Asistente de conocimiento con IA (RAG) sobre tu documentación

Un asistente de conocimiento con IA responde preguntas usando tu propia documentación —manuales, políticas internas, catálogos, contratos, tickets históricos— en lugar del conocimiento genérico del modelo. La técnica se llama RAG (Retrieval-Augmented Generation) y es la forma de que la IA hable con precisión de lo tuyo sin inventar y sin reentrenar ningún modelo.

Para qué sirve

• Soporte interno: que tu equipo pregunte “¿cuál es la política de vacaciones?” o “¿cómo se configura X?” y reciba la respuesta exacta de tus documentos.
• Onboarding: que la gente nueva encuentre respuestas sin interrumpir a nadie.
• Atención al cliente: responder sobre tus productos y condiciones con la información al día.

Cómo se arma

1. Indexá tus documentos. Con RAG (indexar) cargás tus PDFs, páginas o textos; quedan guardados como vectores en la base de conocimiento.

2. Conectá el agente. Un AI Agent con su Cerebro y un nodo RAG (recuperar) enganchado al puerto correspondiente.

3. Publicá el chat. Un Trigger Chat y ya tenés el asistente accesible en /c/<token>.

Cuando alguien pregunta, el agente recupera los fragmentos más parecidos a la consulta y responde con ellos como contexto — con la fuente correcta, no con una respuesta genérica.

Mantené el conocimiento al día

Programá la re-indexación (con un Schedule) para que, cuando cambien tus documentos, la base de conocimiento se actualice sola. El asistente siempre responde con la versión vigente.

Por qué RAG y no “entrenar un modelo”

• Sin reentrenar: actualizás conocimiento agregando documentos, no reentrenando (caro y lento).
• Con fuentes: el agente responde basándose en un fragmento concreto, lo que reduce las alucinaciones.
• Tu dato, privado: la información vive en tu base, no se “mezcla” con el modelo.

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