RAG

RAG y sistemas de conocimiento para información de la empresa

RAG —generación aumentada por recuperación— significa que el modelo debe consultar pasajes antes de responder. Así un asistente permanece anclado a sus políticas, documentación de producto y manuales operativos en lugar de inventarlos.

ZEH Technologies construye pipelines de ingesta, estrategias de fragmentación, filtros de metadatos, búsqueda híbrida cuando es útil y una capa de respuesta que puede mostrar fuentes. Los permisos importan: un archivo financiero no debería aparecer en un chat general del personal.

Consulte ¿Qué es RAG en inteligencia artificial? y aplicaciones RAG.

Ingesta de documentos

PDFs, sitios y bases de conocimiento que usted aprueba.

Fragmentación y metadatos

Para que la recuperación pueda filtrar por producto, idioma o equipo.

Citas

Respuestas que apuntan de vuelta al texto fuente.

Filtros de permisos

Recuperación restringida por rol.

Conjuntos de evaluación

Muestras de pregunta/respuesta de su dominio.

Trabajos de actualización

Reindexe cuando cambien los documentos.

Preguntas frecuentes

Preguntas que suelen hacer las empresas.

¿Puede RAG funcionar en varios idiomas?

Sí, con corpus y pruebas por idioma. Las colecciones de idiomas mixtos necesitan diseño extra.

Iniciar un proyecto

Hable de esto con ZEH Technologies.

Comparta su sistema actual, audiencia y restricciones. Recomendaremos un siguiente paso práctico.