RAG y búsqueda inteligente: respuestas sobre TUS documentos, con fuentes
Construimos asistentes y buscadores que responden preguntas sobre tus propios documentos y datos —contratos, manuales, políticas, tickets, tu base de conocimiento— citando la fuente exacta de cada respuesta y minimizando las alucinaciones, en lugar de un chatbot genérico que se inventa lo que no sabe.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) es la arquitectura que conecta un modelo de lenguaje (GPT-4o, Claude) con tu propio contenido.
En vez de pedirle al modelo que "recuerde" —y arriesgarte a que invente—, primero recuperamos los fragmentos de TUS documentos que realmente responden la pregunta y se los pasamos al modelo como contexto, obligándolo a responder solo con esa evidencia y a citar de dónde la sacó. El proceso: ingestamos tus documentos (PDF, Word, Excel, Confluence, SharePoint, correos, tickets), los partimos en fragmentos, generamos embeddings (representaciones numéricas del significado) y los guardamos en una base vectorial como pgvector o Pinecone.
El código y la configuración son 100% tuyos desde el inicio.
Seis razones operativas, cero adjetivos
El código es tuyo desde el día uno
Repos a tu nombre, CI/CD documentado y cero vendor lock-in. Si mañana te vas, te llevas todo funcionando.
WhatsApp API con proveedor oficial
Somos Tech Provider de Meta: tu línea de WhatsApp Business API sin intermediarios, con chatbots conectados a tu ERP.
Entregas por sprint, procesos CMMI 2
Demo funcionando cada dos semanas y avance medible. No hay "va al 80%" sin algo que puedas clickear.
IA aplicada a tu operación
Agentes LLM, RAG sobre tus datos y automatización de procesos — la misma práctica que usamos para operar iTech por dentro.
Nearshore real: Texas + Monterrey
Entidad legal en EE.UU. (iTech Corp, Texas), contratos bajo ley americana, mismo huso horario CST y T-MEC.
ERP con facturación CFDI 4.0
Implementamos Odoo con timbrado SAT integrado (PAC), portal de clientes y conciliación — operación completa, no solo software.
Cuándo lo necesitas
Qué incluye
Ingesta e indexado de tus fuentes
Conectamos y procesamos tus orígenes: PDF, Word, Excel, correos, tickets, SharePoint, Confluence o tu base de datos. Aplicamos OCR a documentos escaneados o en imágenes para que su texto sea buscable, normalizamos y partimos el contenido en fragmentos con su metadata (origen, fecha, sección, permisos).
Embeddings y base vectorial
Generamos embeddings de cada fragmento y los almacenamos en pgvector (sobre tu PostgreSQL) o Pinecone, según tu infraestructura. Esto permite buscar por significado y no por palabra exacta, y es la base de toda la recuperación.
Pipeline RAG con control de alucinaciones
Orquestamos recuperación + generación: recuperación híbrida (semántica + por palabra clave), reordenamiento de resultados (re-ranking) y prompts que obligan al modelo a responder solo con la evidencia recuperada y a decir "no lo sé" cuando el contexto no alcanza, en vez de inventar.
Citas y fuentes en cada respuesta
Cada respuesta enlaza al documento, la página o el pasaje exacto del que proviene, para que cualquiera pueda verificarla. Sin citas no hay confianza: este es el corazón del enfoque y la diferencia frente a un chatbot genérico.
UI de búsqueda y chat
Interfaz lista para tu equipo: buscador semántico y/o asistente conversacional con historial, vista previa de las fuentes, filtros por tipo de documento y respeto a los permisos de quien pregunta. La integramos a tu intranet, portal o app.
Evaluación de precisión
Definimos un set de preguntas reales con sus respuestas correctas y medimos qué tan bien responde el sistema (cobertura, exactitud de las citas, tasa de alucinación). Iteramos con datos, no con corazonadas, y volvemos a medir antes de cada cambio.
Cómo trabajamos
1Diagnóstico de fuentes y preguntas
Levantamos qué documentos y datos existen, en qué formato y con qué permisos, y recopilamos las preguntas reales que tu equipo necesita resolver. Eso define el alcance y el set de evaluación inicial.
2Prueba de concepto medible
Construimos un RAG sobre un subconjunto representativo de tus documentos y lo evaluamos con preguntas reales. Antes de comprometer el alcance completo, ves respuestas con sus citas y una medición honesta de precisión.
3Construcción del pipeline e ingesta
Implementamos la ingesta, el OCR, los embeddings, la base vectorial y el pipeline RAG completo con CI/CD, pruebas automatizadas y code reviews. Conectamos tus fuentes reales y la UI de búsqueda/chat.
4Afinado y control de calidad
Ajustamos fragmentación, recuperación, re-ranking y prompts contra el set de evaluación para subir la precisión y bajar las alucinaciones. Validamos calidad con nuestra plataforma interna ARIA antes del go-live.
5Despliegue y actualización
Lanzamos en tu nube o on-premise, con re-indexado automático cuando cambian tus documentos, monitoreo de uso y respuestas, runbook y documentación. El código es 100% tuyo desde el primer commit.
Stack tecnológico
Las herramientas y plataformas con las que lo construimos — elegidas por tu problema, no por moda.
Preguntas frecuentes
¿No encuentras tu duda? Habla con un ingeniero — sin guion de ventas.
Contáctanos →¿Mis documentos quedan expuestos o se usan para entrenar modelos?
No. Tus documentos son tuyos y no se usan para entrenar modelos públicos. Podemos desplegar todo en tu nube (Azure, AWS, GCP) o totalmente on-premise, y usar APIs empresariales que no retienen ni entrenan con tus datos, o modelos abiertos auto-hospedados si necesitas que nada salga de tu red. La base vectorial (pgvector o Pinecone) vive donde tú decidas, y respetamos los permisos de cada usuario para que cada quien solo consulte lo que le corresponde.
¿Cómo evitan que el asistente invente respuestas (alucinaciones)?
Con RAG la respuesta se construye solo a partir de los fragmentos recuperados de tus documentos, no de la "memoria" del modelo. Sumamos prompts que obligan a citar la fuente y a responder "no encontré esto en los documentos" cuando la evidencia no alcanza, recuperación híbrida y re-ranking para traer el contexto correcto, y un set de evaluación con el que medimos la tasa de alucinación. No prometemos cero alucinaciones —nadie honesto lo hace—, pero las reducimos de forma medible y las hacemos detectables porque cada respuesta trae su cita verificable.
¿Qué formatos de documento soportan?
PDF (incluidos escaneados, vía OCR), Word, Excel, PowerPoint, texto plano, HTML y páginas de Confluence o SharePoint, además de correos, tickets y registros de tu base de datos. Para imágenes y documentos escaneados aplicamos OCR para extraer su texto. Importante por honestidad: esto es comprensión de texto, no "visión artificial" — no interpretamos el contenido visual de fotos ni planos; extraemos y entendemos el texto que contienen.
¿Se actualiza solo cuando agregamos o cambiamos documentos?
Sí. Dejamos la ingesta automatizada: cuando subes, editas o eliminas un documento en la fuente conectada, el sistema vuelve a procesarlo, regenera sus embeddings y actualiza el índice, de forma programada o disparada por el cambio. Las respuestas reflejan la versión vigente y, gracias a las citas, siempre puedes confirmar de qué documento y fecha provienen.
¿El código y todo lo construido es nuestro?
Sí, 100%. El código del pipeline, los prompts, la configuración de la base vectorial, la UI y la documentación son tuyos desde el primer commit, sin vendor lock-in. Trabajamos con un proceso certificado CMMI Nivel 2 y más de 200 proyectos entregados, con desarrollo en Monterrey y Texas. Nuestra propia plataforma interna ARIA y los assessments que verás en este sitio son la prueba directa de que esta capacidad ya opera en producción.
Más de IA & Automatización
Recibe tu diagnóstico con IA en 3 minutos
Sin reuniones de ventas. Responde unas preguntas y obtén un plan accionable — con la opción de agendar directo con un experto.
Gratis · 3 minutos · sin compromiso