source
Fuentes
pdf · sql · tix
Kodex
Solucions tecnològiques
Sistemes RAG
Convertim el coneixement de la vostra empresa en memòria consultable: la IA cerca als vostres documents, cita la font i accelera decisions — sense entrenar models públics amb les vostres dades.
Què és i per què importa
De carpetes disperses a respostes que generen ingressos
RAG (Retrieval-Augmented Generation) no és “un chatbot maco”: és recuperar el fragment correcte del vostre coneixement abans que el model parli. Menys errors, menys temps perdut, més capacitat per servir clients.
- 01
Indexem
PDF, Word, tickets i SQL pasan a chunks amb embeddings — listos per a búsqueda semántica.
- 02
Recuperem
Davant d'una pregunta, el sistema porta els passatges més relevantes de el seu base vectorial.
- 03
Responden amb prueba
El modelo sintetiza citando fuentes. Eso baja risc legal i acelera cierre de casos.
Sin RAG
- La IA inventa o mezcla polítiques antiguas
- Expertos repiten las mismas búsquedas
- Onboarding lento i caro
- Soporte L1 satura a senior
Con Kodex RAG
- Respostas ancladas a documents vigentes
- Citas auditables en cada interacció
- Coneixement 24/7 sense ampliar headcount
- Més tickets resueltos · menys escalados
Flujo en vivo
Del documento a la acción en sus sistemas
Dos carriles como un workflow profesional: indexación (documents → vectores) i consulta en vivo (pregunta → retrieve → resposta citada → evento en CRM/ticket).
Flujo RAG vertical: indexación y consulta en vivo hasta el evento en el sistema del cliente
01 · Indexación
ingest
Embeddings
chunk · encode
vector db
Índice semántico
ann · top-k
02 · Consulta en vivo
query
Pregunta
user · canal
retrieve
Recuperar
top-k chunks
generate
Respuesta
llm · citas
client system
Evento
crm · ticket · erp
dato
consulta
Profunditat
Trieu el nivel de memòria corporativa
Tres profunditates. Comenci por un corpus crític i crezca hacia multi-fuente amb govern de identitat.
- 01Corpus Docs clave
- 02Operatiu Soporte · legal
- 03Industrial Multi-fuente
- 04Acciones RAG → esdeveniments
-
01
Nivel 01
RAG de corpus
Una font de veritat — respostas amb citas
Ideal per a manuales, polítiques o base de producto que avui viven en SharePoint o PDFs.
Qué incluye
- Ingesta i chunking
- Índice vectorial
- Chat amb citas
- Control de acceso básico
Ideal para · Equipos que necessitan veracitat ya en un dominio concreto.
Resultado · Menys al·lucinacions en el coneixement que més fa mal.
-
02
Nivel 02
RAG operatiu
Soporte, legal u ops amb métricas
Connectem diversos repositoris, mesurem precisió percibida i reduïm el temps mitjà de resolució.
Qué incluye
- Multi-col·lecció
- Permisos por rol
- Avaluació de respostas
- Integració helpdesk / CRM
Ideal para · CX, legal i middle-office amb volumen de consultas.
Resultado · Més casos cerrados en L1 · menys hores de experto.
-
03
Nivel 03
RecomendadoRAG industrial + accions
Recuperar → decidir → ejecutar en els seus sistemes
La resposta no se queda en el chat: dispara esdeveniments en CRM, ERP o tickets — amb HITL quan el risc lo pide.
Qué incluye
- Tot el de RAG operatiu
- Puente a orquestració / MCP
- Logs de evidencia
- Despliegue privado / on-prem
Ideal para · Organizaciones que quieren IA que mueva treball, no només texto.
Resultado · Coneixement que acelera ingreso i reduce coste de error.
Podeu començar en un corpus i ampliar fuentes después: el diseño de permisos i citas evita refer la base.
Memòria vectorial
Així treballa un RAG en la seva empresa
Del documento del cliente a la acció en els seus sistemes: cada paso és visible. Negoci ve valor; enginyeria ve embeddings, retrieval i evidencia.
- Memòria semántica
- Vectores
- Prueba en cada resposta
- Citas
- Sin entrenar públicos
- Privado
- RAG → sistemes
- Acciones
Què gana el cliente
RAG no és un coste de moda: és capacitat operativa vendible i risc controlado.
01
Més ingreso por servicio
Soporte i consultoria cierran més casos por agente: menys tiempo buscando, més tiempo resolviendo (y facturando).
02
Menys coste de error
Respostas ancladas a política vigente reducen retreball, escalados i exposición legal.
03
Escala sense headcount lineal
El coneixement senior queda disponible 24/7 — onboarding i L1 dejan de depender de “la persona que sabe”.
04
Decisionés defensables
Cada resposta lleva fuente: auditable ante ISO, cliente o comitè.
Lectura dual
Mateixa arquitectura, dos llenguatges.
-
Negocio
La IA usa nuestros documents, no inventa
Ingeniería
Retrieve top-k chunks → prompt grounded → citations
-
Negocio
Encontramos el párrafo en segundos
Ingeniería
Embeddings + ANN search en índice vectorial
-
Negocio
Solo ve quien ha de ver
Ingeniería
ACL / tenant filters en retrieval
-
Negocio
La resposta mueve el CRM o el ticket
Ingeniería
Tool calls / esdeveniments post-resposta amb HITL
De tiempo perdido a capacitat vendible
Ilustració: com se redistribueix l'esforç quan la búsqueda deixa de ser manual.
- Consultas entrantes 100%
- Búsqueda manual hoy ~60%
- Con RAG grounded ~22%
- Escalado a experto ~12%
- Errors / retractaciones ~3%
Casos de uso
01
Assistente técnico
Negoci: diagnósticos més ràpids. Técnico: retrieval sobre AMM/IPC e históricos amb citas.
02
Legal i compliance
Negoci: menys risc contractual. Técnico: eDiscovery semántico amb filtros de permiso.
03
Soporte que factura
Negoci: més tickets L1 cerrados. Técnico: RAG + puente a helpdesk / CRM.
Relacionado
Por què la verdad indexada protege margen
Una resposta “casi correcta” en legal o aeronáutica no és un matiz: és risc. RAG bien hecho és infraestructura de veracitat.
Negoci
Capacitat i confianza
Més consultas resueltas por persona, menys escalados i una marca que no improvisar polítiques.
Enginyeria
Vectores + governança
Embeddings, ANN, re-ranking i filtros de identitat — amb logs de què chunk alimentó cada resposta.
Ilustració · Retorno de coneixement
+28%
capacitat de resolució il·lustrativa vs búsqueda manual + chat sense grounding
Tiempo buscando −55%
↓ 55 % davant chat sense RAG
Casos cerrados en L1 +28 pts
↑ 28 pts davant chat sense RAG
Índice de veracitat percibida (0–100)
Exemple il·lustratiu: la confianza sube al pasar de LLM suelto a RAG amb citas i corpus auditado.
Impacte en tiempo, risc e ingreso
Cada palanca escurça el tramo entre pregunta i acció útil — en minutos per a ops, en evidencia per a legal.
- 01 −70% busca
Time-to-answer
De minutos de búsqueda a segundos amb el párrafo correcto.
- 02 Grounded
Menys al·lucinacions
El modelo només habla amb contexto recuperado i vigente.
- 03 Evidence
Citas auditables
Cada resposta enlaza a la fuente — defensable ante cliente o ISO.
- 04 → Event
Acció en sistemes
La resposta pot abrir ticket, actualizar CRM o disparar un flux.
Ciclo en minutos
18m → 3m
tiempo il·lustratiu pregunta → resposta útil amb evidencia
- Localizar documento 8m → 0.5m
Antes
Con Kodex
- Validar vigencia 4m → 0.8m
Antes
Con Kodex
- Redactar / responder 4m → 1.2m
Antes
Con Kodex
- Registrar en sistema 2m → 0.5m
Antes
Con Kodex
Valors il·lustratius. En projecte mesurem el seu baseline (AHT, % escalado, CSAT) i el delta post-RAG.
Com ho executem
Metodologia: camino hacia la IA veraz
De las fuentes de verdad al sistema en producció — amb lliurables clars per a negoci e enginyeria.
- 1–2 set
Fase 1
Consultoria de coneixement
Què ha de ser verdad
Identificamos fuentes, propietaris, permisos i preguntas que avui queman hores o generan risc.
- Mapa de corpus
- Casos de uso priorizados
- Alcance corpus / operatiu / industrial
- 2–3 set
Fase 2
Auditoria de dades
Sin indexar ruido
Limpiamos i estructuramos documentació per a que el retrieval no recupere basura.
- Regles de chunking
- Gaps de calidad
- Política de actualización
- Per abast
Fase 3
Implementació RAG
Vectores + identitat + citas
Arquitectura vectorial, seguretat de acceso i UI/API amb evidencias en cada resposta.
- Índice en prod
- Avaluació de calidad
- Integració canal
- Continu
Fase 4
Manteniment evolutivo
Nuevos docs, misma precisió
Ingesta continua, ajuste de modelos i puente a accions en sistemes del cliente.
- Pipeline de reindex
- Monitor de calidad
- Roadmap de accions
Perímetre de confiança
Sobirania, seguretat i evidencia
El coneixement no sale a entrenar modelos públicos. Tres carpetes, un estàndard Kodex.
-
Dades
Perímetro privado
Nube privada u on-premise: els seus documents permanecen bajo el seu control.
No training público
-
Acceso
Identitat i ACL
Retrieval filtrado por rol i tenant — nadie ve lo que no debe.
Least privilege
-
Prueba
Citas i logs
Cada resposta guarda què chunks usó — auditable ante ISO i legal.
Evidence trail
FAQ — comitè i enginyeria
Se entrenan modelos públicos amb mis dades?
No. Desplegamos en nube privada u on-premise. El RAG consulta el seu índice; no lliurament el seu corpus a entrenamiento público.
Com genera més ingreso?
Al reducir tiempo de búsqueda i escalados, el mismo equipo atiende més casos (soporte, legal, ops) amb menys error — capacitat vendible sense headcount lineal.
Què latencia ofrece?
Retrieval + generación en tiempos comparables a una búsqueda interna buena, amb síntesis i citas. Optimizamos ANN e índices según volumen.
Com se actualizan los documents?
Pipeline de ingesta desde el seu repositorio auditado: altas, bajas i versiones se reindexan sense refer el producto.
Filtro de oro
Quanta precisió necessiteu?
Opción A · Infraestructura cognitiva (DFY)
Per a proyectos que requieren veracitat absoluta, traçabilitat i seguretat de grado industrial.
Inicialitzar configurador RAGOpción B · Preparación de dades (DIY)
Per a comenzar estructurando archivos amb eines de conversió i limpieza.
Explorar KodexLABMás soluciones
-
Procesos
Automatizaciones orquestadas
Menos horas y errores para negocio; eventos, MCP y logs para ingeniería — no triggers aislados.
Ver → -
MCP
Integraciones & MCP
Puerto MCP: la IA lee y actúa sobre ERP/CRM con scopes y auditoría — sin conectores punto a punto.
Ver → -
LLM
LLM & asistentes de IA
Puestos aumentados: LLM + RAG + MCP con guardrails — respuestas con evidencia y acciones gobernadas.
Ver →
Converteixi coneixement en ventaja competitiva
Un RAG Kodex no només “responde”: recupera la verdad de la seva empresa, la cita i pot mover treball en els seus sistemes.