Le doy a tu IA conocimiento real de tu negocio — sin que invente, con citaciones.
Un LLM puro alucina. Un LLM con RAG bien implementado responde solo con lo que tú le diste y cita la fuente. Eso es la diferencia entre 'un chatbot juguete' y 'un asistente que puedes mostrarle al cliente'.
// qué resuelve
Si te suena familiar, podemos hablar.
ChatGPT no sabe sobre tu negocio
Le pides info de tus precios, productos o políticas — y te inventa cosas plausibles pero falsas. RAG soluciona eso.
Tu equipo responde lo mismo todo el día
FAQ que se repiten, info de catálogo, políticas. Documenta una vez, el bot lo usa siempre.
Tu documentación está dispersa
PDFs, Notion, Drive, correos. La unifico y la pongo al servicio del bot — y de tu equipo cuando busque algo.
// cómo lo hago
Mi proceso, paso a paso.
01
Auditar tu conocimiento existente
Identificamos qué documentos valen, cuáles están desactualizados y qué falta documentar antes de empezar.
02
Ingesta + chunking + embeddings
Procesamos documentos con estrategia correcta de chunking (no troceo brutal). Embeddings con modelo apropiado.
03
Retrieval + reranking
Híbrido (semántico + keyword) + reranking. Esto es donde se gana o se pierde la calidad del bot.
04
Citaciones y evaluación continua
Cada respuesta cita su fuente. Evals continuas para detectar regresiones cuando agregas documentos.
// con qué
Stack y herramientas que uso.
// preguntas frecuentes
Lo que casi todo el mundo me pregunta.
- ¿Cuántos documentos puedo ingestar?
- Miles. Cientos de miles si arquitectura está bien. El límite no es técnico, es de calidad de documentos.
- ¿Funciona en español?
- Sí. Los modelos actuales (Anthropic y OpenAI 2026) manejan español perfectamente.
- ¿Y si actualizo un documento?
- Re-ingesta automatizada. Cambias el doc, el bot lo refleja en minutos.
¿Esto encaja con lo que necesitas? Hablemos.
Una llamada de 30 minutos. Te digo si esto te sirve, si necesitas otra cosa, o si no soy yo. Sin compromiso.