RAG & Base de Conocimiento
Una IA que responde preguntas usando los documentos de tu empresa
RAG (Retrieval Augmented Generation) permite hacer preguntas en lenguaje natural sobre tus PDFs, manuales, contratos y bases de datos internas. Respuestas precisas con citas de fuentes. 100% privado.
Beneficios
¿Por qué Deepyze para tu RAG & Base de Conocimiento?
Trabajamos con las mejores prácticas de la industria para garantizar resultados reales.
IA que responde con tus documentos
El sistema no inventa. Busca en tu base de conocimiento, encuentra la información relevante y la usa para responder. Las respuestas son específicas a tu empresa, no genéricas.
Respuestas con citas de fuentes
Cada respuesta incluye la referencia al documento, página o sección de donde proviene la información. Los usuarios pueden verificar y profundizar en la fuente original.
PDFs, Word, Excel y bases de datos
Procesamos prácticamente cualquier formato de documento: PDFs, archivos Word, Excel, PowerPoint, páginas web internas, tablas de bases de datos y sistemas de gestión.
100% privado, tus datos no salen
El sistema puede desplegarse completamente dentro de tu infraestructura. Tus documentos confidenciales nunca salen de tu empresa ni llegan a servidores de terceros.
Se actualiza con tus documentos
Cuando cargás un documento nuevo o actualizás uno existente, el sistema lo procesa automáticamente. La base de conocimiento siempre está al día sin trabajo manual.
Reducción de consultas repetitivas
Los empleados dejan de interrumpir a expertos con preguntas que ya están respondidas en algún manual o procedimiento. La IA responde al instante, en cualquier momento.
Proceso
Cómo desarrollamos tu RAG & Base de Conocimiento
Un método claro y transparente para que siempre sepas en qué etapa está tu proyecto.
- 1
Relevamiento de documentación
Inventariamos todos los documentos relevantes: manuales, procedimientos, contratos, FAQs internas, bases de conocimiento existentes. Definimos qué ingresa al sistema.
- 2
Procesamiento e indexado
Procesamos los documentos, los dividimos en chunks semánticos, generamos los embeddings vectoriales y los indexamos en la base de datos vectorial. El sistema queda listo para consultas.
- 3
Desarrollo de la interfaz de consulta
Construimos la interfaz de chat o búsqueda, el sistema de retrieval, el pipeline de generación de respuestas y la lógica de citado de fuentes. Testing con preguntas reales del equipo.
- 4
Despliegue y capacitación
Desplegamos en producción (on-premise o cloud privado), capacitamos al equipo y configuramos el proceso de actualización de documentos. Soporte post-lanzamiento incluido.
Precio
¿Cuánto cuesta?
Depende del alcance: lo definimos juntos en una reunión de relevamiento sin cargo y te pasamos una propuesta a precio cerrado.
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes sobre RAG & Base de Conocimiento
¿Cuánto cuesta un sistema RAG?
Depende del alcance: lo definimos juntos en una reunión de relevamiento sin cargo y te pasamos una propuesta a precio cerrado.
¿Qué es RAG en palabras simples?
RAG significa Retrieval Augmented Generation. En palabras simples: cuando hacés una pregunta, el sistema primero busca en tus documentos la información más relevante, y después le pasa esa información a la IA para que genere una respuesta precisa. Es como tener un asistente que leyó todos tus documentos y puede encontrar y explicar cualquier información al instante.
¿Funciona bien en español?
Sí, perfectamente. Los modelos de lenguaje modernos (GPT-4o, Claude) tienen excelente capacidad en español. Las búsquedas semánticas también funcionan bien en español. Podés subir documentos en español y hacer preguntas en español con resultados de alta calidad.
¿Cuántos documentos puede procesar?
No hay un límite fijo. El sistema puede escalar para procesar miles de documentos de cientos de páginas. La capacidad depende del hardware asignado. Para referencias: 1.000 documentos de 50 páginas cada uno es perfectamente manejable en una configuración estándar.
¿Qué pasa si la respuesta no está en los documentos?
El sistema detecta cuando no encuentra información relevante en la base de conocimiento y lo comunica honestamente, en lugar de inventar una respuesta. Esto es fundamental para la confiabilidad del sistema en un entorno empresarial.
¿Se puede integrar con nuestro sistema existente o intranet?
Sí. Podemos integrarlo como un widget de chat en tu intranet, conectarlo a tu sistema de gestión de documentos existente (SharePoint, Confluence, Google Drive), o exponerlo como una API que otros sistemas consuman.
Productos que construimos
Software propio, en producción
- Precio cerrado
- Cotizamos con alcance y precio cerrados. Sabés cuánto cuesta desde el día uno, sin sorpresas.
- El código es 100% tuyo
- Al finalizar, el repositorio, la infraestructura y la documentación quedan completamente a tu nombre.
- Mismo huso horario
- Trabajamos en horario de negocio de Sudamérica. Reuniones y respuestas sin delays por diferencia horaria.
- Propuesta en 24-48 h
- Después de la primera reunión recibís una propuesta detallada por escrito, sin compromiso ni letra chica.
Damián Oliva
Fundador de Deepyze
Trabajás directo con quien construye. Años desarrollando productos digitales en LATAM, certificado en Google Cloud Machine Learning.
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