RAG & Base de Conocimiento

Una IA que responde preguntas usando los documentos de tu empresa

RAG (Retrieval Augmented Generation) permite hacer preguntas en lenguaje natural sobre tus PDFs, manuales, contratos y bases de datos internas. Respuestas precisas con citas de fuentes. 100% privado.

¿Por qué elegir Deepyze?

Trabajamos con las mejores prácticas de la industria para garantizar resultados reales.

IA que responde con tus documentos

El sistema no inventa. Busca en tu base de conocimiento, encuentra la información relevante y la usa para responder. Las respuestas son específicas a tu empresa, no genéricas.

Respuestas con citas de fuentes

Cada respuesta incluye la referencia al documento, página o sección de donde proviene la información. Los usuarios pueden verificar y profundizar en la fuente original.

PDFs, Word, Excel y bases de datos

Procesamos prácticamente cualquier formato de documento: PDFs, archivos Word, Excel, PowerPoint, páginas web internas, tablas de bases de datos y sistemas de gestión.

100% privado, tus datos no salen

El sistema puede desplegarse completamente dentro de tu infraestructura. Tus documentos confidenciales nunca salen de tu empresa ni llegan a servidores de terceros.

Se actualiza con tus documentos

Cuando cargás un documento nuevo o actualizás uno existente, el sistema lo procesa automáticamente. La base de conocimiento siempre está al día sin trabajo manual.

Reducción de consultas repetitivas

Los empleados dejan de interrumpir a expertos con preguntas que ya están respondidas en algún manual o procedimiento. La IA responde al instante, en cualquier momento.

Nuestro proceso de trabajo

Un método claro y transparente para que siempre sepas en qué etapa está tu proyecto.

1

Relevamiento de documentación

Inventariamos todos los documentos relevantes: manuales, procedimientos, contratos, FAQs internas, bases de conocimiento existentes. Definimos qué ingresa al sistema.

2

Procesamiento e indexado

Procesamos los documentos, los dividimos en chunks semánticos, generamos los embeddings vectoriales y los indexamos en la base de datos vectorial. El sistema queda listo para consultas.

3

Desarrollo de la interfaz de consulta

Construimos la interfaz de chat o búsqueda, el sistema de retrieval, el pipeline de generación de respuestas y la lógica de citado de fuentes. Testing con preguntas reales del equipo.

4

Despliegue y capacitación

Desplegamos en producción (on-premise o cloud privado), capacitamos al equipo y configuramos el proceso de actualización de documentos. Soporte post-lanzamiento incluido.

Preguntas frecuentes

Todo lo que necesitás saber antes de arrancar

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