Respuestas inventadas
Información desactualizada
Búsqueda manual lenta
Asistente interno para empleados
Los equipos consultan políticas, procesos y documentación interna desde una interfaz conversacional.
Producto · Enterprise Knowledge Intelligence
RAG / Retrieval-Augmented Generation
Arquitectura que permite que una IA responda utilizando información recuperada de fuentes fiables de la organización antes de generar una respuesta, reduciendo respuestas genéricas o no alineadas.
Fuentes fiablesEmbeddings
El punto de tensión
Una respuesta de IA solo es útil si puede apoyarse en conocimiento fiable
RAG combina recuperación de información con generación de respuestas. El sistema busca primero contenido relevante en fuentes propias y luego usa ese contexto para responder.
Resuelve el riesgo de usar IA sin control sobre fuentes, reduciendo respuestas inventadas, genéricas, desactualizadas o no alineadas con documentos validados.
- Respuestas inventadas
- Información desactualizada
- Búsqueda manual lenta
Cómo responder con conocimiento propio y verificable
- 01
Fuentes aprobadas
Recopilar documentos, manuales, FAQs, políticas, catálogos y contenidos web validados.
- 02
Procesamiento
Limpiar, dividir en fragmentos, normalizar y preparar el contenido para búsqueda semántica.
- 03
Embeddings e indexación
Convertir fragmentos en embeddings y almacenarlos en una base vectorial.
- 04
Recuperación
Buscar los fragmentos más relevantes según la pregunta del usuario.
La transformación
Respuestas generadas desde fuentes que la organización controla
Procesa documentos, los convierte en embeddings, los indexa en una base vectorial y recupera fragmentos útiles según la pregunta del usuario.
Empresas que quieren usar IA sobre documentación interna, procesos, normativa, soporte, formación, atención al cliente, conocimiento técnico o bases de conocimiento.
El cambio que habilita
De la respuesta plausible a la respuesta trazable
Resuelve el riesgo de usar IA sin control sobre fuentes, reduciendo respuestas inventadas, genéricas, desactualizadas o no alineadas con documentos validados.
Consultas donde precisión, contexto y fuente son inseparables
Soporte a atención al cliente
Agentes o asistentes recuperan información validada de manuales, FAQs o documentación técnica para responder con consistencia.
Avatares conversacionales
Un avatar puede responder usando documentación corporativa preparada y fuentes validadas.
Respuestas más precisas, trazables y alineadas con la organización.
01 Preparación de fuentes fiables
Recopila documentos, manuales, FAQs, catálogos, procesos, políticas y contenidos web aprobados por la organización.
02 Procesamiento e indexación
Limpia la información, la divide en fragmentos útiles, crea embeddings y la almacena en una base vectorial como Qdrant.
03 Recuperación semántica
Cuando el usuario pregunta, el sistema busca fragmentos relevantes según significado, no solo por coincidencia exacta de palabras.
04 Generación con LLM
El modelo recibe la pregunta y el contenido recuperado para generar una respuesta basada en fuentes internas.
Explorar la familia
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Soluciones conectadas que pueden combinarse según el reto, los datos y el nivel de madurez de tu organización.
Del interés a un caso real
Diseñemos cómo activar GraphRAG en tu organización
Partimos de tus objetivos, procesos, datos y usuarios para plantear una solución útil, medible y preparada para evolucionar.
Preguntas frecuentes
Lo esencial antes de activar GraphRAG
Respuestas claras para entender alcance, integración y próximos pasos.
¿Qué es GraphRAG?
GraphRAG es una capacidad de inteligencia artificial diseñada para resolver retos concretos de negocio, conectando personas, datos, procesos y tecnología.
¿Cómo saber si encaja en mi organización?
El punto de partida es identificar el problema, los usuarios, los datos disponibles y el impacto esperado. Nunky puede realizar un diagnóstico inicial antes de definir la solución.
¿Puede integrarse con nuestros sistemas actuales?
Sí. La integración se diseña según las APIs, fuentes de datos, aplicaciones y requisitos de seguridad disponibles.
¿Cómo se mide el resultado?
Con indicadores de adopción, calidad, eficiencia, experiencia y valor de negocio definidos desde el inicio.
¿Cuál es el siguiente paso?
Una conversación de descubrimiento permite priorizar el caso de uso, delimitar el alcance y plantear una prueba o roadmap realista.