Un modelo de lenguaje sabe mucho del mundo, pero no sabe nada de tu empresa: tus manuales, tus contratos, tus procedimientos internos. La técnica de RAG (Retrieval-Augmented Generation) resuelve exactamente eso, y lo mejor es que se puede hacer 100% on-premise.
Qué es RAG, en criollo
En vez de reentrenar un modelo con tus documentos (caro y lento), RAG hace algo más inteligente: cuando hacés una pregunta, el sistema busca primero los fragmentos relevantes en tus documentos y se los pasa al modelo como contexto. El modelo responde basándose en tu información, no en lo que "recuerda".
Cómo funciona por dentro
- Indexado: tus documentos se dividen en fragmentos y se convierten en vectores (embeddings) que capturan su significado.
- Búsqueda: cuando preguntás algo, tu consulta también se vectoriza y se buscan los fragmentos más parecidos.
- Generación: esos fragmentos se envían al LLM local junto con tu pregunta, y el modelo redacta la respuesta.
La ventaja on-premise
Todo el pipeline —el modelo, la base de datos vectorial y tus documentos— puede vivir en tu propio servidor. Ni tus preguntas ni tus archivos viajan a un tercero. Para sectores regulados, esto convierte a RAG local en la única opción viable.
Casos de uso reales
Asistentes de soporte interno que responden con tus manuales, buscadores inteligentes sobre documentación técnica, análisis de contratos, y bases de conocimiento que cualquier empleado puede consultar en lenguaje natural.
¿Querés implementar esto en tu empresa?
En Intelix lo hacemos on-premise, con software libre y sin filtrar tus datos a la nube.