RAG PRIVADO
Tu modelo no necesita memorizar la empresa.
Necesita encontrar lo correcto.
RAG conecta el LLM con información actualizada al momento de responder. La parte difícil no es “cargar PDFs”: es recuperar el contexto correcto, aplicar permisos y poder explicar de dónde salió la respuesta.
ARQUITECTURA
RAG es un sistema de recuperación, no una carpeta de embeddings.
Ingesta
Extraemos y normalizamos contenido preservando metadata útil: origen, fecha, propietario, clasificación y permisos.
Indexación
Chunking, embeddings y estructuras de búsqueda se eligen según el tipo de conocimiento, no por receta universal.
Recuperación
Combinamos filtros, búsqueda semántica, keyword y reranking cuando mejora la precisión.
Respuesta
El LLM recibe sólo el contexto pertinente y puede devolver fuentes, límites e incertidumbre.
FLUJO PRIVADO
El dato sigue una ruta controlada.
LO QUE IMPORTA
Un RAG empresarial se evalúa de punta a punta.
El sistema no debería revelar un documento que el usuario no puede consultar.
Definimos cómo se detectan cambios, eliminaciones y nuevas versiones.
Medimos si la evidencia correcta aparece entre los resultados recuperados.
Medimos si la respuesta usa la evidencia recuperada y evita inventar cuando no alcanza.
La interfaz puede mostrar referencias para revisar el material original.
Consultas fallidas alimentan el conjunto de evaluación y las mejoras.
CONOCIMIENTO INTERNO
¿Querés que la IA trabaje con documentación privada?
Podemos evaluar fuentes, permisos, volumen y calidad esperada antes de definir el stack.