RAG: Servicios de desarrollo y conocimiento basados en IA

Deja de recibir respuestas de IA que parecen correctas, pero no lo son. RAG conecta tu IA con el conocimiento que realmente importa —tus propios datos— para ofrecer respuestas precisas, actualizadas y con referencias.

Enterprise RAG Development

Todos los modelos de lenguaje a gran escala tienen un límite de conocimiento y una restricción fundamental: no conocen tu organización. No han leído tus políticas, la documentación de tus productos, los contratos con tus clientes ni tus investigaciones internas. Cuando los equipos empresariales intentan utilizar la IA de uso general para tareas que requieren un alto nivel de conocimiento, el resultado son respuestas que suenan convincentes pero que son objetivamente erróneas —un riesgo que los sectores regulados no pueden aceptar y que erosiona rápidamente la confianza en las herramientas de IA.

La generación aumentada por recuperación (RAG) resuelve este problema. Al conectar un modelo de lenguaje con su base de conocimientos propia en el momento de la consulta, los sistemas RAG ofrecen respuestas de IA basadas en sus documentos, políticas y datos reales, con la capacidad de citar las fuentes para que los usuarios puedan verificar la información que reciben.

Carmatec diseña y desarrolla sistemas RAG para entornos empresariales en los que la precisión, la seguridad y el cumplimiento normativo son requisitos imprescindibles. Nuestras implementaciones van más allá de la simple búsqueda de documentos: diseñamos sistemas de inteligencia artificial basados en el conocimiento capaces de gestionar consultas complejas, múltiples fuentes de datos y los requisitos de control de acceso propios de las implementaciones empresariales reales.

Our RAG Development Services

Desarrollo de un proceso RAG personalizado

Creamos flujos de trabajo RAG integrales adaptados a su ecosistema de conocimiento: ingesta y preprocesamiento de documentos, diseño de estrategias de segmentación, selección de modelos de incrustación, arquitectura de almacenamiento de vectores, lógica de recuperación (búsqueda semántica, búsqueda por palabras clave y enfoques híbridos), reordenación de resultados y la capa de generación que produce las respuestas finales. Cada decisión arquitectónica se toma teniendo en cuenta sus documentos específicos, sus tipos de consultas y sus requisitos de precisión.

Implementación de una base de datos vectorial

La base de datos vectorial es el motor de recuperación que constituye el núcleo de todo sistema RAG. Implementamos y gestionamos las principales bases de datos vectoriales —Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma y pgvector— seleccionando la solución más adecuada en función de su volumen de datos, los requisitos de latencia de las consultas, sus preferencias de infraestructura y su presupuesto. Nos encargamos del diseño de la colección, la estrategia de indexación y el ajuste del rendimiento para garantizar que su sistema RAG recupere el contenido adecuado de forma fiable y rápida.

Base de conocimientos empresarial con IA

Para organizaciones con un amplio y complejo conjunto de documentos —jurídicos, normativos, técnicos u operativos—, desarrollamos sistemas de inteligencia artificial basados en bases de conocimiento corporativas que permiten a los empleados consultar el conocimiento colectivo de su organización utilizando lenguaje natural. Estos sistemas gestionan múltiples tipos de documentos y varios idiomas, y cuentan con un filtro de metadatos que garantiza que los usuarios solo vean la información relevante para su función y nivel de acceso.

RAG seguro y conforme a la normativa para sectores regulados

En los sectores de servicios financieros, salud, administración pública y jurídico, los sistemas RAG deben cumplir estrictos requisitos de seguridad de datos y cumplimiento normativo. Implementamos control de acceso a nivel de documento en los sistemas RAG (los usuarios solo recuperan los documentos que están autorizados a ver), cumplimiento de la residencia de datos (los documentos se almacenan y procesan en regiones específicas) y registro de auditoría completo de cada consulta y recuperación. Para los clientes del Reino Unido y de Europa, nuestras arquitecturas RAG están diseñadas para cumplir con los requisitos del artículo 22 del RGPD, en los casos en que los resultados de la IA influyen en las decisiones sobre las personas.

Implementación de RAG en Graph

El RAG estándar destaca por su capacidad para extraer fragmentos relevantes de documentos. El Graph RAG va más allá: captura las relaciones entre entidades, conceptos y documentos en un grafo de conocimiento que permite el razonamiento de múltiples pasos. Cuando una consulta requiere conectar información de múltiples fuentes y comprender cómo se relacionan entre sí esas fuentes, el Graph RAG ofrece una precisión que la búsqueda vectorial plana no puede igualar.

La precisión no es opcional

Consideramos la precisión de los sistemas RAG como un problema de ingeniería, no como un simple ejercicio de configuración. Todos los sistemas RAG que entregamos se evalúan con un conjunto de pruebas cuidadosamente seleccionado de consultas representativas antes de su implementación. Medimos la precisión de la recuperación, la fidelidad de las respuestas y la exactitud de las citas, y no implementamos sistemas que no cumplan con los umbrales de rendimiento acordados. Tras la implementación, implementamos un sistema de monitoreo que alerta a su equipo cuando la calidad de la recuperación se deteriora.