Preparar e indexar el conocimiento
Organizamos la ingesta y actualización de documentos y datos. Los embeddings representan su contenido para facilitar la búsqueda semántica empresarial, más allá de las palabras exactas.
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Soluciones RAG para empresas
Conecta el conocimiento de tu empresa con las personas que lo necesitan. Desarrollamos asistentes que buscan en tus documentos y sistemas y utilizan esa información para responder en lenguaje natural.
¿Qué es el RAG empresarial?
RAG (Retrieval-Augmented Generation, generación aumentada por recuperación) es una forma de usar modelos de lenguaje con la información de tu empresa. Antes de responder, el sistema busca los fragmentos más relevantes en tus documentos y sistemas y se los entrega al modelo como contexto.
A diferencia de un chatbot genérico, un sistema RAG empresarial responde a partir de tus propias fuentes, puede indicar de dónde sale cada respuesta y se actualiza cuando cambia la documentación, sin reentrenar el modelo. Así, la Inteligencia Artificial trabaja con el conocimiento real de la organización.
Tu conocimiento está ahí. Encontrarlo cuesta.
Documentos repartidos, búsquedas difíciles, consultas repetidas y datos desconectados hacen que acceder a la información dependa de saber dónde está o a quién preguntar. El RAG empresarial permite recuperar contexto relevante para cada consulta.
Desarrollo RAG conectado a tu negocio
Construimos bases de conocimiento con IA como parte de una solución integrada: desde preparar las fuentes hasta la interfaz que utiliza tu equipo.
Recuperar contexto y responder
Recuperamos información relevante y la aportamos al modelo de lenguaje como contexto para generar respuestas. Definimos cómo mostrar las fuentes y cómo actuar cuando la información disponible no basta.
Integrar y mantener la solución
Diseñamos la integración RAG con sistemas corporativos mediante APIs y conectores, desarrollamos la interfaz web o móvil y acompañamos el mantenimiento y la evolución.
Modelos, datos y plataformas
Trabajamos con modelos de distintos proveedores, como Amazon Bedrock en AWS u OpenAI, y elegimos según los requisitos de cada proyecto: dónde deben residir los datos, qué calidad de respuesta se necesita, el volumen de consultas y la integración con la infraestructura existente.
Diseñamos la arquitectura completa: ingesta y actualización de fuentes, embeddings y búsqueda semántica, recuperación de contexto, el modelo de lenguaje y la interfaz, desplegada en la nube y conectada con tus sistemas corporativos.
Dónde puede aportar valor
Estos son ejemplos de uso que se pueden valorar según tus datos, permisos y procesos; no son una relación de funcionalidades entregadas a Grupo Noria.
Asistentes de conocimiento interno
Consultar procedimientos y criterios internos desde una interfaz conversacional para ayudar al equipo en su trabajo diario.
Búsqueda de documentación
Encontrar información relevante en manuales, fichas técnicas o documentación de producto sin conocer su ubicación exacta.
Soporte y operaciones
Recuperar instrucciones y contexto para atender consultas repetidas o preparar la resolución de una incidencia.
Información en su contexto
Combinar la consulta de documentos con información de sistemas corporativos accesible para cada usuario.
Seguridad e integración desde el diseño
Evaluamos quién puede acceder a cada fuente, qué datos pueden salir de cada sistema y qué trazabilidad necesita la solución. Los permisos, la autenticación y los límites de los conectores forman parte del diseño y la validación.
Five Flames cuenta con certificación ISO/IEC 27001 desde 2020. Este marco respalda nuestro enfoque de gestión de la seguridad de la información; no constituye una certificación de cada solución RAG. Validamos las respuestas y sus límites con consultas reales.
CASO REAL · GRUPO NORIA / NNEXT
RAG dentro de una aplicación empresarial
NNext permite a empleados y clientes de Grupo Noria consultar información de productos en lenguaje natural. Combina una base de conocimiento, RAG y embeddings con una arquitectura de agentes especializados, integración con SAP y Jira y apps nativas para iOS y Android.
Conoce el caso de Grupo Noria / NNext
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Del caso de uso a una solución que evoluciona
Evaluar datos y sistemas
Revisamos fuentes, calidad de la información, permisos e integraciones necesarias.
Acotar un caso de uso
Definimos quién lo utilizará, qué consultas debe resolver y cómo valorar sus respuestas.
Construir e integrar
Conectamos las fuentes, la recuperación de información, el modelo y la interfaz.
Validar con consultas reales
Comprobamos relevancia, respuestas, referencias y respeto de los permisos.
Desplegar y evolucionar
Acompañamos la puesta en producción, la actualización del conocimiento y las mejoras.
Preguntas frecuentes sobre RAG para empresas
¿En qué se diferencia una solución RAG de un chatbot genérico?
Un chatbot genérico responde con lo que aprendió el modelo. Una solución RAG busca primero en las fuentes de tu empresa y responde a partir de esa información, por lo que las respuestas se basan en tus documentos y datos y pueden citar su origen.
¿Qué información se puede utilizar en un RAG empresarial?
Documentos, manuales, fichas técnicas, procedimientos y bases de conocimiento, además de información de sistemas corporativos accesible mediante APIs. Qué fuentes se incluyen se decide en función del caso de uso y de los permisos de cada usuario.
¿Cómo se protegen los datos y los permisos?
Definimos desde el diseño quién puede acceder a cada fuente, integramos la autenticación corporativa y comprobamos que cada usuario solo recibe información a la que tiene acceso. Nuestro sistema de gestión de la seguridad de la información está certificado en ISO/IEC 27001.
¿Qué modelos de IA utilizáis?
Trabajamos con varios proveedores, entre ellos Amazon Bedrock y OpenAI. Elegimos el modelo según los requisitos de datos, calidad de respuesta e infraestructura de cada proyecto.
¿Cómo se valida la calidad de las respuestas?
Validamos la solución con consultas reales del equipo que la va a usar: comprobamos la relevancia de las respuestas, las referencias a las fuentes, el comportamiento cuando falta información y el respeto de los permisos.
¿Desarrolláis soluciones RAG para empresas de toda España?
Sí. Estamos en Valladolid (Castilla y León) y desarrollamos soluciones RAG para empresas y administraciones de toda España, además de proyectos internacionales.
¿Qué conocimiento necesita encontrar tu equipo?
Cuéntanos qué información utilizáis y con qué sistemas trabajáis. Podemos ayudarte a concretar un primer caso de uso RAG.