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
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