Tu base de conocimiento, respondiendo en segundos.
Para equipos con el conocimiento atrapado en documentos, tickets, wikis y bases de datos. Construimos sistemas RAG que responden con precisión, citan la fuente, saben decir «no lo sé» y aguantan a las tres de la madrugada.
Conectamos un modelo de IA a tus propios documentos para que responda desde tus políticas, tus precios y tus manuales, no desde lo que absorbió al entrenarse. Cada respuesta cita su fuente. Cuando tus datos no cubren la pregunta, lo dice en lugar de adivinar. Para empresas en España con conocimiento disperso.
Actualizado noviembre de 2026
La mayoría de los sistemas RAG no fallan por el modelo. Fallan por la recuperación.
El patrón se repite: alguien trocea los documentos sin criterio, los mete en una base vectorial y se pregunta por qué el sistema inventa o no encuentra respuestas evidentes. El modelo está bien. Lo que falla es la recuperación. Por ahí empezamos nosotros.
Diseñamos la recuperación con búsqueda híbrida (palabras clave y vectores), reescritura de consultas y reordenación, porque cualquier estrategia sola tiene puntos ciegos. Y construimos el banco de evaluación antes de escribir un solo prompt: pares de pregunta y respuesta reales que nos dicen, de forma objetiva, si cada cambio mejora o empeora el sistema.
También construimos lo operativo: vigilancia de la deriva del índice, control de frescura de los documentos y coste por consulta. Un sistema que funcionaba el primer día y se degrada en silencio al tercer mes no es un sistema que funciona: es un problema que todavía no has descubierto.
Qué construimos.
Recuperación híbrida
Búsqueda por palabras clave y por vectores, con reescritura de consultas, reordenación y filtros por metadatos, ajustada a la precisión que necesitas.
Bancos de evaluación
Pares de pregunta y respuesta que cubren datos concretos, rechazos fuera de ámbito, razonamiento en varios saltos y exactitud de las citas. Pruebas de regresión en cada cambio.
Ingesta de documentos
Lectura de PDF, Word, HTML, Notion, Confluence, Google Docs, Slack y Jira. Troceado semántico, extracción de metadatos y actualización programada.
Citas y atribución
Cada respuesta muestra los fragmentos exactos de los que sale, con documento, página y nivel de confianza. Nada de respuestas de caja negra.
Recuperación con permisos
Permisos por usuario y por rol aplicados en el momento de buscar, para que nadie lea documentos de recursos humanos o cifras internas que no le corresponden.
Vigilancia de la deriva
Comprobaciones continuas contra el banco de evaluación, con alertas cuando un lote de documentos nuevos o un cambio de modelo empeora los resultados.
Tres formas de que la IA conozca tu negocio.
El fine-tuning es lo que más se propone y casi nunca el primer paso correcto. Aquí está el porqué.
| Solo prompt | Fine-tuning | RAG | |
|---|---|---|---|
| Actualizar la información | Reescribir el prompt | Volver a entrenar el modelo | Cambiar el documento |
| Coste de mantenerlo al día | Bajo pero manual | Alto: en cada cambio | Bajo: lee en directo |
| Cita su fuente | No | No | Sí |
| Volumen grande de documentos | No: límite de contexto | En parte | Sí, para esto existe |
| Primera versión | Rápida | Más lenta | Rápida, tras el trabajo con los datos |
| Adecuado para | Un puñado de datos fijos | Tono y formato, no hechos | Todo lo que cambia |
Para qué sirve de verdad.
La mayor parte del volumen de atención son las mismas veinte preguntas. Respondidas desde tus políticas reales, no inventadas.
Personas nuevas preguntando qué dice un procedimiento que nadie encuentra.
Cada respuesta señala el párrafo de origen, para que una persona pueda comprobarla en segundos.
Dónde encaja.
Atención al cliente
Devoluciones, envíos, garantías, condiciones. Respuestas desde tus páginas de políticas reales, con la fuente a la vista.
Helpdesk interno
Procedimientos de IT, recursos humanos y finanzas que existen por escrito pero nadie encuentra cuando los necesita.
Equipos técnicos y comerciales
Fichas técnicas, manuales y propuestas anteriores consultables en lenguaje natural, con el documento original enlazado.
No si tu conocimiento no está escrito
Si las respuestas viven en la cabeza de tres personas y no en documentos, un RAG no tiene de dónde leer. Primero hay que escribirlo; podemos ayudarte a decidir qué, pero no te venderemos el sistema antes.
Cómo lo construimos.
Auditoría de documentos
Revisamos tu base de conocimiento: formatos, calidad, frescura, volumen y quién puede ver qué. Identificamos las preguntas que más se harán y construimos con ellas el banco de evaluación.
Estrategia de troceado e indexado
Probamos varias formas de trocear los documentos y medimos cuál recupera mejor contra el banco de evaluación. Se decide con datos, no a ojo.
Recuperación
Modelo de embeddings, base vectorial, búsqueda por palabras clave, reordenación, filtros y reescritura de consultas. Medimos en cada capa.
Generación y citas
Diseñamos el prompt, el formato de las citas, cómo rechaza y qué hace fuera de ámbito. Intentamos hacerle inventar antes del lanzamiento para encontrar los patrones.
Observación y ajuste
Salimos con registro de consultas, seguimiento de relevancia y control de coste. Mejoramos cada semana a partir de los fallos registrados y de lo que dicen los usuarios.
RAG y sistemas de conocimiento
6 preguntas respondidas. ¿Tienes otra? Escríbenos.
Con un banco de evaluación construido antes de empezar: preguntas reales con su respuesta correcta. Medimos si recupera el fragmento adecuado, si la respuesta es fiel a la fuente y si la cita es exacta, en cada iteración y en un panel visible desde el primer día.
Siete categorías. Cuarenta y cinco servicios.
Cuéntanos el proyecto. Te diremos si somos las personas adecuadas.
Escríbenos lo que necesitas, aunque sea a grandes rasgos. Respondemos en un día laborable, y si el proyecto debería ser más pequeño, o lo debería hacer otro, te lo decimos en la primera llamada.