Preparación de fuentes
Organización y procesamiento técnico de los documentos o contenidos que formarán parte de la base de conocimiento.
Conocimiento empresarial conectado
RAG y búsqueda semántica para información empresarial
Implementamos arquitecturas de recuperación aumentada que permiten localizar contexto relevante en fuentes autorizadas y utilizarlo en asistentes, agentes y aplicaciones con IA.
RAG empresarial
Documentos
Embeddings
Índice
Recuperación
Contexto
LLM
Alcance técnico
Conectar modelos con conocimiento relevante
RAG —retrieval-augmented generation— combina recuperación de información con modelos generativos. Antes de producir una respuesta, el sistema busca fragmentos relevantes en las fuentes configuradas y los incorpora como contexto.
Embeddings e indexación
Representación semántica del contenido y almacenamiento en una infraestructura de búsqueda apropiada.
Estrategia de recuperación
Definición de filtros, alcance, fragmentación y criterios para localizar contexto relevante.
Orquestación con LLM
Incorporación del contexto recuperado dentro del flujo que interpreta la consulta y genera la respuesta.
Integración empresarial
Conexión del sistema de conocimiento con asistentes, agentes, APIs o aplicaciones existentes.
Control de acceso
Aplicación de permisos y segmentación cuando distintas fuentes o usuarios requieren alcances diferentes.
Aplicaciones
Fuentes y experiencias que puede integrar
La arquitectura se adapta al formato de la información, a sus condiciones de acceso y al canal donde se utilizará.
- Documentación operativa y técnica.
- Manuales, procedimientos y bases de conocimiento.
- Contenido estructurado o proveniente de bases de datos.
- Asistentes internos conectados con fuentes autorizadas.
- Agentes que necesitan contexto antes de utilizar una herramienta.
- Búsqueda semántica incorporada a software empresarial.
Implementación
Cómo abordamos el proyecto
El trabajo parte del entorno real de la empresa y se limita a las capacidades, integraciones y controles acordados.
Análisis de información
Revisamos las fuentes, formatos, permisos y tipos de consulta previstos.
Diseño de recuperación
Definimos procesamiento, indexación, filtros y estrategia de búsqueda semántica.
Integración con el modelo
Construimos el flujo que recupera contexto y lo utiliza en la experiencia de IA.
Validación de consultas
Probamos escenarios representativos y ajustamos la recuperación dentro del alcance acordado.
Ecosistema DARAFORCE
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Las implementaciones suelen combinar más de una capacidad dentro de una arquitectura empresarial.
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Aspectos clave antes de implementar
¿Qué significa RAG?
RAG significa generación aumentada por recuperación. Es una arquitectura que recupera información relevante antes de solicitar al modelo que genere una respuesta.
¿RAG entrena un modelo con los documentos?
No necesariamente. En una implementación RAG típica, los documentos se indexan para recuperar contexto sin modificar los parámetros del modelo base.
¿Puede respetar permisos diferentes por usuario?
Sí. La arquitectura puede incorporar filtros y controles de acceso según las fuentes, usuarios u organizaciones involucradas.
¿Puede integrarse con un asistente existente?
Sí. La capa de recuperación puede conectarse con asistentes, agentes o aplicaciones mediante la arquitectura y las interfaces disponibles.
DARAFORCE
Evaluemos cómo integrar esta capacidad en tu entorno
Podemos revisar el proceso, los sistemas disponibles y el alcance técnico necesario para una implementación consistente con tu operación.