IA y Automatización
Busca en todo lo que sabe tu empresa
El conocimiento de una organización suele estar en los peores lugares posibles: una unidad compartida, una década de correos electrónicos, PDFs que nadie ha abierto desde que se firmaron. La generación aumentada por recuperación hace que ese conocimiento sea buscable por significado en lugar de por nombre de archivo, y devuelve respuestas que citan sus fuentes.
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El problema que resuelve
La búsqueda por palabras clave falla porque la gente no recuerda las palabras que usó un documento. Por eso, las mismas preguntas se repiten en Slack, el personal experimentado se convierte en un cuello de botella y las decisiones se toman basándose en detalles medio olvidados. El conocimiento existe; simplemente no es accesible.
Qué obtendrá
Canalización de ingestión de documentos
Procesamiento de PDFs, archivos de Word, hojas de cálculo, wikis, tickets y correos con análisis de diseño, de modo que las tablas y la estructura se conserven en lugar de convertirse en ruido.
Estrategia de segmentación y incrustación
Tamaños de segmento y solapamiento ajustados según los tipos de documentos y evaluados; esta única decisión marca la mayor diferencia en precisión entre un buen sistema RAG y uno inútil.
Recuperación híbrida
Búsqueda semántica por vectores combinada con coincidencia de palabras clave y reordenamiento, porque la búsqueda por vectores pura suele pasar por alto identificadores exactos como números de pieza o referencias de cláusulas.
Resultados con permisos
Recuperación filtrada según los derechos de acceso del usuario, para que una capa de búsqueda con IA no se convierta en un canal accidental de filtración de datos.
Respuestas con citas
Las respuestas incluyen citas y enlaces al pasaje de origen, permitiendo la verificación y generando la confianza que el sistema necesita para ser realmente utilizado.
Actualidad e reindexación
Reindexación programada y basada en eventos con detección de cambios, para que los documentos de políticas obsoletos dejen de citarse como vigentes.
Cómo trabajamos
Inventario del corpus
Inventariamos qué documentos existen, en qué formatos y dónde están las versiones autoritativas —a menudo la parte más difícil del proyecto.
Conjunto de evaluación de recuperación
Preguntas reales con documentos fuentes de respuesta conocida, para medir la calidad de la recuperación en lugar de asumirla.
Construcción y ajuste de la canalización
Ingestión, segmentación, incrustación y reordenamiento, iterados frente al conjunto de evaluación hasta alcanzar una precisión aceptable.
Interfaz
Una interfaz de búsqueda, un asistente interno o una API que llamen sus herramientas existentes —lo que coloque las respuestas donde se realiza el trabajo.
Implementación con captura de feedback
Pulgar arriba/abajo en las respuestas alimentan una cola de revisión, para que la recuperación siga mejorando con el uso real.
Qué esperar
- Precisión de recuperación medida en su propio conjunto de preguntas
- Las respuestas citan y enlazan el pasaje de origen
- El control de acceso se respeta en el momento de la recuperación
- Los documentos obsoletos dejan de aparecer como guía actual
Desarrollado con
- pgvector
- Qdrant
- Mistral
- Claude
- Python
- TypeScript
- PostgreSQL
- Redis
- Docker
- Unstructured
Mainstream, well-supported technology — chosen so you can hire for it and so another team could take the project over.
Bases de conocimiento RAG — your questions
Incluyendo las preguntas sobre coste, que la mayoría de las agencias omiten en la página.
Un asistente genérico no sabe nada sobre sus contratos, sus precios ni sus políticas internas, y se inventará respuestas si se le pide. RAG recupera primero los pasajes relevantes de sus propios documentos y limita la respuesta a ellos, con citas. La diferencia está en la verificabilidad.
Sí. Nos conectamos a SharePoint, Google Drive, Confluence, Notion y sistemas de archivos locales, y respetamos los permisos del sistema de origen para que los usuarios solo recuperen lo que ya podían ver.
Depende de sus documentos, por eso creamos un conjunto de evaluación antes de presupuestar el sistema completo. Los corpus bien estructurados suelen alcanzar entre un 85 % y un 95 % de precisión en preguntas realistas. Los PDF escaneados deficientemente y la terminología inconsistente reducen ese porcentaje, y preferimos decírselo durante la evaluación que después de la entrega.
Donde usted indique. Podemos mantener los embeddings y los documentos íntegramente en regiones del Reino Unido o la UE, o en su propia infraestructura. Solo el pasaje recuperado se envía al modelo en el momento de la consulta, y con términos empresariales ese contenido se excluye del entrenamiento.
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