Sistemas RAG a medida que responden con tus documentos y datos, y citan la fuente de cada respuesta.
Los seis que más desarrollamos, y cualquier otro sistema que pida tu conocimiento.
Un solo sitio donde tu equipo pregunta a sus wikis, unidades compartidas, tickets y bases de datos, y cada respuesta cita la página de origen.
Asistentes de soporte y de helpdesk que responden a clientes o empleados solo con tu propio contenido, y pasan el caso cuando la respuesta no está.
Preguntas respondidas sobre contratos, políticas, manuales e informes, leyendo también sus tablas, escaneos y diagramas.
Búsqueda y respuestas integradas en tu propia app o producto SaaS, cada una con los datos de un solo cliente y nada más.
RAG en tus propios servidores o en tu nube privada, con modelos abiertos, para que tus documentos nunca salgan de una infraestructura que controlas.
El conocimiento que consultan tus agentes de IA, con el mismo índice y los mismos permisos, para que un agente actúe sobre hechos.
Seis pasos, desde una muestra de tus documentos hasta un sistema al que tu equipo confía sus preguntas.
Tus fuentes, preguntas reales y reglas de acceso, con un conjunto de prueba de las respuestas que hay que acertar.
Documentos procesados, escaneos y tablas incluidos, troceados e indexados con sus permisos.
Búsqueda, reordenación y respuestas que citan sus fuentes, dentro de tu aplicación.
Puntuado contra el conjunto de prueba, con los fallos listados y un sí o un no claro.
Desplegado en tu entorno con inicio de sesión único, control de accesos y monitorización.
El índice al día, las respuestas revisadas y el coste y la precisión bajo control.
Tus fuentes, preguntas reales y reglas de acceso, con un conjunto de prueba de las respuestas que hay que acertar.
Documentos procesados, escaneos y tablas incluidos, troceados e indexados con sus permisos.
Búsqueda, reordenación y respuestas que citan sus fuentes, dentro de tu aplicación.
Puntuado contra el conjunto de prueba, con los fallos listados y un sí o un no claro.
Desplegado en tu entorno con inicio de sesión único, control de accesos y monitorización.
El índice al día, las respuestas revisadas y el coste y la precisión bajo control.
Las piezas que integramos en un sistema RAG, ajustadas a tus documentos y a quién los lee.
PDF, escaneos y hojas de cálculo leídos con sus tablas y su maquetación, sin aplanarlos en texto.
Divididos por sección y cláusula, para que cada pasaje conserve su título y nunca se corte a mitad de frase.
Palabras exactas y significado buscados a la vez, y los mejores pasajes ordenados arriba.
Cada persona recibe respuestas solo de los documentos que ya puede abrir en el sistema de origen.
Cada respuesta nombra los documentos y pasajes de los que sale, a un clic del original.
Cuando la respuesta no está en tus documentos, lo dice e indica quién podría saberlo.
Preguntas reales con sus respuestas y fuentes correctas, contra cada cambio antes de publicarlo.
Documentos nuevos y cambiados indexados al cambiar, y los borrados fuera de las respuestas.
En tu nube, en tus servidores o aislado, donde tus datos pueden estar.
Algo nuevo con IA, o IA en el software que ya tienes.
Un MVP de IA con las funciones que más importan, para lanzar y aprender.
Un producto de IA diseñado, construido y lanzado por completo, por un solo equipo.
Ingenieros de IA que se unen a tu equipo, o un equipo dedicado que lleva el trabajo.
IA integrada en los sistemas que ya usas, con tus datos y tus permisos.
Una demo o prueba de concepto hecha fiable, segura y medida, lista para usuarios reales.
Alojado y monitorizado, con modelos evaluados y actualizados a medida que cambian tus datos, acordado contigo.
Desarrollo de software a medida para cada sector: web, móvil e IA, construido y auditado en seguridad por un mismo equipo.
También desarrollamos software para seguros (insurtech), administración pública (govtech), energía y medios. Si tu sector no aparece, también podemos desarrollar software para él.
Los modelos que probamos con tus preguntas, y las bases de datos vectoriales, frameworks y herramientas con que construimos la recuperación.
Tres productos propios, diseñados, construidos y mantenidos por el equipo que desarrollaría tu sistema RAG.
Retail · SaaS
Un sistema de punto de venta que reúne ventas, inventario y tickets en el terminal, la tableta y el móvil.
Viajes
Una app de reservas de viaje cuyo asistente de IA encuentra vuelos, hoteles e ideas de viaje, hasta la reserva confirmada.
IA
Un asistente de IA para atención al cliente y ventas, que resuelve dudas y guía a los compradores.
Lo que los equipos preguntan antes de dejar que una IA responda con sus documentos, respondido con claridad.
Casi seguro. Nos conectamos a donde vive tu conocimiento —Google Drive, SharePoint, Confluence, Notion, helpdesks, bases de datos y carpetas compartidas— y leemos PDF, archivos de Word y PowerPoint, hojas de cálculo y escaneos. Si un sistema tiene API, sincronizamos desde ella; si no, trabajamos con exportaciones periódicas.
RAG busca los pasajes relevantes de tus documentos cuando se hace una pregunta, y el modelo responde con ellos y los cita. El fine-tuning cambia el propio modelo: sirve para un estilo o un formato, pero no mantiene los datos al día ni muestra de dónde salen. Para responder con tu conocimiento, RAG suele ser lo indicado, y cuando no lo es, te lo decimos.
Responde solo con los pasajes que ha recuperado, y los cita. Cuando no encuentra nada relevante, dice que la respuesta no está en tus documentos en vez de adivinar. Y cada versión se puntúa con un conjunto de tus preguntas reales, así que un cambio que empeore las respuestas no se publica.
Sí. Los permisos se heredan de los sistemas de origen y se comprueban al recuperar, así que un pasaje que alguien no podría abrir en SharePoint o Drive nunca llega a su respuesta. El acceso sigue a tu inicio de sesión único y cambia cuando cambia.
Sí. Desplegamos RAG on-premise, en tu nube privada o en una región de la UE, con modelos abiertos como Llama y Mistral cuando los documentos no pueden ir a un proveedor externo. La base de datos vectorial y el índice se quedan dentro de tu red.
Claude, GPT, Gemini o modelos abiertos como Llama y Mistral; Pinecone, Weaviate, Qdrant o pgvector; LlamaIndex o LangChain; Unstructured y Docling para leer documentos, Cohere Rerank para reordenar y Ragas para evaluar. Elegimos probando con tus documentos, y ninguno te ata.
Antes de construir, reunimos preguntas reales, cada una con su respuesta correcta y sus fuentes. Cada cambio se puntúa con ellas —si encuentra el pasaje correcto, si la respuesta se ciñe a él, si lo cita— y la puntuación decide si el cambio se publica.
El índice se mantiene sincronizado con las fuentes: los documentos nuevos y editados se vuelven a indexar y los borrados desaparecen de las respuestas. La frecuencia se fija por fuente, desde cada pocos minutos hasta cada noche.
Reunir los documentos y las preguntas y construir el conjunto de evaluación lleva de una a dos semanas, un prototipo con tus documentos de dos a seis, y la producción —control de accesos, sincronización y monitorización— unas semanas más. El presupuesto fija los plazos antes de empezar.
Construirlo depende de las fuentes, los formatos y las reglas de acceso; tras una primera llamada te enviamos un presupuesto por escrito. El coste de funcionamiento es sobre todo el alojamiento del índice y el uso del modelo por respuesta, que estimamos antes de construir.
