Ingesta
Se importan y normalizan contenidos PDF, Office, texto, HTML y fuentes conectadas, añadiendo su origen y metadatos.
Sistemas de conocimiento con fuentes verificables
Hacer que el conocimiento empresarial sea accesible con precisión
Desarrollamos sistemas RAG que indexan semánticamente documentos y datos distribuidos, respetan los permisos y ofrecen respuestas con fuentes verificables.
Hablemos de su base de conocimiento ↗Más que subir documentos
La calidad empieza antes del prompt
La generación aumentada por recuperación conecta un modelo de lenguaje con conocimiento empresarial autorizado. El contenido debe capturarse por completo, segmentarse correctamente, respetar los permisos y recuperarse con precisión para cada pregunta.
evival considera toda la cadena, desde la fuente hasta la respuesta fundamentada y la medición continua de su calidad.
RAGrespuestas fundamentadas
BD vectorialbúsqueda semántica
ACLpermisos en la recuperación
Flujo técnico
Del documento original a la respuesta fiable
Segmentación basada en la estructura
El contenido se segmenta según títulos, secciones, tablas y listas, en lugar de un número fijo de caracteres.
Embeddings e índice
Las secciones se representan como vectores semánticos y se indexan en una base vectorial para la búsqueda semántica.
Recuperación y reclasificación
Se buscan las secciones pertinentes, se ordenan y se reúnen respetando los permisos del usuario.
Respuesta y fuentes
El modelo responde a partir del contexto seleccionado. Las referencias permiten una verificación especializada.
Evaluación
Se miden preguntas de referencia, métricas de recuperación, calidad de respuestas y patrones de error; los cambios se prueban de forma controlada.
Decisiones de arquitectura
Qué determina el éxito de un proyecto RAG
Calidad de los datos
La detección de duplicados, las versiones, la actualidad, las tablas y los documentos escaneados influyen más que un cambio de modelo.
Permisos
Los permisos deben limitar la búsqueda desde el inicio. Un modelo no debe ver contenido al que el usuario no pueda acceder.
Gestión del contexto
El tamaño de segmentos, filtros, reclasificación y ventana de contexto se adaptan al tipo de documento y pregunta.
Actualización
Las fuentes modificadas se reindexan de forma incremental; el conocimiento obsoleto debe poder identificarse y sustituirse.
Selección del modelo
Los modelos abiertos o comerciales se eligen según calidad, protección de datos, latencia, coste y modelo operativo.
Verificabilidad
Las respuestas sin pruebas suficientes deben expresar incertidumbre o derivarse a una persona, sin aparentar certeza.
Nexus Knowledge
La base de conocimiento de Nexus Intelligence Suite
Nexus Knowledge implementa esta arquitectura RAG: búsqueda semántica, consultas conversacionales, fuentes y acceso por roles. Otros módulos de Nexus se apoyan en esta base.
- Ingesta multiformato
- segmentación estructural
- Búsqueda vectorial y reclasificación configurable
- Referencias vinculadas al fragmento original
- Permisos y roles por documento
- actualización incremental
Su conocimiento como sistema
¿Qué fuentes deberían por fin poder responder?
Evaluamos sus datos, permisos y un primer caso de uso adecuado.
Concertar una reunión ↗