Desarrollo RAG a medida para conocimiento interno

Neaptide desarrolla sistemas RAG para encontrar y utilizar información empresarial. Empezamos por un corpus limitado, roles definidos y preguntas que deben responderse o rechazarse. La propuesta fija fuentes, aceptación y entrega antes de implementar.

Cuándo encaja este servicio

Un asistente a medida merece evaluarse cuando la búsqueda en documentos aprobados exige demasiado trabajo manual o una herramienta estándar no cumple los permisos. Procedimientos internos, soporte y documentación de producto son posibles puntos de partida. Si la búsqueda existente resuelve el problema, proponemos esa vía más sencilla.

RAG recupera documentos relevantes y los entrega a un modelo de lenguaje. Facilita verificar respuestas, pero las citas no garantizan exactitud. Planificamos pruebas de información ausente, obsoleta, contradictoria y restringida, además de preguntas habituales.

Defina primero los límites documentales

Inspeccionamos documentos representativos antes de prometer conectores o métodos de extracción. Escaneos, tablas, versiones en conflicto y permisos fragmentados cambian el trabajo. Acceso y alojamiento forman parte del alcance; prometer todos los datos de la empresa ocultaría decisiones esenciales.

Del prototipo a la aceptación

La primera versión utiliza fuentes acordadas y preguntas representativas. Revisamos recuperación y respuesta por separado. No recuperar un documento vigente requiere una corrección distinta de ignorar pruebas que el modelo ya recibió.

• Mostrar una referencia que el usuario autorizado pueda abrir.
• Probar la misma pregunta con un rol normal y otro restringido.
• Probar una respuesta ausente y un procedimiento obsoleto.
• Registrar comportamiento esperado, salida real y pruebas en cada caso.
• Acordar qué errores bloquean la publicación y cuáles requieren revisión humana.

Nuestro caso publicado muestra la recuperación correcta de un precio real de Neaptide, con URL y condiciones. Es una observación seleccionada, no una medida global. Permisos privados y generación de respuestas necesitan pruebas propias del proyecto.

• Nuestro experimento de recuperación y sus límites
• Traza exitosa seleccionada · JSON, EN

Acuerde la entrega necesaria

Antes de desarrollar registramos código, configuración, evaluaciones, tareas de ingesta e instrucciones que se entregarán. El acuerdo identifica licencias y suscripciones de terceros. Depende del proyecto: el acceso al modelo o a una plataforma ajena no es código propio que podamos transferir.

La formación operativa cubre actualizaciones, permisos, solicitudes fallidas y avisos de respuestas incorrectas. Si su equipo mantendrá la aplicación, incluya un despliegue reproducible y la comprobación del manual en la aceptación. El soporte continuo se acuerda por separado.

Cómo estimamos el trabajo

El presupuesto depende de cantidad y calidad de fuentes, permisos, integraciones, alojamiento y evaluación. Un prototipo con exportaciones limpias difiere de producción con conectores y cambios de permisos. Acordamos el primer hito antes de ampliar, sin tarifa RAG universal ni porcentaje de exactitud garantizado.

• Partidas de coste de IA
• Evaluar proveedores RAG y su entrega

Prepare una muestra pequeña y autorizada

Describa usuarios, documentos y una pregunta recurrente. Bastan muestras anonimizadas y una lista de roles para empezar. Mantenga los documentos confidenciales en su entorno aprobado hasta acordar acceso y tratamiento.