Bases de conocimiento
Organización e indexación de manuales, procedimientos y documentación de tu empresa.
Tu conocimiento, disponible para tu inteligencia artificial.
Conectamos modelos de lenguaje con documentos y datos de tu organización. Diseñamos bases de conocimiento RAG y búsqueda semántica para recuperar información relevante antes de generar una respuesta.
Conversemos sobre tu proyectoRAG significa generación aumentada por recuperación. En lugar de depender sólo de lo que aprendió un modelo, el sistema busca fragmentos relevantes en fuentes de tu organización y los incorpora al contexto de la consulta. Una base de datos vectorial permite buscar por similitud semántica mediante embeddings.
Organización e indexación de manuales, procedimientos y documentación de tu empresa.
Recuperación de información por significado, más allá de la coincidencia exacta de palabras.
Respuestas apoyadas en documentos recuperados, con referencias para que el usuario pueda verificar la información.
Revisamos las fuentes y su calidad, los permisos de consulta y cómo se mantienen actualizadas. Definimos la segmentación de documentos y la recuperación de información, y evaluamos las respuestas con preguntas representativas de tu negocio.
No. RAG recupera información externa para incorporarla al contexto de una consulta. No requiere modificar los parámetros del modelo para cada actualización de documentos.
No necesariamente. Puede complementar las bases existentes para resolver búsquedas por significado, mientras los sistemas originales conservan sus funciones operativas.
No las elimina por completo. La calidad depende de las fuentes, la recuperación y el modelo. Por eso diseñamos referencias a fuentes, evaluación y criterios para no responder cuando falta información.
Contanos el proceso que querés mejorar. Evaluamos el alcance y las integraciones necesarias.
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