Ingeniería de IA
IA para atención al cliente
Asistentes que responden con contexto, consultan sistemas autorizados y escalan casos a personas. Diseña atención al cliente con IA y control.
KF Gestión Digital / RAG empresarial
RAG empresarial para consultar conocimiento con evidencia
RAG empresarial combina recuperación de información autorizada con generación de respuestas. El sistema indexa fuentes, encuentra fragmentos relevantes y los entrega al modelo como evidencia para responder con citas. No consiste solamente en cargar archivos: requiere permisos, actualización, evaluación y una forma clara de reconocer cuándo las fuentes no permiten responder.
Flujo de referencia
- Fuentes autorizadas
- Indexación / Embeddings
- Recuperación con permisos
- Evidencia
- LLM
- Respuesta con citas
Fuentes, indexación y embeddings
Seleccionamos documentos y repositorios con un responsable y una política de acceso. La indexación conserva origen, versión y metadatos; los embeddings ayudan a localizar contenido por significado. Elegimos fragmentos que preserven contexto y mantenemos referencias al documento original para evitar respuestas sin una fuente revisable.
Recuperación y respuestas con citas
Antes de recuperar información, se valida quién pregunta y qué puede consultar. El sistema selecciona fragmentos relevantes, comprueba el alcance de los permisos y solicita una respuesta basada en ellos. Las citas permiten revisar afirmaciones. Cuando la evidencia es insuficiente, el asistente debe decirlo y ofrecer un siguiente paso.
Permisos por usuario y aislamiento por tenant
La búsqueda semántica no debe saltarse las políticas del repositorio. Los filtros de acceso se aplican antes de exponer fragmentos al LLM y se comprueban al presentar la respuesta. La memoria, cachés y registros también deben respetar el alcance del usuario y del tenant.
Actualización y evaluación de respuestas
Cuando una fuente cambia o pierde autorización, se actualiza o elimina su representación indexada. Evaluamos consultas habituales, ambigüedades, información desactualizada y solicitudes prohibidas. Revisamos calidad de recuperación, fidelidad a las fuentes y utilidad de las citas, además de latencia y costo.
Ejemplo: un asistente de procedimientos internos
Un nuevo integrante pregunta cómo tramitar una solicitud. El asistente recupera la versión vigente del procedimiento que su rol puede consultar, explica los pasos y cita el documento. Si desea ejecutar una tarea, lo hace mediante una herramienta separada y autorizada; consultar conocimiento no concede permisos para modificar sistemas.
Cómo empezar con una base de conocimiento
Elegimos un conjunto de fuentes mantenibles, sus propietarios y usuarios. Definimos una lista de preguntas y respuestas esperadas para evaluar el piloto. La expansión depende de calidad y gobierno de las fuentes, no del número de archivos cargados.
Preguntas frecuentes
¿RAG evita todas las respuestas incorrectas?
No. Mejora el acceso a evidencia, pero necesita evaluación, controles y manejo explícito de información insuficiente.
¿RAG requiere entrenar de nuevo un modelo?
Normalmente no. Recupera contexto en cada consulta; el ajuste fino cumple otros objetivos y se evalúa por separado.
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