Un chatbot que responde sobre tus documentos — y cita la fuente.

Respuestas ancladas en tus propios datos, con la fuente a la vista. Generación aumentada por recuperación (RAG) sobre la documentación y el histórico que ya tienes.

Un asistente que responde sobre tus contratos, procedimientos, historial de incidencias o catálogo de productos. Cada respuesta trae el documento del que salió, para que quien la lee pueda verificar en vez de creer.

El problema de las respuestas sin origen

Un modelo de lenguaje genérico responde a todo con la misma confianza, sepa o no sepa. En una conversación informal eso es una molestia; en un contexto donde alguien va a actuar según la respuesta, es un riesgo operativo.

La solución no es un modelo más grande. Es restringir lo que el modelo puede usar como fuente y obligarlo a mostrar de dónde ha sacado lo que dice.

Cómo lo construimos

• Ingesta. Documentos, tablas, correos o registros de sistema se parten en unidades buscables, conservando el origen en cada una.
• Recuperación. La pregunta busca los fragmentos relevantes; solo esos llegan al modelo. Lo que no está en el acervo no entra en la respuesta.
• Cita obligatoria. La respuesta identifica los documentos usados. Sin fuente, no hay respuesta.
• Permisos. La búsqueda respeta quién puede ver qué. Dos personas con perfiles distintos reciben respuestas distintas a la misma pregunta — y eso es lo que tiene que pasar.
• Umbral de confianza. Cuando la recuperación no encuentra base suficiente, el sistema dice que no sabe en vez de inventar.

Qué recibes

• El asistente integrado donde el equipo ya trabaja — intranet, aplicación interna, Teams o API.
• Panel de uso: preguntas más frecuentes, tasa de respuestas sin fuente suficiente y coste por periodo.
• Proceso de actualización del acervo, para que la base no envejezca en silencio.
• Registro completo de preguntas y respuestas, para auditoría y para mejorar el sistema con datos reales.

Sobre la privacidad de los datos

Definimos de entrada qué sale de tu infraestructura y qué no. Hay casos que exigen modelo alojado en casa y otros en los que una API comercial con acuerdo de no retención es suficiente. La decisión es tuya, informada; la arquitectura se diseña para que el modelo sea sustituible sin reescribir el sistema.

Preguntas frecuentes

¿Nuestros documentos van a servir para entrenar el modelo?

No. El acervo se consulta en el momento de la pregunta, no se usa en entrenamiento. Cuando la opción es una API comercial, contratamos la modalidad sin retención de datos.

¿Cuántos documentos hacen falta?

Funciona a partir de algunas decenas. Importa más que estén actualizados y que se sepa cuál es la versión válida que la cantidad.

¿Y si el asistente responde mal?

Cada respuesta es rastreable hasta la fuente, así que el error es diagnosticable: o la fuente estaba mal, o la recuperación trajo el fragmento equivocado. Ambos se corrigen. Esa es la diferencia frente a una respuesta sin origen.

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