Chatbots RAG empresariales con citations obligatorias

RAG bien hecho = chatbot que nunca alucina. RAG mal hecho = chatbot que se inventa respuestas. La diferencia está en la calidad de la indexación, la búsqueda y los guardrails.

Stack RAG profesional que implementamos

• Ingestion pipeline: Unstructured.io / LlamaIndex para parsear PDFs, Word, Excel, web, Notion, Confluence, SharePoint
• Chunking semántico: no chunks fijos de 500 tokens, sino splitting por estructura del documento
• Embeddings de calidad: OpenAI ada-3-large, Voyage, Cohere — testeamos cuál funciona mejor para tu dominio
• Hybrid search: BM25 + vector search combinados con RRF (Reciprocal Rank Fusion)
• Reranking: Cohere Rerank o BGE para subir relevancia del top 5
• Citations obligatorias: el LLM no puede responder sin citar fuente. Output JSON con doc_id + chunk_id + score
• Guardrails: si confidence < threshold, deriva a humano o admite «no lo sé»
• Evals automáticas: dataset de QA testeado en cada deploy. Métricas: faithfulness, relevance, answer correctness
• Observability: Langfuse/Helicone trazas completas de cada query

¿Hablamos?

Pide una demo gratuita de 30 minutos. Te enseñamos casos similares al tuyo y te pasamos presupuesto cerrado en 48h.

Pedir demo gratuita →

Servicios IA relacionados

IA a medida · Chatbots empresariales · Agentes IA autónomos · Automatización RPA + IA · Arreglar chatbot IA roto