Los sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) permiten hacer preguntas
en lenguaje natural sobre tus documentos internos.
## ¿Qué es RAG?
RAG combina dos componentes: un sistema de recuperación (retrieval) que busca
fragmentos relevantes en una base de documentos, y un modelo generativo (LLM)
que produce respuestas basadas en esos fragmentos. El resultado: respuestas
precisas, fundamentadas en tus datos, sin alucinaciones.
## Casos de uso empresarial
- Atención al cliente: responde preguntas sobre productos, políticas y precios
- Soporte interno: consulta manuales, procedimientos y políticas de la empresa
- Legal: búsqueda en contratos y documentación legal
- RRHH: consulta de beneficios, licencias y procedimientos
## Implementación
El proceso comienza con la recolección y chunking de documentos, luego la
generación de embeddings y almacenamiento en una base vectorial, y finalmente
la configuración del pipeline de recuperación + generación.
## Tecnologías
Usamos LangChain, embeddings, bases vectoriales y LLMs open-source o comerciales
según las necesidades del cliente.