RAG Empresarial: IA que conoce tu negocio
Implementamos asistentes inteligentes con Retrieval-Augmented Generation que responden con conocimiento interno verificado. Reducimos alucinaciones, aumentamos productividad y aseguramos trazabilidad en cada respuesta.
Respuestas precisas con tu documentación
RAG combina modelos de lenguaje con búsqueda semántica en tus bases de conocimiento internas. El resultado: asistentes que citan fuentes, respetan políticas y no inventan información.
Contexto empresarial
El asistente busca en tu documentación (PDFs, Confluence, SharePoint, Notion) antes de responder.
- Indexación semántica de documentos
- Búsqueda multi-fuente en milisegundos
- Respeto de permisos y roles
Cero alucinaciones
Cada respuesta incluye referencias a los documentos fuente. Si no hay datos, el asistente lo dice.
- Citas con enlaces directos
- Scoring de confianza por respuesta
- Transparencia total en fuentes
Seguridad y gobernanza
Control total sobre qué datos indexar, quién accede y cómo se auditan las consultas.
- Encriptación end-to-end
- Logs de auditoría completos
- Cumplimiento GDPR y normativas
Dónde aplicamos RAG empresarial
Implementamos asistentes inteligentes en flujos críticos de negocio.
Soporte técnico automatizado
Chatbots que resuelven tickets L1 consultando manuales, FAQs y bases de conocimiento internas.
"¿Cómo resetear contraseña en sistema X?" → Respuesta con pasos del manual oficial + link al documento.
Onboarding de empleados
Asistente que responde dudas sobre políticas, beneficios, procesos internos desde el handbook.
"¿Cuántos días de vacaciones tengo?" → Respuesta específica según antigüedad + sección del handbook.
Compliance y legal
Búsqueda en contratos, normativas y políticas corporativas con garantía de citas exactas.
"Cláusulas de penalización en contrato proveedor Y" → Extrae cláusulas específicas con número de página.
Análisis de propuestas
Comparar presupuestos, licitaciones y propuestas comerciales contra criterios internos documentados.
"¿Esta propuesta cumple nuestros estándares de SLA?" → Compara contra documento de estándares.
Soporte para equipo de ventas
Asistente que ayuda al equipo comercial con argumentarios, casos de éxito y fichas técnicas.
"Argumentos para cerrar objeción de precio" → Respuestas validadas del playbook comercial.
Investigación interna
Búsqueda semántica en reportes, investigaciones y documentación técnica acumulada.
"¿Qué aprendimos del proyecto Z en 2023?" → Sintetiza lecciones de post-implementación en un reporte.
Cómo implementamos RAG
Un enfoque estructurado en 4 fases, con piloto funcional en 45 días.
Mapeo de conocimiento
Identificamos fuentes clave, priorizamos casos de uso y definimos políticas de acceso.
Ingesta e indexación
Conectamos fuentes, procesamos documentos y generamos embeddings semánticos.
Fine-tuning y evaluación
Ajustamos prompts, validamos precisión y establecemos métricas de calidad.
Despliegue y mejora continua
Lanzamos con usuarios piloto, recolectamos feedback y optimizamos respuestas.
Por qué implementar RAG con AnaliticaStudio
Reducción de tiempo de búsqueda
De 20 minutos buscando en carpetas a respuestas instantáneas con fuentes verificadas.
Respuestas verificables
Cada respuesta incluye enlaces a documentos fuente, eliminando incertidumbre.
Datos seguros on-premise o cloud
Tú decides dónde alojar embeddings y documentos, con control total de acceso.
ROI en semanas
Reducción de tickets L1, menos tiempo en onboarding, mayor autonomía de equipos.
Mejora continua automática
El sistema aprende de feedback y ajusta relevancia sin intervención manual.
Adopción simple
Interfaz familiar (chat, Slack, Teams) sin curva de aprendizaje compleja.
Herramientas que dominamos
Trabajamos con el ecosistema moderno de RAG y LLMs empresariales.
OpenAI / Azure OpenAI
GPT-4, embeddings y APIs empresariales
LangChain
Framework para orquestar RAG y agentes
Pinecone / Weaviate
Vector databases escalables
ChromaDB
Base vectorial open-source
Anthropic Claude
Modelos con contexto extendido (100k+ tokens)
Hugging Face
Modelos open-source y embeddings custom
Unstructured.io
Parseo de PDFs, Word, Excel complejos
LlamaIndex
Conectores y chunking inteligente
MCP (Model Context Protocol)
Integración estandarizada de contextos
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