Tus documentos, respondiendo preguntas con la fuente citada. Sin inventarse nada.
Miles de documentos internos que nadie consulta porque encontrar algo lleva demasiado tiempo. Con un sistema de búsqueda inteligente basado en RAG, tu equipo hace preguntas en lenguaje natural y obtiene respuestas con la fuente citada. Objetivo típico: reducción notable del tiempo de búsqueda documental y respuestas basadas en tus propias fuentes, con la cita incluida.
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El problema
Tienes miles de documentos (contratos, manuales, normativas, informes) que nadie consulta porque encontrar algo lleva demasiado tiempo
Los modelos de IA genéricos responden con datos desactualizados o directamente inventados
Tu equipo jurídico, técnico o de operaciones necesita respuestas instantáneas basadas en documentación propia
La búsqueda tradicional por palabras clave no entiende el contexto de las preguntas
Nuestro proceso
Auditamos tus fuentes documentales: PDFs, Word, Confluence, SharePoint, bases de datos. Definimos qué se indexa y con qué permisos.
Procesamos los documentos con OCR si es necesario, los fragmentamos de forma inteligente y los indexamos en una base de datos vectorial.
Conectamos el retrieval al modelo de lenguaje con instrucciones estrictas: solo responde con lo que está en los documentos y siempre cita la fuente.
Entregamos la interfaz de consulta adaptada a tu equipo (web interna, API, plugin de Slack/Teams) y la formación para usarla.
Resultados
Reducción apreciable
Tiempo de búsqueda documental
Alta
Precisión con citación de fuente
4–6 semanas
Plazo de implementación
Sin límite
Documentos consultables desde el arranque
Entregables
Sistema RAG desplegado con interfaz de consulta (web, Slack, Teams o API)
Pipeline de indexación documental automatizado y escalable
Base de datos vectorial con todos los documentos indexados y permisos configurados
Dashboard de métricas de uso: consultas, precisión, documentos más consultados
Documentación técnica y guía de administración para gestionar nuevos documentos
Tiempo a valor
En 4–6 semanas tienes el sistema en producción con todos tus documentos indexados. La primera semana es inventario y clasificación documental. Las dos siguientes, pipeline de indexación y configuración de la capa RAG. La última, interfaz, permisos y formación. Si tienes un volumen muy alto de documentos escaneados o en formatos complejos, el OCR y la limpieza pueden añadir 1–2 semanas. Lo que no hacemos: prometer un 100% de precisión. Un sistema RAG bien construido alcanza alta precisión, pero habrá preguntas ambiguas que requieran revisión humana.
Diferenciadores
Implementamos controles de alucinación reales: citación obligatoria, umbrales de confianza y fallback explícito cuando no hay respuesta
Conocimiento aplicado de documentación regulatoria, jurídica y técnica en sectores exigentes (banca, industria, seguros)
Arquitectura agnóstica: cambia de modelo de lenguaje o de proveedor cloud sin rehacer el sistema
Incluimos el pipeline de actualización continua: los nuevos documentos se indexan automáticamente
Si tus documentos no tienen la calidad suficiente para un RAG fiable, te lo decimos antes de empezar
Servicios que lo sustentan
Esta solución combina los siguientes servicios especializados de MERIDIAN.
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FAQ
RAG es la arquitectura técnica que hace que el chatbot sea preciso y verificable. Sin RAG, el modelo responde con lo que sabe de entrenamiento. Con RAG, responde con lo que hay en tus documentos y cita exactamente qué fragmento usó.
Sí. Incorporamos OCR (reconocimiento óptico de caracteres) en el pipeline para procesar documentos no digitalizados. La calidad del OCR influye en la precisión, pero para documentos estándar los resultados son muy buenos.
Depende de la arquitectura que elijas. Ofrecemos tanto despliegues cloud (con contratos de datos en cumplimiento RGPD) como soluciones completamente on-premise con modelos de lenguaje abiertos.
El coste depende del volumen documental y la complejidad de integración (orientativo, sin IVA; depende del alcance). La amortización depende del volumen de consultas y el tiempo que hoy dedica el equipo a búsqueda manual: en muchos casos puede ser relativamente rápida. En el diagnóstico inicial te damos un presupuesto cerrado con estimación basada en tu caso concreto.
El pipeline de indexación procesa automáticamente los documentos nuevos que se añadan a las carpetas o sistemas configurados. No hace falta intervención manual: se indexan, se fragmentan y están disponibles para consulta en minutos u horas, según el volumen.
La búsqueda nativa de esas herramientas es por palabras clave, no entiende el contexto de la pregunta. Un sistema RAG entiende la intención detrás de la consulta y devuelve la respuesta exacta, no una lista de documentos que quizá contengan lo que buscas. Son complementarios, no excluyentes.
Es el riesgo principal de cualquier sistema basado en LLMs. Lo mitigamos con tres mecanismos: citación obligatoria de la fuente, umbral de confianza (si no está seguro, lo dice) y restricción estricta al contenido de tus documentos. El riesgo no es cero, pero es mucho menor que en un chatbot genérico.
Sesión de diagnóstico gratuita de 20 minutos. Te decimos qué es viable, en qué plazo y qué retorno puedes esperar. Sin humo.
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