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Servicios de búsqueda de conocimiento con IA y desarrollo de RAG

Servicios de búsqueda de conocimiento con IA y desarrollo de RAG: generación aumentada por recuperación (RAG) que responde preguntas con citas a partir de sus documentos, wikis, tickets, contratos y bases de datos, búsqueda corporativa con IA que aplica los permisos de cada usuario, asistentes de conocimiento para los equipos de soporte, ventas y operaciones, y corrección de sistemas RAG que dan respuestas erróneas, sobre Azure AI Search, PostgreSQL con pgvector, Elasticsearch, OpenSearch, Qdrant, Pinecone o Weaviate, con desarrolladores de RAG dedicados para su equipo o un proyecto entregado de principio a fin.

Sistemas RAG que desarrollamos

  • Asistentes de conocimiento

    Respuestas para empleados o clientes extraídas de su centro de ayuda, sus políticas, la documentación de producto y los tickets anteriores, con el enlace a la fuente de cada afirmación y un aviso claro cuando las fuentes no ofrecen respuesta.

  • Búsqueda corporativa con IA

    Una sola búsqueda en SharePoint, Confluence, Google Drive, Notion, Jira y sus bases de datos, con recuperación híbrida por palabras clave y vectores, re-ranking y los derechos de acceso de cada usuario comprobados en el momento de la consulta.

  • Ingesta de documentos

    PDF, escaneos, presentaciones, hojas de cálculo y páginas web analizados conservando su maquetación, sus tablas y sus imágenes, divididos en secciones que un lector reconocería y reindexados automáticamente cuando cambia una fuente.

  • Ajuste de la recuperación

    Búsqueda híbrida, re-ranking, reescritura de consultas, filtros de metadatos y chunking contextual ajustados con sus propias preguntas, y recuperación basada en grafos cuando las respuestas dependen de las relaciones entre registros.

  • Respuestas a partir de datos estructurados

    Preguntas respondidas a partir de bases de datos SQL, hojas de cálculo y API mediante consultas de solo lectura que escribe el modelo y que el código comprueba, combinadas con recuperación de texto cuando una respuesta necesita ambas.

  • RAG con agentes

    Asistentes que planifican varias búsquedas, comparan fuentes y hacen una pregunta de seguimiento cuando la primera respuesta se queda corta, para investigación, due diligence y casos de soporte que abarcan muchos documentos.

  • Corrección de sistemas RAG que dan respuestas erróneas

    Un sistema RAG existente medido con un conjunto de preguntas reales, los fallos rastreados hasta el análisis, el chunking, la recuperación o el prompt, y cada corrección demostrada por la puntuación y no por una demo.

  • Evaluación y supervisión

    Calidad de la recuperación y de las respuestas puntuada con Ragas o DeepEval en cada cambio, opiniones de los usuarios recogidas y preguntas sin respuesta informadas para que su equipo de contenidos sepa qué escribir a continuación.

  • Permisos y protección de datos

    Permisos de documentos aplicados en la recuperación y no en el prompt, datos personales eliminados cuando el modelo no los necesita e índices alojados en su propia cuenta de nube.

Contrate desarrolladores de RAG

  • desarrolladores de RAG dedicados

    Desarrolladores de RAG que se incorporan a su equipo a tiempo completo, trabajan con sus herramientas y su proceso, y responden ante su responsable. Usted los entrevista; nosotros nos hacemos cargo del contrato ucraniano, la nómina, la facturación y las vacaciones.

  • Proyectos de Búsqueda de conocimiento con IA

    Un bloque definido de Búsqueda de conocimiento con IA con un alcance, un plan cerrado y un responsable designado de nuestro lado que se encarga del resultado e informa de los avances en sus canales.

  • Servicio continuo de Búsqueda de conocimiento con IA

    Búsqueda de conocimiento con IA como servicio continuo: las mismas personas cada mes, un backlog que usted prioriza y horas que puede ver en nuestro portal y en la factura.

La página de equipo dedicado explica cómo se incorporan los especialistas a su equipo, y la de outsourcing trata de la entrega de proyectos, los relevos y cómo cobramos.

Quién se ocupa de Búsqueda de conocimiento con IA para usted

  • Desarrolladores de RAG y de IA

    Recuperación, prompts y evaluación

  • Ingenieros de datos

    Pipelines de ingesta y conectores

  • Ingenieros de búsqueda

    Elasticsearch, OpenSearch y bases de datos vectoriales

  • Ingenieros de .NET, Python y front-end

    La aplicación y la interfaz

  • Ingenieros de QA

    Conjuntos de evaluación y pruebas de regresión

Respuestas que se pueden comprobar

Un sistema RAG es tan bueno como su recuperación. Partimos de las preguntas reales que hacen sus usuarios y de las respuestas que esperan sus expertos, medimos por separado la recuperación y las respuestas, y cambiamos el análisis, el chunking, la búsqueda o los prompts solo cuando la puntuación demuestra que el cambio ayuda.

Cada respuesta cita los pasajes de los que procede, de modo que el usuario puede comprobarla con un clic, y el asistente lo dice cuando sus fuentes no cubren una pregunta en lugar de rellenar el vacío. Esas preguntas se convierten en una lista de contenidos por escribir.

Otros servicios de desarrollo de IA que ofrecemos

Resumen de Desarrollo de IA

Preguntas sobre la búsqueda de conocimiento con IA y RAG

¿Cómo evitan que invente respuestas?

Fundamentando las respuestas en fuentes recuperadas y mostrando las citas, indicando al modelo que avise cuando las fuentes no responden a la pregunta y manteniendo en el conjunto de evaluación las preguntas sin respuesta posible. Así se reducen las respuestas inventadas y se mide lo que queda; ningún modelo actual las elimina por completo.

¿Qué base de datos vectorial utilizan?

A menudo una que usted ya tiene: PostgreSQL con pgvector, Elasticsearch, OpenSearch o Azure AI Search cubren la mayoría de las colecciones de documentos. Qdrant, Pinecone o Weaviate se adaptan mejor a una escala mayor o a un servicio vectorial gestionado. Elegimos según sus volúmenes, la latencia y el lugar donde pueden residir los datos.

¿Pueden los usuarios obtener respuestas solo de los documentos que tienen permiso para leer?

Sí. Los permisos de SharePoint, Google Drive, Confluence o de su propio sistema se almacenan con cada pasaje indexado y se comprueban en la recuperación para la persona que pregunta, de modo que un documento que alguien no puede abrir nunca llega al modelo en su nombre.

Nuestro chatbot RAG da respuestas erróneas. ¿Pueden corregirlo?

Sí. Creamos un conjunto de evaluación a partir de preguntas reales, medimos dónde fallan las respuestas y rastreamos cada fallo hasta el análisis, el chunking, la recuperación o el prompt. Las correcciones se aplican por orden de impacto y cada una se demuestra con la puntuación.

¿Con qué rapidez pueden empezar desarrolladores de RAG?

Cuando el desarrollador de RAG adecuado está disponible, el inicio solo depende de su entrevista, del NDA y de la cesión de propiedad intelectual. Si no, hacemos una búsqueda, que normalmente aporta perfiles de candidatos en dos o tres semanas, y nadie empieza hasta que usted haya dicho que sí.

¿Cómo contratamos desarrolladores de RAG a través de BigTree108?

Cuéntenos el trabajo, la seniority y las horas que necesita. Le proponemos una o dos personas con sus perfiles, usted las entrevista como entrevistaría a un empleado propio, firma un único contrato con BIG TREE 108 LLC y recibe una factura al mes.

¿Quién es el propietario del trabajo que realizan?

Usted. Cada especialista tiene un contrato firmado con BigTree108 que cede todo el producto de su trabajo a la empresa, y nuestro contrato con usted lo cede a su vez. El código, los diseños y los documentos se entregan en sus propios repositorios y herramientas, no se guardan donde solo nosotros podamos modificarlos.

¿Quiere obtener respuestas de sus propios documentos?

Cuéntenos dónde están los documentos, quién preguntará y sobre qué. Recibirá una respuesta en un día hábil: un plan, perfiles de candidatos o una revisión del sistema que ya tiene.

Escriba a hello@bigtree108.com Cómo respondemos