Construiré un sistema RAG empresarial con base de datos vectorial y llm

Básico es adecuado para un prototipo RAG enfocado. Estándar es para un sistema de conocimiento personalizado con búsqueda semántica, filtrado por metadatos, citas y una integración API. Premium añade búsqueda híbrida, reordenamiento, evaluación, integraciones y despliegue en la nube para requisitos avanzados.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) permite que un LLM recupere información relevante de tus propios documentos o datos antes de generar una respuesta. Esto conecta el modelo con tu conocimiento empresarial y puede ofrecer respuestas más relevantes y contextuales que solo confiar en el conocimiento general del modelo.

Sí. Dependiendo del proyecto, puedo procesar PDFs, documentos de texto y otros datos estructurados o no estructurados adecuados. El alcance soportado depende del formato de los datos, volumen, complejidad y tu paquete seleccionado. Datos grandes o complejos pueden ser scopeados por separado.

Sí. Puedo construir chatbots de documentos/PDF, bases de conocimientos IA y asistentes de conocimiento con llm que recuperan información relevante de tus datos proporcionados. La funcionalidad y complejidad dependen del paquete seleccionado y pueden variar desde preguntas y respuestas enfocadas en documentos hasta aplicaciones avanzadas de conocimiento.

Sí. Puedo implementar una base de datos vectorial adecuada como Chroma, pgvector, Qdrant, Pinecone o Weaviate según tus requisitos. Cada paquete incluye una implementación de base de datos vectorial; la elección final depende de los datos, recuperación y necesidades de despliegue de la aplicación.

Sí. Los paquetes Básico y Estándar soportan recuperación vectorial/semántica, con Estándar añadiendo filtrado por metadatos. Premium puede implementar recuperación semántica y por palabras clave, búsqueda híbrida y reordenamiento para requisitos de recuperación más avanzados y mayor relevancia dentro del alcance acordado.

Sí. Puedo integrar un llm adecuado mediante su API soportada y conectarlo con la pipeline de recuperación. Cada paquete incluye una integración principal de llm. El modelo específico debe seleccionarse según los requisitos, capacidades y acceso API de tu aplicación.

Sí. Estándar incluye una integración API/datos estándar, mientras que Premium incluye hasta dos. Ejemplos incluyen APIs REST o fuentes de datos externas. Flujos de trabajo complejos de CRM, sincronización, middleware personalizado o integraciones extensas requieren un alcance separado y pueden gestionarse mediante una oferta personalizada.

Sí. Dependiendo del paquete seleccionado, la aplicación RAG puede proporcionar referencias de fuentes o citas que muestran de dónde proviene la información recuperada. RAG puede ayudar a fundamentar las respuestas de LLM en tu conocimiento proporcionado, pero ningún sistema de IA puede garantizar una precisión perfecta.

Sí. Premium incluye un despliegue en la nube de la aplicación/backend entregada. Básico se enfoca en configuración local o prototipo, mientras que Estándar se centra en la configuración de la aplicación/backend. La infraestructura en la nube, costos de cuenta y requisitos fuera del alcance del paquete se gestionan por separado.