Sistemas RAG construidos para precisión en producción.
Un sistema RAG solo vale si sus respuestas se pueden trazar. Construimos sistemas que recuperan información de tus datos reales, citan la fuente y siguen siendo precisos según va cambiando tu contenido.
Respuestas citadas Evaluado en precisión Mantenible en el tiempo
Qué necesita un RAG de producción
Una demo RAG es fácil: vector DB, embeddings, LLM, listo. Un RAG de producción es duro: necesitas chunking que encaje con tu contenido, retrieval que devuelva el contexto correcto (no solo el más similar), citation tracking, evaluación contra un test set y un bucle de retraining cuando el contenido cambia.
Construimos el segundo tipo. Cada deployment incluye harness de evaluación para cuantificar precisión.
Cómo construimos RAG
Auditoría de contenido
Estructura del contenido fuente (markdown, PDFs, HTML, BD) — chunking por tipo.
Diseño de retrieval
Elección de embedding, vector DB, búsqueda híbrida si hace falta, re-ranking.
Capa de generación
LLM con instrucciones de grounding estrictas. Tracking de citaciones desde el día uno.
Evaluación
Set de preguntas/respuestas held-out, precisión puntuada, regression-tested.
Buen encaje para
Buen encaje
- Bases de conocimiento internas (50+ páginas)
- Catálogos con specs complejas
- Chatbots que necesitan grounding de dominio
No encaja
- Generación creativa (RAG es para retrieval grounded)
- Corpus muy pequeños donde long context basta
Preguntas que nos hacen siempre
¿Qué vector DB usáis?
Pinecone, Weaviate, Qdrant o pgvector sobre Postgres. Elegimos según infra y escala.
¿Cómo medís precisión?
Construimos un set de 50–200 preguntas con respuestas conocidas, corremos el sistema y puntuamos. Cualquier cambio requiere re-correr el eval.
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¿Somos el equipo adecuado? Vamos a verlo.
30 minutos al teléfono. Te decimos con honestidad si podemos ayudarte — o si hay alguien que encaja mejor.
O escríbenos a contact@unlockmanagement.com