Aplicaciones RAG

RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una técnica que combina la búsqueda de información en documentos propios con la generación de respuestas mediante modelos de lenguaje. En lugar de depender solo del conocimiento pre-entrenado del modelo, el sistema busca la información relevante en una base de datos vectorial y la usa como contexto para generar respuestas precisas y fundamentadas.

Hemos entregado más de 50 proyectos de este tipo, incluyendo chatbots empresariales, asistentes de documentación, bots de WhatsApp y sistemas de búsqueda inteligente. Trabajamos con dos arquitecturas principales dependiendo de las necesidades del cliente:

Arquitectura Azure: Utilizamos Azure Blob Storage para almacenar documentos, Azure OpenAI para los modelos de lenguaje y Azure AI Search para la búsqueda semántica vectorial. Creamos un índice con los documentos del cliente y conectamos el modelo con el índice para generar respuestas. Esta arquitectura se despliega en cualquier aplicación, integraciones con WhatsApp, Gmail u otros canales.

Arquitectura basada en código: Usamos un blob o almacenamiento para los documentos, creamos un agente en código puro con modelos de OpenAI, implementamos la búsqueda vectorial con código (usando librerías como LangChain, FAISS o ChromaDB) y todo vive en un contenedor Docker o Azure Functions. Esta opción da más control y flexibilidad.