RAG y búsqueda con IA
Haga una pregunta en lenguaje natural a los documentos de su empresa y obtenga una respuesta que cita de dónde sale. La generación aumentada por recuperación (RAG) permite que un modelo de lenguaje responda a partir de sus propias fuentes en lugar de adivinar.
El problema
La respuesta está en algún sitio: en un contrato, un manual, una política interna o una unidad compartida. Encontrarla significa buscar por palabras clave, abrir diez archivos y preguntar a un compañero. Los chatbots generalistas no ven sus documentos, y es difícil fiarse de una respuesta sin fuente.
Lo que entregamos en una noche
- Un chat funcional sobre una muestra representativa de sus documentos
- Respuestas que citan el documento y el fragmento de origen
- Carga de documentos en los formatos de su muestra (por ejemplo PDF, Word o páginas web)
- Un pequeño conjunto de preguntas reales con las respuestas del prototipo, para que pueda valorar la calidad
- Una lista de decisiones pendientes: elección del modelo, alojamiento, permisos de acceso, qué fuentes añadir después
Después del prototipo
Cuando apruebe el enfoque, conectamos el conjunto completo de documentos, añadimos control de acceso para que cada persona vea solo lo que le corresponde, configuramos la actualización cuando cambian los documentos y lo desplegamos en su nube o en la nuestra, con monitorización.
Encaja bien si…
- Su equipo hace una y otra vez las mismas preguntas sobre documentos internos
- Las respuestas necesitan una fuente que alguien pueda comprobar
- Sus documentos son privados y deben seguir bajo su control
- Quiere ver resultados con su propio contenido antes de comprometerse con una plataforma