Servicios de desarrollo de sistemas RAG

¿Qué es el desarrollo de sistemas RAG?

El desarrollo de sistemas RAG (generación aumentada por recuperación) consiste en crear sistemas de IA que primero buscan en tu propio contenido, como documentos, wikis, artículos del centro de ayuda, tickets y bases de datos, y después entregan los fragmentos más relevantes a un modelo de lenguaje de gran tamaño para que responda a partir de ellos. El resultado es un asistente que responde con precisión a preguntas sobre tu negocio, cita sus fuentes y se mantiene actualizado sin necesidad de volver a entrenar un modelo. Ryven diseña, desarrolla y mantiene sistemas RAG para empresas de EE. UU., los EAU, el Reino Unido y Australia.

Qué creamos con RAG

La mayoría de los proyectos RAG encajan en alguno de estos modelos. Normalmente empezamos por el que responde a las preguntas más repetidas o el que más horas ahorra.

• Asistentes de conocimiento interno: el personal hace preguntas en Slack, Teams o una aplicación web y obtiene respuestas basadas en políticas, procedimientos operativos estándar (SOP), wikis y proyectos anteriores.
• Chatbots de atención al cliente: basados en tu centro de ayuda, la documentación de tus productos y los tickets anteriores, con derivación a una persona cuando la respuesta no está clara.
• Preguntas y respuestas sobre documentos: busca en contratos, propuestas, manuales técnicos e informes y hazles preguntas, con el fragmento exacto de la fuente a la vista.
• Búsqueda con IA para sitios web y apps: búsqueda en lenguaje natural en tu catálogo, tus listados o tu biblioteca de contenidos.
• Asistentes de ventas y propuestas: redactan borradores de respuestas a solicitudes de propuesta (RFP) y a preguntas de clientes a partir de respuestas anteriores aprobadas.
• Agentes de IA con RAG: asistentes que buscan información y después actúan, por ejemplo, creando un ticket o actualizando tu CRM.

¿Cuánto cuesta desarrollar un sistema RAG?

En Ryven, un asistente RAG específico que trabaja con una o dos fuentes de conocimiento suele costar $3,000–$10,000 y está operativo en 2–4 semanas. Los sistemas con múltiples fuentes, permisos de usuario, integraciones, paneles de evaluación y varios idiomas suelen costar $10,000–$30,000+. Tras el lanzamiento, los costos operativos corresponden principalmente al uso de los modelos de IA y al alojamiento de la base de datos vectorial, que para la mayoría de los equipos pequeños y medianos van de unas decenas a unos pocos cientos de dólares al mes. Recibirás una propuesta a precio fijo tras una llamada gratuita para definir el alcance.

Nuestro proceso de desarrollo de sistemas RAG

Cada proyecto sigue los mismos seis pasos, para que puedas ver cómo mejora la precisión antes de que nada entre en funcionamiento.

• Descubrimiento y auditoría de datos: enumeramos las preguntas que los usuarios hacen realmente y las fuentes que contienen las respuestas, y después comprobamos su calidad y sus reglas de acceso.
• Pipeline de ingesta: los documentos se limpian, se dividen en fragmentos y se indexan en una base de datos vectorial, con sincronización automática cuando cambia el contenido.
• Ajuste de la recuperación: búsqueda híbrida por palabras clave y semántica, filtros por metadatos y reordenación (re-ranking), para encontrar el fragmento correcto y no solo uno parecido.
• Respuestas y salvaguardas: prompts que exigen citas, se niegan a adivinar cuando la respuesta no está en tu contenido y mantienen las respuestas fieles a tu marca.
• Evaluación: antes del lanzamiento, hacemos pruebas con un conjunto de preguntas reales y medimos la precisión de las respuestas y la calidad de la recuperación.
• Implementación y monitoreo: puesta en marcha en tu sitio web, tu app, Slack, Teams o WhatsApp, con registros, botones de valoración y revisiones mensuales de precisión.

Stack tecnológico para RAG

Elegimos las herramientas según tus datos, tu presupuesto y tus requisitos de alojamiento, en lugar de imponer un único stack.

• Modelos de lenguaje: OpenAI GPT, Anthropic Claude, Google Gemini y modelos de código abierto como Llama y Mistral para implementaciones autoalojadas.
• Bases de datos vectoriales: pgvector (PostgreSQL), Pinecone, Qdrant, Weaviate y Chroma.
• Frameworks y orquestación: LangChain, LlamaIndex y n8n para sincronizar datos y activar acciones.
• Fuentes de datos: Google Drive, SharePoint, Notion, Confluence, Zendesk, HubSpot, sitios web, PDF y bases de datos SQL.

RAG o fine-tuning: ¿qué necesitas?

Elige RAG cuando tu información cambie con frecuencia, cuando las respuestas deban citar una fuente o cuando distintos usuarios deban ver documentos distintos. Elige el fine-tuning (ajuste fino) cuando necesites que un modelo adopte un estilo, un formato o una habilidad muy concreta que no se consigue solo con prompts. La mayoría de los asistentes empresariales necesitan RAG primero; el fine-tuning es un paso opcional posterior, y ambos pueden combinarse.

¿Están seguros nuestros datos con un sistema RAG?

Sí, si el sistema está diseñado para ello. Trabajamos con las condiciones de API para empresas de los proveedores de IA, según las cuales tus datos no se usan para entrenar sus modelos, y podemos implementar la solución en tu propia nube o con modelos de código abierto autoalojados cuando los datos no pueden salir de tu entorno. Los controles de acceso se aplican en el momento de la recuperación, de modo que cada persona solo obtiene respuestas de los documentos que tiene permiso para ver, y los datos personales pueden ocultarse antes de la indexación. Acordamos contigo la arquitectura de datos durante la fase de descubrimiento, de acuerdo con el RGPD (GDPR) y los requisitos de protección de datos de los EAU.

Por qué las empresas eligen Ryven para sus proyectos RAG

Creamos sistemas RAG como parte de soluciones de IA completas, no como demos aisladas. El mismo equipo desarrolla agentes de IA, automatizaciones con n8n y software a medida, para que tu asistente pueda conectarse con las herramientas que tu equipo ya utiliza y actuar, no solo responder. Cada proyecto se entrega con documentación, una sesión de traspaso y un informe de precisión, y el código y el pipeline de datos son tuyos.