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RAG a producción, sobre los documentos de tu empresa
Un asistente que responde sobre los documentos de tu empresa (manuales, protocolos, contratos, normativa interna) y cita de dónde ha sacado cada cosa. La demo la monta cualquiera en una tarde; que siga acertando con miles de documentos reales, en varios idiomas y sin inventarse nada, es otro trabajo.
Por qué la demo funciona y producción no
El prototipo se prueba con cinco documentos limpios y diez preguntas escritas por quien lo construyó. En producción hay tres mil documentos, dos versiones del mismo procedimiento, PDF escaneados, tablas, un glosario interno que nadie escribió y usuarios que preguntan como hablan.
Ahí es donde aparecen los fallos de verdad: el sistema trae el fragmento equivocado y responde con aplomo, no encuentra nada porque el usuario usó la palabra que no está en el documento, mezcla la política vieja con la nueva, o contesta en español citando un texto en inglés que no ha entendido bien.
Las piezas que separan la demo del producto
- Ingesta real. PDF escaneados, ofimática, intranet, correo o base de datos, con limpieza y control de versiones para que no convivan dos verdades.
- Troceado con criterio. Cortar por sentido y no por número de caracteres, conservando el título de sección y el contexto que hace útil al fragmento.
- Búsqueda híbrida. Combinar significado con coincidencia literal, porque las referencias, los códigos y los términos técnicos se buscan por su nombre exacto.
- Multilingüe de verdad. Preguntar en un idioma y encontrar en otro, que es donde se cae la mayoría de implementaciones.
- Reordenación y citación. Elegir bien entre lo recuperado y devolver siempre de dónde sale cada afirmación, para que la respuesta sea verificable.
- Abstención y guardarraíles. Que el sistema reconozca cuándo no tiene base para responder, en vez de rellenar el hueco.
- Evaluación continua. Una batería de preguntas con la respuesta correcta anotada, que se ejecuta ante cada cambio y avisa si algo empeora.
Un RAG multiidioma en producción clínica
El motor de la plataforma que cofundé y opero es exactamente esto, en un dominio que no perdona: recuperar el conocimiento correcto para apoyar una decisión clínica, en español, inglés y portugués.
- Búsqueda híbrida y multiidioma resolviendo el caso incómodo de preguntar en un idioma con literatura en otro.
- Batería de casi 300 casos que se ejecuta ante cada cambio y detecta si una mejora rompe algo que ya funcionaba.
- Abstención diseñada: el sistema guarda el caso y lo dice cuando no tiene base suficiente, en lugar de arriesgar una respuesta.
- Todo sobre modelo abierto autoalojado, sin que la documentación salga de infraestructura controlada.
Preguntas frecuentes
¿Qué es RAG y por qué no entrenar un modelo?
RAG es buscar el fragmento relevante de tus documentos y dárselo al modelo para que responda con él, en vez de meter tu conocimiento dentro del modelo. Es muchísimo más barato, se actualiza al instante cuando cambias un documento y permite citar la fuente, que en un entorno profesional suele ser innegociable.
¿Cuántos documentos hacen falta?
No hay mínimo: con veinte bien elegidos se resuelven muchos casos internos, y el sistema escala a decenas de miles. Lo decisivo no es el volumen sino la calidad; documentación contradictoria produce respuestas contradictorias y eso no lo arregla la tecnología.
¿Se puede evitar que alucine?
Del todo no, pero se reduce mucho: obligar a que cada afirmación se apoye en un fragmento citado, permitir la abstención cuando la recuperación es pobre, y medirlo con una batería que detecte regresiones.
¿Y si mis documentos están en varios idiomas?
Es de los puntos donde más sistemas fallan y se resuelve con embeddings multilingües y búsqueda híbrida. Lo he montado en producción con tres idiomas.
¿Cuánto se tarda?
Sobre un corpus acotado, dos o tres semanas hasta tenerlo respondiendo y evaluado. Lo que alarga los proyectos casi nunca es la IA: son los permisos de acceso y decidir qué versión de cada documento es la buena.
¿Tiene tu empresa documentación que nadie encuentra?
Cuéntame qué documentos son, quién los consulta y qué preguntan. Te digo si RAG es la respuesta, qué haría falta y cuánto llevaría.