y pueden inventar cosas con total seguridad. La generación aumentada por recuperación (RAG) lo soluciona: antes de responder, el sistema recupera los pasajes más relevantes de sus datos y el modelo responde únicamente a partir de ellos, con citas.

Lo que conectamos

• Políticas, procedimientos operativos estándar, manuales de RR. HH. y contratos (PDF, Word, Google Drive, SharePoint)
• Catálogos de productos, listas de precios y manuales técnicos
• Registros de ERP, POS y contabilidad: ventas, inventario, clientes y facturas
• Sitios web, centros de ayuda e historial de tickets

Cómo funciona

1. Ingesta: los documentos y registros se limpian, se dividen en pasajes y se indexan en una base de datos vectorial.
2. Recuperación: cada pregunta obtiene los pasajes que mejor coinciden, filtrados según los permisos del usuario.
3. Generación: el modelo responde usando únicamente esos pasajes y los cita, o dice que no lo sabe.
4. Evaluación: medimos la precisión con preguntas reales y seguimos mejorando la recuperación.

Dónde da resultados

Equipos de ventas que cotizan el precio correcto en segundos, agentes de soporte que responden con la política más reciente, finanzas que buscan entre miles de facturas en lenguaje natural y personal nuevo que se incorpora sin esperar a un colega con más experiencia.