AI privada y fundamentada que responde a partir de tu base de conocimientos aprobada, no del internet abierto.
Construimos sistemas de generación mejorada por recuperación que anclan las respuestas de LLM en sus propios documentos, políticas y datos, con citas, control de acceso y evaluación integrados.
Un sistema personalizado de LLM y RAG es un asistente de AI privado que responde preguntas utilizando sus propios documentos y datos en lugar del internet abierto, recuperando el material de origen relevante al momento de la consulta y utilizando un modelo de lenguaje grande para redactar una respuesta fundamentada y citada.
Su contenido, documentos, artículos de ayuda, especificaciones de productos, tickets y políticas se dividen en fragmentos, se convierten en embeddings y se almacenan en una base de datos vectorial; cuando alguien hace una pregunta, el sistema recupera los fragmentos más relevantes y los alimenta al modelo de lenguaje para que la respuesta esté anclada en su material y pueda citar sus fuentes.
Para organizaciones con grandes bases de conocimientos internas, equipos de soporte, firmas de servicios profesionales y operaciones técnicas o con una fuerte carga de cumplimiento normativo, que necesitan que su personal y clientes obtengan respuestas rápidas y precisas de fuentes internas confiables. El resultado es eficiencia y ahorro de tiempo: menos tiempo buscando en documentos, menos escalaciones y menos respuestas incorrectas, ya que las respuestas están diseñadas para mantenerse ancladas en su contenido aprobado.
Una empresa conecta sus manuales de productos, políticas de garantía y tickets de soporte anteriores a un asistente privado, de modo que un agente de soporte puede preguntar: "¿qué cubre la garantía extendida para este modelo?" y obtener una respuesta que cita el párrafo exacto de la política y enlaza al documento original.
Descubra si los sistemas de LLM y RAG personalizados son el paso correcto para su equipo.
Solicita un presupuesto gratuitoConstruimos sistemas de recuperación sobre sus datos privados y los operamos en producción para equipos de empresas medianas y corporativas. Nuestros ingenieros senior diseñan las capas de ingesta, fragmentación, embedding y recuperación, y luego las conectan a Claude, GPT o modelos abiertos como Llama, Qwen y Mistral según sus necesidades de precisión, privacidad y costo. Nos hacemos responsables del sistema de extremo a extremo, incluidas las partes que mantienen las respuestas ancladas y actualizadas.
Realizamos evaluaciones continuas frente a sus preguntas reales y actualizamos la capa de recuperación constantemente, para ayudar a que el sistema se mantenga preciso a medida que crece su base de conocimientos.
Ejemplo ilustrativo, diseñado para mostrar el tipo de resultados que ofrecemos.
Convertir el hype de la AI en un plan financiado y un primer caso de uso funcional.
Resultado Se reemplazaron los experimentos aislados por una hoja de ruta financiada y un piloto en funcionamiento.
Resultado Se desviaron tickets comunes con respuestas basadas en fuentes en las que el equipo podía confiar.
Los ejemplos son anonimizados para cumplir con los acuerdos de confidencialidad (NDA) de los clientes y editados para ilustrar el alcance típico; los resultados varían según el mercado, el presupuesto y el punto de partida.
El sistema recupera fragmentos relevantes de sus documentos e indica al modelo que base su respuesta en dichos fragmentos, reduciendo la dependencia de conocimientos previamente entrenados sin respaldo. Al momento de la consulta, recuperamos los fragmentos de sus propias fuentes que realmente abordan la pregunta e indicamos al modelo que responda a partir de ellos, con una cita para cada afirmación, de modo que la respuesta esté guiada por su material de origen, con citas y salvaguardas para reducir afirmaciones no respaldadas.
La precisión en estos sistemas se rige en gran medida por la recuperación, no solo por lo grande o inteligente que sea el modelo: si el fragmento correcto está en el prompt, un modelo modesto tiende a responder correctamente, y si no lo está, incluso un modelo potente es más propenso a adivinar. Es por eso que gran parte de la ventaja radica en la fragmentación, la búsqueda híbrida, el reranking y las citas, en lugar de solo en la redacción del prompt, y por lo que un marco de evaluación es importante, porque convierte el "la IA se siente precisa" en una puntuación de fidelidad medida que se puede defender, mejorar deliberadamente y monitorear para evitar regresiones a medida que cambian sus documentos y su uso.
Pegar documentos en una ventana de chat es un proceso manual, alcanza los límites de contexto rápidamente y lo olvida todo entre sesiones. Un sistema RAG indexa toda su base de conocimientos en un almacén vectorial, recupera solo los fragmentos más relevantes para cada pregunta y se los envía al modelo para que las respuestas se mantengan ancladas en su material de origen con citas. Por ejemplo, un equipo de soporte puede realizar consultas en miles de documentos de productos y SOP de una sola vez y obtener una respuesta que enlace a la página exacta de donde proviene, en lugar de que alguien copie y pegue un PDF a la vez.
Configuramos el modelo para priorizar el contexto recuperado y le indicamos que diga que no sabe cuando el material de origen no cubre una pregunta, en lugar de suponer. Agregamos controles de calidad de recuperación, requisitos de citas para que cada afirmación tenga su origen documentado, y conjuntos de evaluación que prueban alucinaciones antes del lanzamiento. También optimizamos el paso de recuperación en sí, ya que la mayoría de las respuestas incorrectas provienen de extraer fragmentos erróneos y no del modelo, por lo que medimos y mejoramos lo que se recupera primero.
Su base de conocimientos, embeddings e historiales de conversación permanecen dentro de la infraestructura que usted controla, ya sea su cuenta en la nube o un entorno aislado que administremos por usted. Su contenido nunca se utiliza para entrenar modelos fundacionales públicos. Dependiendo de la confidencialidad, podemos ejecutar modelos abiertos como Llama o Mistral completamente en su entorno para que ningún dato salga de él, o utilizar modelos de API como Claude o GPT bajo términos empresariales que excluyen el entrenamiento con sus datos, en cuyo caso el prompt y los fragmentos recuperados para cada pregunta se envían a ese proveedor en el momento de la inferencia, mientras que su base de conocimientos almacenada, embeddings e historiales permanecen en su entorno. Definimos esto en la primera conversación según sus necesidades de cumplimiento.
Un piloto enfocado en una sola fuente de conocimiento y un solo caso de uso normalmente toma unas pocas semanas, mientras que un sistema de producción que abarca múltiples fuentes de datos, controles de acceso e integraciones toma más tiempo. Comenzamos definiendo el caso de uso y haciendo un inventario de sus fuentes, luego construimos un pipeline de ingesta y recuperación, lo optimizamos frente a preguntas reales de su equipo y validamos la precisión antes del lanzamiento. Verá un prototipo funcional desde el principio para que podamos realizar la optimización con su contenido real y casos extremos, no con una demostración genérica.
El conocimiento cambia constantemente, por lo que el sistema necesita una reindexación continua a medida que se agregan o actualizan documentos, además del monitoreo de lo que la gente pregunta y dónde las respuestas se quedan cortas. NYFTY no solo entrega el desarrollo y se retira; podemos operarlo y gestionarlo por usted, lo que incluye actualizar el índice, revisar consultas fallidas o de baja confianza y optimizar la recuperación a medida que crece el uso. Si prefiere gestionarlo internamente, lo construimos sobre la infraestructura que controla su equipo y documentamos el pipeline para que sus ingenieros puedan mantenerlo directamente.