En Números
Precisión de Recuperación (Top-5)
Dimensiones del Embedding
Latencia Prom. de Consulta
Documentos Indexados
Cómo Funciona
Reunimos tus manuales, políticas, FAQs y documentación técnica para construir el corpus de conocimiento.
Fragmentamos los documentos en chunks óptimos y generamos embeddings multilingües de alta dimensionalidad.
Implementamos la búsqueda híbrida sparse+dense con RRF y ajustamos los parámetros de relevancia.
Conectamos el sistema RAG con el modelo de lenguaje para generar respuestas fundamentadas en tu información.
BAAI/bge-multilingual-gemma2 con 3,584 dimensiones para representación semántica precisa en español e inglés.
Combinación de búsqueda vectorial densa y dispersa con Reciprocal Rank Fusion para máxima relevancia.
Procesamiento automático de DOCX, PDF y otros formatos con chunking inteligente y extracción de metadatos.
Infraestructura de base de datos vectorial escalable y de alto rendimiento para millones de documentos.
Algoritmos de reordenamiento que priorizan los fragmentos más relevantes para generar respuestas de alta calidad.
Pipeline de ingesta que indexa nuevos documentos automáticamente para mantener tu base de conocimientos siempre actualizada.
Casos de Uso
Sistema de consulta inteligente que permite a empleados encontrar información precisa en miles de documentos internos.
Agente conversacional que responde preguntas técnicas usando exclusivamente la documentación aprobada de tu empresa.
Sistema que entiende la intención del usuario para encontrar productos o servicios relevantes más allá de palabras clave.
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Agente conversacional que responde preguntas técnicas usando exclusivamente la documentación aprobada de tu empresa.
Sistema que entiende la intención del usuario para encontrar productos o servicios relevantes más allá de palabras clave.
Stack Tecnológico
Hablemos de cómo esta solución se adapta a tu negocio.