Una sola consulta que busca en las fuentes autorizadas
Hoy: Los documentos están dispersos en carpetas, correos y chats.
Inteligencia artificial
RAG empresarial: asistentes de IA que consultan el conocimiento autorizado de tu empresa
RAG (Retrieval-Augmented Generation, o generación aumentada por recuperación) es una técnica que permite que un asistente de IA busque en los documentos de tu empresa antes de responder y muestre de dónde sacó la información, sin reentrenar el modelo. La implementamos con permisos por perfil y pruebas con preguntas reales de tu equipo.
Empresas que ya trabajan con Bitxel
Dónde una base de conocimiento puede ayudar
RAG funciona mejor cuando las preguntas tienen respuesta en documentos:
Procedimientos operativos
Consultas que recuperan instructivos vigentes y muestran al usuario de dónde procede la respuesta.
Soporte a equipos internos
Un asistente encuentra fragmentos útiles en políticas y manuales sin mostrar documentación fuera de los permisos de cada persona.
Atención basada en documentos
Respuestas sustentadas en preguntas frecuentes, fichas o condiciones autorizadas, con traslado a una persona cuando no hay evidencia.
Contratos y normativa
Búsqueda de cláusulas, obligaciones o requisitos en contratos y documentos legales, con la referencia exacta.
Incorporación de personal
Un nuevo colaborador pregunta cómo se hacen las cosas y recibe la respuesta con el documento oficial.
Si nadie encuentra la versión correcta del documento
Aunque una empresa reúna cientos de archivos, eso no significa que el equipo encuentre la versión correcta de un procedimiento. RAG recupera información relevante antes de elaborar una respuesta, pero depende de la calidad de los archivos, los permisos y las actualizaciones.
Respuestas basadas en el mismo documento vigente
Hoy: Cada área responde lo mismo de forma distinta.
La respuesta llega con el fragmento y el documento de origen
Hoy: Se pierde tiempo buscando procedimientos o antecedentes.
Conocimiento documentado y disponible según permisos
Hoy: El conocimiento crítico está en la cabeza de pocas personas.
Documentos con versión, responsable y fecha de revisión
Hoy: Nadie sabe cuál es la versión vigente.
¿Te pasa algo parecido?
Cuéntanos cómo funciona hoy y te decimos qué tendría sentido hacer primero.
Hablar con un especialistaHerramientas con las que construimos un RAG
Elegimos los componentes según el volumen de documentos, los permisos y dónde vive hoy tu información.
Modelos de IA
- OpenAI
- Claude
- Gemini
Bases vectoriales
- PostgreSQL con pgvector
- Supabase
Fuentes
- Google Drive
- SharePoint
- Notion
- PDF y documentos internos
Canales
- chat interno
- sitio web
De documentos dispersos a consultas con fuentes
Puede incluir inventario documental, preparación e indexación, búsqueda con recuperación, interfaz de consulta, controles de acceso y evaluación con preguntas de prueba. La actualización debe quedar en manos de responsables definidos.
01
Inventario
Identificamos documentos, versiones, responsables y restricciones de acceso.
Inventario documental
Qué documentos existen, dónde están y quién responde por ellos.
Criterios de calidad
Versión vigente, fecha y contradicciones a resolver.
Permisos
Qué puede consultar cada perfil.
02
Preparación
Limpiamos, segmentamos e indexamos las fuentes con criterios de actualización.
Limpieza y estructura
Documentos legibles, con títulos y secciones claras.
Indexación
Fragmentos preparados para la búsqueda.
Reglas de prioridad
Qué fuente prevalece cuando hay dos versiones.
03
Construcción
Creamos la recuperación y la generación con referencias y controles de acceso.
Recuperación
Búsqueda de los fragmentos más relevantes para cada pregunta.
Respuestas con referencias
Cada respuesta muestra el documento de origen.
Interfaz o integración
Chat interno, sitio web o la herramienta que ya usa tu equipo.
04
Evaluación y gobierno
Medimos con preguntas reales y dejamos definido el mantenimiento.
Preguntas reales
Pruebas con preguntas de tus colaboradores.
Respuestas prudentes
El asistente dice cuando no encuentra información.
Actualización
Cómo se agregan, cambian o retiran documentos.
La calidad documental es tan importante como el modelo
Los archivos deben tener versión, responsable y vigencia. Si dos políticas se contradicen, no basta con indexarlas juntas: hay que definir cuál tiene prioridad. Definimos qué documentos puede leer cada perfil y cómo se retiran las fuentes obsoletas. La búsqueda debe recuperar fragmentos relevantes, y la respuesta necesita controles adicionales para citas y vacíos de información.
Cómo comprobar el avance. Probamos conjuntos de preguntas reales y verificamos recuperación, respaldo documental, contradicciones, respuestas no fundamentadas y actualizaciones de las fuentes.
No toda respuesta disponible será correcta
RAG no significa reentrenar automáticamente un modelo con todos los archivos. Tampoco elimina los errores del modelo: reducimos el riesgo con selección de fuentes, pruebas y respuestas prudentes cuando faltan evidencias.
Lo que dejamos por escrito
- Qué documentos entran y cuáles no.
- Quién puede consultar cada tipo de información.
- Cómo se resuelven las contradicciones entre fuentes.
- Que cada respuesta muestre su referencia.
- Quién actualiza los documentos y con qué frecuencia.
- Los datos permanecen en cuentas de tu empresa.
Inversión
Pedir una propuesta
Esfuerzo de organización, consulta y mantenimiento
El costo depende de calidad de las fuentes, permisos, integración con sistemas existentes y volumen de consultas, más que del número de archivos. También valoramos almacenamiento y mantenimiento de la base.
- Calidad de las fuentes
- Permisos
- Integración con sistemas existentes
- Volumen de consultas
- Más que del número de archivos
Preguntas
Preguntas sobre RAG y documentación interna
¿Tienes otra pregunta?
Escríbenos con tu caso y te responde un especialista del equipo.
- Lunes a jueves
- 8:00–17:00
- Viernes
- 9:00–12:00
O al correo info@bitxelagencia.co
¿RAG entrena un modelo con nuestros datos?
No necesariamente. Normalmente recupera la información autorizada en el momento de la consulta, sin reentrenar el modelo base.
¿Sirve con PDF y documentos internos?
Puede trabajar con distintos formatos si su calidad, estructura y permisos permiten una extracción confiable. Los PDF escaneados pueden necesitar reconocimiento de texto previo.
¿Puede inventar información?
Todo sistema generativo tiene riesgo de error. Por eso diseñamos fuentes, límites, evaluaciones y respuestas prudentes cuando no hay evidencia.
¿Qué pasa cuando dos documentos se contradicen?
Definimos cuál fuente tiene prioridad, cuándo se actualizan los índices y cómo se informa que el documento no responde con certeza; si no, la respuesta puede sonar segura y ser incorrecta.
¿Cada persona ve solo lo que le corresponde?
Sí. Los permisos se configuran por perfil o por área, y el asistente solo busca en los documentos que esa persona puede consultar.
¿Cómo se mantiene actualizado?
Con un responsable por fuente y una rutina para agregar, cambiar o retirar documentos. Cuando un documento cambia, el índice se actualiza.
¿Dónde quedan nuestros documentos?
En tus propias cuentas o en la infraestructura que acordemos. Al modelo solo se envían los fragmentos necesarios para responder cada pregunta.
¿Con cuántos documentos conviene empezar?
Con un conjunto acotado y bien mantenido, por ejemplo los manuales de un área. Es mejor una base pequeña y confiable que una grande y contradictoria.
Siguiente paso
Revisemos cómo consulta información tu equipo
Podemos empezar con un conjunto acotado de manuales, procedimientos o políticas. Antes de desarrollar evaluamos si los documentos están actualizados, quién puede consultarlos y qué preguntas reales deben poder responderse.
Atendemos desde Bogotá a empresas de Colombia y de otros diez países de América, Europa y Oceanía, con reuniones presenciales o en remoto.