Aplicaciones de IA y conocimiento

Desarrollo RAG

Un modelo de lenguaje solo vale lo que se le pone delante. La mayoría de las respuestas decepcionantes son fallos de recuperación disfrazados de fallos del modelo: el pasaje correcto existía y nunca se recuperó. Construimos y ajustamos la capa de recuperación y después la medimos, para que el modelo razone sobre la evidencia correcta.

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El problema de negocio

La demostración funcionaba porque el corpus era pequeño

La búsqueda vectorial ingenua funciona bien con unos cientos de documentos y se degrada mucho pasados unos cientos de miles. La segmentación separa una tabla de su encabezado. Pasajes semánticamente parecidos desplazan al que realmente manda. La actualidad pierde frente a la similitud, así que una política derogada adelanta a la vigente. Nada de esto se ve sin medición, de modo que los equipos publican, obtienen respuestas plausibles y solo descubren la tasa de error cuando alguien actúa sobre una equivocada.

Qué hacemos

Construir la recuperación y después demostrarla

Empezamos construyendo un conjunto de evaluación con preguntas reales y fuentes de respuesta conocida, porque no se puede ajustar lo que no se puede puntuar. Después trabajamos la cadena: segmentación que respeta la estructura del documento, búsqueda híbrida que combina palabras clave y vectores, filtros de metadatos por actualidad y autoridad, y reordenación sobre la lista corta. Cuando las relaciones entre entidades importan más que la similitud entre pasajes, usamos un grafo en lugar de fingir que los vectores bastan. Cada cambio se puntúa contra el mismo conjunto, de modo que la mejora se demuestra en lugar de afirmarse.

Desarrollo RAG

Capacidades

RAG corporativo
RAG avanzado
GraphRAG
Búsqueda híbrida
Búsqueda vectorial
Optimización de la recuperación
Evaluación de RAG

Casos de uso habituales

Anclar un asistente de cara al cliente para que toda afirmación remita a un documento publicado.
Recuperar entre contratos donde la respuesta depende de qué acuerdo rige y no de la similitud del texto.
Buscar en documentación técnica donde el pasaje correcto es una tabla o el pie de un esquema.
Reconstruir un asistente existente que responde de forma plausible pero se equivoca lo bastante como para haber perdido la confianza.

Cómo trabajamos

Definir

Convertir la petición en especificación: quién lo usa, qué es una respuesta correcta, quién decide.
Anclar

Conectar con el contenido y los sistemas que tienen las respuestas, respetando los permisos existentes.
Evaluar

Puntuar contra un conjunto etiquetado construido con sus propios casos, antes de que lo vea nadie de fuera.
Publicar y operar

Publicación por fases con monitorización, control de coste y una batería de regresión que protege la calidad.

Tecnología

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

Seguridad y gobernanza

Las respuestas se apoyan en su propio contenido y llevan citas, de modo que quien lee puede comprobarlas. La recuperación respeta los permisos ya definidos en el origen, lo que significa que un usuario nunca ve a través de la aplicación lo que no podría ver directamente. Prompts, contexto recuperado y respuestas se registran para auditoría, y la evaluación se ejecuta de forma continua en lugar de una sola vez en el lanzamiento.

Modelos de colaboración

Proyecto de IA

Asumimos la responsabilidad de diseñar y entregar una solución de IA definida.

Equipo de IA dedicado

Capacidad de ingeniería dedicada a largo plazo, construida en torno a su tecnología y su modelo de entrega.

IA gestionada

Operamos, monitorizamos y mejoramos de forma continua los sistemas de IA en producción.

Por qué TeamExtension.ai

Medimos antes de ajustar

La mayor parte del trabajo de recuperación se hace por intuición: cambiar el tamaño de bloque, leer unas cuantas respuestas y decidir que va mejor. Nosotros construimos primero el conjunto etiquetado, que no tiene nada de espectacular y marca toda la diferencia entre ajustar y adivinar. Además le deja una batería de regresión, de modo que un cambio de modelo dentro de seis meses no pueda degradar la calidad en silencio.

Clientes seleccionados

Preguntas frecuentes

¿Cómo miden si la recuperación es buena?

Contra un conjunto etiquetado de preguntas reales emparejadas con los pasajes que de verdad las responden. Informamos de si el pasaje correcto llegó a recuperarse y en qué posición quedó. La calidad de la respuesta se puntúa aparte, porque una buena respuesta desde la fuente equivocada sigue siendo un fallo.

¿Necesitamos una base de datos vectorial?

A menudo no. pgvector dentro de una instancia PostgreSQL existente cubre muchísimas cargas corporativas sin añadir infraestructura que operar. Recomendamos un almacén vectorial dedicado cuando la escala o las funcionalidades lo justifican, no por defecto.

¿Qué es GraphRAG y lo necesitamos?

Recupera sobre un grafo de entidades y relaciones en lugar de sobre pasajes aislados. Su complejidad adicional se justifica cuando las respuestas dependen de conexiones entre documentos, por ejemplo cadenas de propiedad o estructuras de dependencias. Para la mayoría de las preguntas sobre texto corrido, la búsqueda híbrida más reordenación rinde más con menos esfuerzo.

¿Pueden mejorar un sistema que ya hemos construido?

Sí, y es lo habitual. Empezamos construyendo el conjunto de evaluación y midiendo lo que tienen. Eso suele localizar el fallo con precisión, y la corrección es a menudo más acotada que una reconstrucción.

¿Cómo se mantiene exacto según cambia el contenido?

La indexación sigue al origen de forma programada o por notificación de cambio, y el conjunto de evaluación se ejecuta de forma continua y no una sola vez. La calidad de la recuperación se vigila como cualquier otra métrica de producción.

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