Sistemas RAG: Chat con Documentos y Bases de Conocimiento Vectoriales
Retrieval-Augmented Generation - Chat con tus datos internos
Resumen Técnico
Diseñamos arquitecturas avanzadas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) combinando modelos de embeddings multimodales, bases de datos vectoriales (pgvector en Supabase, ChromaDB, Qdrant) y orquestación en Python. Procesamos e indexamos automáticamente documentos PDF, hojas de cálculo, presentaciones, transcripciones de audio y video mediante chunking semántico y re-ranking de precisión. Nuestro sistema entrega respuestas directas libres de alucinaciones con citas verificables, números de página exactos y timestamps de referencia.
Formatos Soportados
Motor RAG VeriNews
Búsqueda semántica sobre corpus periodísticos y normativos masivos con contrastación de fuentes y citas de exactitud párrafo a párrafo en tiempo real.
Repositorio Inteligente PAIC
Indexación vectorial de asambleas, manuales y contratos residenciales con consulta instantánea en lenguaje natural para administradores de copropiedad.
Archivo Clínico Asistido NexoSalud RDA
Extracción instantánea de antecedentes médicos, protocolos farmacológicos y guías de tratamiento para agilizar la labor de especialistas de la salud.
Preguntas Frecuentes
¿Cómo previene la tecnología RAG que la IA alucine o invente datos?
El sistema RAG no responde usando conocimiento probabilístico general, sino recuperando fragmentos exactos de los documentos corporativos previamente indexados. El modelo recibe la instrucción estricta de basar su respuesta únicamente en la evidencia recuperada e incluir la cita bibliográfica.
¿Qué tipos y volúmenes de documentos puede procesar el sistema RAG?
Procesa formatos PDF, Word, Excel, presentaciones PowerPoint, archivos de texto plano, audios MP3/WAV y videos MP4. La arquitectura distribuida con pgvector y Supabase permite escalar desde cientos hasta millones de páginas indexadas.
¿La información indexada en el sistema RAG se utiliza para reentrenar modelos públicos?
No, las consultas y documentos son totalmente confidenciales y no se comparten con terceros para entrenamiento de modelos base. Las bases de datos vectoriales residen en tu entorno privado con cifrado en reposo y en tránsito.
Planes Sistemas RAG
Plan Documental Starter
- Indexación vectorial de hasta 5.000 páginas (PDF, Word, Excel)
- Generación de embeddings de alta resolución con OpenAI o Gemini
- Búsqueda semántica con citas exactas de página y fuente
- Interfaz web intuitiva de chat con tus documentos
- Eliminación garantizada de alucinaciones mediante grounding
- Despliegue rápido y soporte técnico por 30 días
Plan Corporativo Multimodal
- Procesamiento híbrido de documentos, audio y video con transcripción
- Pipeline de re-ranking semántico para máxima precisión de respuesta
- Base de datos vectorial escalable en Supabase (pgvector)
- Integración con canales de consulta (Web, WhatsApp, Teams)
- Actualización automatizada de documentos y control de versiones
- Soporte y calibración de recuperación por 60 días
Plan Enterprise Knowledge Graph
- RAG híbrido asistido por Grafo de Conocimiento corporativo
- Indexación masiva de millones de registros estructurados y no estructurados
- Control de acceso y permisos por roles de usuario (RBAC)
- Conectores automáticos a SharePoint, Google Drive y ERPs
- Métricas de precisión y observabilidad de consultas en tiempo real
- SLA de disponibilidad empresarial y soporte prioritario
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