Servicio
Automatización con IA y chatbots con RAG sobre tus datos
Construimos automatización con IA y chatbots con RAG que responden sobre tu información real, no sobre conocimiento genérico de un modelo. En Nerai Labs llevamos estos sistemas a producción: integrados con tus fuentes, medidos y mantenibles. El objetivo no es una demo que impresiona, es un sistema que sigue funcionando el mes seis.
Qué es la automatización con IA y un chatbot con RAG
RAG (Retrieval-Augmented Generation) significa que el modelo no inventa: primero recupera fragmentos relevantes de tus documentos, base de datos o tickets, y recién después redacta la respuesta citando esa fuente. La automatización con IA conecta esa capacidad a tus procesos reales, por ejemplo responder consultas, clasificar y derivar, o disparar acciones en tus sistemas. La diferencia con un chatbot común es concreta: las respuestas se basan en tu contenido y son verificables, lo que baja la tasa de alucinación a un nivel usable en atención y operaciones.
Qué entregamos en cada proyecto de IA y RAG
Entregamos el pipeline de ingesta de tus fuentes (PDFs, sitios, Notion, bases SQL, CRM), el índice vectorial, y el servicio de chat o agente con su API. Sumamos guardrails contra prompt injection, citación de fuentes en cada respuesta, y un panel para ver qué se preguntó, qué se respondió y con qué documentos. Todo queda documentado y con código en tu repositorio, sin lock-in a una herramienta cerrada.
Cómo trabajamos: de la prueba al sistema en producción
Arrancamos con un alcance acotado y un set de preguntas reales tuyas para medir calidad desde el día uno, no con métricas de vanidad. Probamos local y con dry-run antes de tocar datos productivos, y dejamos las escrituras detrás de un flag. Nuestro equipo viene de construir sistemas con más de 50 mil ejecuciones diarias, así que diseñamos para volumen, costos de tokens y fallas reales, no para el caso feliz.
Cómo funciona
- 01
Diagnóstico
Revisamos tus fuentes de datos, casos de uso y volumen esperado, y armamos un set de preguntas reales para medir calidad.
- 02
Piloto medido
Construimos un RAG acotado sobre una fuente, lo evaluamos con tus preguntas y ajustamos recuperación, prompts y costos.
- 03
Producción
Integramos a tus sistemas, agregamos guardrails, observabilidad y citación de fuentes, y dejamos todo documentado en tu repo.
- 04
Operación
Monitoreamos calidad y costo de tokens, iteramos sobre preguntas que fallan y ampliamos fuentes o acciones según resultados.
Qué recibís
- Respuestas basadas en tus datos con cita de la fuente en cada una
- Menor tasa de alucinación y respuestas verificables en atención y operaciones
- Reducción del tiempo de respuesta y del trabajo manual repetitivo
- Panel de observabilidad: qué se preguntó, qué se respondió y con qué documentos
- Código y documentación en tu repositorio, sin lock-in a herramientas cerradas
- Diseño preparado para volumen, control de costos de tokens y fallas reales
Preguntas
¿En qué se diferencia un chatbot con RAG de usar ChatGPT directo?
ChatGPT responde con el conocimiento general del modelo y no conoce tus documentos, precios ni políticas internas. Un chatbot con RAG recupera primero tu contenido real y responde citando esa fuente, lo que reduce errores y permite usarlo en atención y operaciones. Además queda integrado a tus sistemas y bajo tu control.
¿Qué fuentes de datos pueden alimentar el sistema?
Trabajamos con PDFs, sitios web, Notion, Google Drive, bases SQL, CRMs y APIs internas, entre otras. Construimos el pipeline de ingesta para mantener el índice actualizado a medida que tu contenido cambia. Si una fuente no es estándar, evaluamos el conector en el diagnóstico inicial.
¿Cómo evitan que el bot invente respuestas?
Usamos recuperación con citación obligatoria de fuentes, instrucciones para responder solo con contexto recuperado y umbrales para derivar a un humano cuando no hay base suficiente. Sumamos guardrails contra prompt injection y un panel para auditar respuestas. La calidad se mide contra un set de preguntas reales tuyas desde el inicio.
¿Cuánto tarda y cómo controlan los costos?
Un piloto medido sobre una fuente suele estar listo en pocas semanas, según el volumen y la complejidad de las integraciones. Diseñamos para controlar el costo de tokens eligiendo modelos por tarea, cacheando y acotando el contexto recuperado. Te mostramos el costo estimado por consulta antes de escalar a producción.
