RAG empresarial para documentos
Búsqueda de conocimiento para empresas con grandes archivos documentales · Prototipo interactivo con datos de ejemplo, en solitario
Actualizado
Antes
El personal buscaba en unidades compartidas y abría PDF uno a uno para encontrar una sola cláusula.
Después
Respuestas en lenguaje natural, cada una con su página citada, para abrir la fuente en lugar de buscar en carpetas.
- 1Persona:Administrador
Sube documentos a una colección.
Sistema:PipelineLos divide en fragmentos, genera sus embeddings y los guarda en el índice.
- 2Persona:Empleado
Hace una pregunta en lenguaje natural.
- 3Sistema:Búsqueda
Encuentra pasajes por significado y palabras clave y luego los ordena.
- 4Sistema:Motor de respuestas
Redacta la respuesta solo a partir de esos pasajes, con citas de página.
Persona:EmpleadoAbre la página citada para comprobar la fuente.
Siempre activo
- Una respuesta sin fuente no se muestra.
- El dashboard de precisión sigue la calidad de cada colección.
- Cada colección es visible solo para su propio equipo.
Problema
El personal abría archivos uno a uno para encontrar una respuesta. La búsqueda por palabras clave no captaba el significado, y una respuesta de IA sin más no mostraba su fuente.
Diagnóstico
La búsqueda debe combinar significado y términos exactos. Y una respuesta que nadie puede comprobar es una respuesta que nadie usa.
Opciones que valoré
¿Cómo encuentra el sistema los pasajes correctos?
Elegida
Búsqueda híbrida, significado más palabras clave
Capta paráfrasis y términos exactos, como números de cláusula. Coste: dos índices que ajustar.
Descartada
Solo búsqueda vectorial
Fallaba con códigos, nombres y números de cláusula exactos.
¿Cómo se mantienen fiables las respuestas?
Elegida
Responder solo a partir de las páginas recuperadas, siempre citadas
Si no encuentra ninguna página relevante, el sistema lo dice en lugar de adivinar.
Descartada
Respuestas libres de IA
Suenan seguras incluso cuando se equivocan, y nadie puede comprobarlas.
Solución
Colecciones divididas en fragmentos, respuestas redactadas a partir de los pasajes recuperados con citas de página y un dashboard de precisión para seguir la calidad. Hecho con documentos de ejemplo.
- Interfaz
- Next.js
- React
- Tailwind CSS
- Radix UI
- Recharts
- Framer Motion
- Entrega
- Cloudflare Pages