IA-03 · IA aplicada

RAG búsqueda interna

Documentos, contratos, manuales, código y comunicaciones internas accesibles vía chat con cita a la fuente. Sin alucinación.

Stackembeddings + re-rank + LLM
Authcorporativo
Trazabilidad100% cita

El conocimiento de la empresa está repartido entre Sharepoint, Drive, Confluence, manuales en PDF, hilos antiguos de Slack y la cabeza del trabajador que lleva 15 años. Recuperarlo a tiempo es una de las grandes pérdidas silenciosas de productividad.

Un RAG bien construido — embeddings, vector store, re-ranker, LLM de síntesis — convierte ese conocimiento en una conversación. Pero la diferencia entre un RAG útil y uno peligroso está en la trazabilidad: cada respuesta cita la fuente original y la persona puede ir a verificar.

En despliegues recientes, alcanzamos 91 % de precisión en respuestas con trazabilidad de cita al 100 %, sobre corpus de 14.000+ documentos técnicos. Onboarding de ingenieros nuevos baja de 12 semanas a 4.

Documento · contrato proveedor

El presente contrato establece un periodo de validez de 24 meses renovable automáticamente salvo denuncia por cualquiera de las partes con un preaviso mínimo de 60 días naturales.

Respuesta del RAG

El contrato se renueva automáticamente cada 24 meses, salvo aviso con 60 días de antelación.

Fuente · contrato-proveedor.pdf · página 4 · §3

El proceso de RAG búsqueda interna.

El proceso · cuatro tiempos
01

Inventario

Catálogo de documentos: dónde, qué acceso, qué calidad.

02

Indexación

Embeddings + vector store. Auth corporativo respetado.

03

Re-rank y síntesis

Re-ranker + LLM con cita obligatoria.

04

Operación

Monitorización, ingesta continua, feedback.

Qué incluye

Qué incluye RAG búsqueda interna.

El detalle operativo: lo que entregamos como parte del trabajo y lo que mantenemos vivo después.

  • Vector store con auth

    Qdrant o Pinecone, respetando permisos.

  • Chunking afinado

    Por tipo de documento.

  • Re-ranker para precisión

    Sube precisión del 70 al 90%+.

  • Cita obligatoria a la fuente

    Sin alucinación inventada.

  • Ingesta continua

    Nuevos documentos sin proyecto adicional.

  • Feedback loop

    Lo que falla se reentrena.

Marco normativo

El marco regulatorio.

RGPD si el corpus contiene datos personales. AI Act si alto riesgo.

EU RGPD Aplicable en este servicio
EU AI Act Aplicable en este servicio
ISO 42001 Aplicable en este servicio
ENS cuando aplica Aplicable en este servicio

Preguntas frecuentes sobre RAG búsqueda interna.

¿RAG o fine-tuning?

RAG para conocimiento específico. Fine-tuning sólo si estilo o jerga lo justifica.

¿Privacidad?

Auth corporativo respetado.

¿Cuántos documentos?

Hasta 100k+ en proyectos reales.

Así se ve en producción: el equipo pregunta en lenguaje natural sobre un contrato o un procedimiento interno y recibe una respuesta con la fuente citada, sin que el documento salga de la infraestructura de la empresa.

— Cómo funciona un sistema RAG en producción · Summum IA