¿Qué es un sistema RAG empresarial?
RAG combina búsqueda de información autorizada con generación de respuestas. El sistema recupera fragmentos relevantes de fuentes corporativas y los aporta al modelo para responder con contexto.
RAG y búsqueda documental corporativa
Respuestas directas para evaluar proyectos, integraciones y decisiones técnicas.
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¿Cómo crear un chatbot con documentos internos?
Hay que inventariar fuentes, extraer contenido, indexarlo y configurar recuperación y permisos. Después se evalúan preguntas reales y se muestra la procedencia de cada respuesta.
¿Se puede conectar RAG con SharePoint?
Sí, mediante conectores y APIs autorizados. El punto crítico es reproducir los permisos de cada documento para impedir que el buscador revele información no accesible al usuario.
¿Cómo evitar alucinaciones en un sistema RAG?
Exige evidencias recuperadas, permite responder que no hay información suficiente y evalúa precisión de citas. La recuperación y la calidad documental son tan importantes como el modelo.
¿Qué diferencia hay entre RAG y fine-tuning?
RAG aporta información externa actualizable en tiempo de consulta; fine-tuning adapta el comportamiento del modelo mediante entrenamiento adicional. No son sustitutos directos y pueden combinarse.
¿Qué documentos puede procesar un RAG?
PDF, Word, páginas web y otros formatos, siempre que se extraiga su contenido con calidad. Los escaneos y tablas complejas pueden requerir OCR y tratamiento específico.
¿Cómo actualizar una base de conocimiento RAG?
Se programan sincronizaciones incrementales, detección de cambios y eliminación de documentos obsoletos. También hay que revocar de inmediato el acceso cuando cambian los permisos.
¿Se puede instalar RAG en infraestructura privada?
Sí, dependiendo de los modelos, índices y servicios seleccionados. Hay que dimensionar hardware, disponibilidad, actualizaciones y políticas de seguridad.
¿Cómo medir la calidad de un RAG?
Evalúa recuperación, fidelidad a las fuentes, exactitud, citas y cobertura con un conjunto de preguntas representativas. Separa los fallos de búsqueda de los fallos de generación.
¿Qué coste tiene un proyecto RAG?
Depende del volumen documental, conectores, permisos, calidad del OCR y tráfico. El presupuesto debe distinguir implantación, indexación recurrente, infraestructura y consumo de inferencia.
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