RAG y asistentes de conocimiento
anclados en tus datos.

RAG es la herramienta adecuada cuando las respuestas deben anclarse en un cuerpo de conocimiento cambiante: documentación, políticas, tickets, contratos. El fine-tuning cambia el comportamiento y el estilo, no los hechos; un simple prompt basta cuando el conocimiento cabe en el contexto. Elegimos el patrón que encaja, y a menudo los combinamos.

Equivocarse aquí sale caro. Hemos visto proyectos de fine-tuning que debían ser RAG, y sistemas RAG que debían ser un único prompt bien diseñado. Nombramos el motivo de la elección.

Construimos toda la canalización: preparación y troceado de los datos, embeddings y recuperación, anclaje y cita para que las respuestas remitan a la fuente, y control de acceso para que el asistente nunca muestre un documento que el usuario no tiene permiso para ver.

La calidad se mide, no se espera. Un sistema RAG se entrega con un conjunto de evaluación que puntúa la exactitud y el anclaje de las respuestas en cada cambio, para que veas la deriva de calidad antes que tus usuarios.

El conocimiento cambia, así que la recuperación hay que mantenerla: reindexación, monitorización de la calidad de recuperación, y atención al deterioro silencioso que erosiona la confianza. Lo operamos contigo, y luego te lo entregamos con la canalización de datos y la línea base de evaluación que lo hacen mantenible.

Es la oferta Build & Run aplicada al RAG: código en tus repositorios desde el primer día, transferencia de la propiedad intelectual en el contrato, y un equipo capaz de mantenerlo exacto después de que nos retiremos.