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Base de Conocimiento con RAG en Tiempo Real

Convierte todos tus documentos, manuales, políticas y sitios web en el cerebro de tu agente IA. Con Retrieval-Augmented Generation (RAG), tu agente consulta información actualizada al instante y responde con precisión superior al 95%, sin alucinar, sin inventar datos.

RAG
Tiempo real
+95%
Precisión en respuestas
PDF/Web/API
Fuentes de conocimiento
Instant.
Actualización de contenido
Pipeline de ingesta y consulta RAG
FUENTES DE CONOCIMIENTO
📄
PDF / Word
🌐
Sitio web
🔌
API / BD
📊
Hojas cálculo
↓
⚙️ Procesamiento vectorial
Chunking inteligente
Embeddings 1536-dim
Metadata tagging
OCR automático
↓
🗄️ Base vectorial indexada
1.2M vectores
↓
💬 Consulta semántica + generación
"¿Cuál es la política de devoluciones para productos digitales?"
✅ Respuesta generada con fuentes verificadas · <500ms

El agente que siempre sabe la respuesta correcta

A diferencia de los LLMs convencionales que generan respuestas basadas únicamente en su entrenamiento, NetVoice usa RAG para consultar tu base de conocimiento específica en cada conversación. El resultado: respuestas precisas, actualizadas y trazables hasta la fuente exacta.

🎯

Precisión del 95%+ garantizada

El sistema solo responde con información verificada de tus documentos. Cuando no tiene certeza, lo dice explícitamente y escala la consulta en lugar de inventar una respuesta. Adiós a las alucinaciones del modelo.

âš¡

Actualización instantánea

Sube un nuevo documento y en menos de 60 segundos está disponible para el agente. No necesitas re-entrenar el modelo ni esperar ciclos de actualización. Cambia una política hoy y el agente la conoce hoy.

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Búsqueda semántica, no solo por palabras clave

El motor vectorial entiende el significado de las preguntas, no solo las palabras exactas. "¿Cuándo vence mi garantía?" y "fecha límite de cobertura del producto" buscan lo mismo y obtienen la misma respuesta correcta.

Un cerebro de conocimiento siempre actualizado

Seis capacidades que transforman tus documentos e información en inteligencia conversacional de alta precisión.

📄

Ingesta de Documentos PDF/Word

Sube manuales, contratos, políticas, catálogos y procedimientos en PDF, Word, Excel o PowerPoint. El sistema extrae el texto, aplica OCR a imágenes y tablas, divide el contenido en fragmentos semánticos y lo indexa automáticamente para búsqueda instantánea.

🕷️

Crawling Web Automático

Configura URLs de tu sitio web, blog, centro de ayuda o documentación técnica y el sistema las rastrea automáticamente. Define la profundidad del crawl, la frecuencia de actualización y las secciones a incluir o excluir. El contenido web se mantiene siempre actualizado.

🔍

Búsqueda Semántica Vectorial

Motor de búsqueda basado en embeddings de alta dimensión que entiende el significado y contexto de las preguntas. Recupera los fragmentos de información más relevantes en menos de 500 ms, incluso en bases de conocimiento con millones de documentos.

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Actualización en Tiempo Real

Cada documento nuevo o actualizado está disponible para el agente en menos de 60 segundos. Sin reentrenamiento, sin ciclos de despliegue, sin ventanas de mantenimiento. Cambia una política, sube el PDF y el agente la conoce inmediatamente.

🌍

Multiidioma

Indexa documentos en español, inglés, portugués, francés y más de 50 idiomas adicionales. El agente responde en el idioma del cliente consultando la base de conocimiento correcta, o busca en todas las bases simultáneamente cuando el contenido no está disponible en un idioma específico.

📋

Control de Versiones de Contenido

Cada versión de un documento queda registrada con timestamp y autor. Puedes consultar qué información tenía disponible el agente en una fecha específica, hacer rollback a versiones anteriores y programar la activación de documentos para fechas futuras (ideal para cambios de precios o políticas).

De tus documentos a respuestas precisas

Cuatro etapas del pipeline RAG que convierten cualquier documento en conocimiento conversacional de alta fidelidad.

1

Carga de Documentos

Sube tus documentos via interfaz web, API o integración directa con Google Drive, SharePoint o Confluence. El sistema acepta PDF, Word, Excel, PowerPoint, HTML, Markdown y texto plano. También configura URLs de sitios web para crawling automático y conectores a bases de datos o APIs externas.

2

Procesamiento Vectorial

El motor de procesamiento aplica OCR para extraer texto de imágenes y tablas, divide el contenido en fragmentos semánticos coherentes (chunks), genera embeddings de alta dimensionalidad para cada fragmento usando modelos de lenguaje de última generación y enriquece cada vector con metadata de origen, fecha y versión.

3

Indexación Semántica

Los vectores se almacenan en una base de datos vectorial optimizada (Pinecone, Weaviate o Qdrant según el tamaño). Se construyen índices semánticos que permiten recuperar los fragmentos más relevantes para cualquier consulta en menos de 500 ms, incluso con millones de documentos indexados. Los índices se actualizan en tiempo real.

4

Respuestas Precisas

Cuando el cliente pregunta algo, el sistema convierte la pregunta en un vector de consulta, recupera los fragmentos más relevantes de la base de conocimiento, los combina con el contexto de la conversación y genera una respuesta en lenguaje natural que cita las fuentes específicas. Si la confianza es baja, escala automáticamente.

+95%
Precisión en respuestas
verificadas con fuentes
<500ms
Tiempo de búsqueda
semántica vectorial
50MB+
Capacidad por documento
PDF/Word indexado
99.9%
Uptime de la base
de conocimiento

Conocimiento preciso para cada industria

Cómo diferentes organizaciones aprovechan la base de conocimiento RAG para dar respuestas perfectas a escala.

🖥️ Soporte Técnico

Un fabricante de software indexa toda su documentación técnica: manuales de usuario, notas de versión, guías de troubleshooting y artículos de la base de conocimiento. El agente IA responde el 85% de los tickets de soporte técnico sin escalar a humanos, citando el artículo exacto de la documentación. Los errores complejos se escalan con el diagnóstico previo completo ya realizado por la IA.

✓ 85% deflección de tickets · -60% costo por resolución

🛒 Atención al Cliente

Un retailer con 50,000 SKUs indexa catálogos de productos, políticas de devolución, términos y condiciones, preguntas frecuentes y manuales de garantía. El agente responde preguntas sobre especificaciones, disponibilidad, precios, plazos de entrega y procesos de devolución con información siempre actualizada desde el catálogo y el ERP.

✓ +92% satisfacción cliente · 24/7 sin agentes humanos

🏛️ Trámites de Gobierno

Una entidad gubernamental indexa marcos regulatorios, requisitos de trámites, formularios y procedimientos administrativos. Los ciudadanos preguntan en lenguaje natural: "¿Qué documentos necesito para renovar mi pasaporte?" y obtienen respuestas precisas con los pasos exactos, costos actualizados y tiempos de proceso, sin necesidad de leer documentos legales complejos.

✓ -75% consultas presenciales · +89% ciudadanos satisfechos

🎓 Onboarding de Empleados

Las empresas indexan políticas de RRHH, manuales de empleado, procedimientos internos, beneficios y guías de onboarding. Los nuevos empleados preguntan al agente sobre vacaciones, prestaciones, procesos internos y políticas de la empresa. La IA responde con precisión total, citando el documento de política exacto, liberando al equipo de RRHH de responder preguntas repetitivas.

✓ -70% tiempo de HR en consultas repetitivas de empleados

Gestión de conocimiento empresarial

Más allá de la indexación básica, NetVoice ofrece herramientas avanzadas para gestionar grandes volúmenes de conocimiento con precisión, seguridad y control total.

🔒

Acceso basado en roles (RBAC)

Define qué agentes pueden acceder a qué bases de conocimiento. El agente de ventas solo ve el catálogo, el agente de RRHH solo ve las políticas internas. Segmentación granular por departamento, región o tipo de cliente.

📊

Analytics de consultas

Dashboard completo con las preguntas más frecuentes, los documentos más consultados, las preguntas sin respuesta (gaps de conocimiento) y la precisión por categoría. Identifica qué información falta en tu base de conocimiento.

✍️

Editor de conocimiento con IA

Herramienta integrada para editar, aprobar y publicar contenido de conocimiento. La IA sugiere mejoras al redactado para optimizar la recuperación, detecta inconsistencias entre documentos y alerta sobre información desactualizada.

📊 Analytics de base de conocimiento
Consultas más frecuentes
Política de devoluciones
82%
Horarios de atención
67%
Garantía de productos
54%
97.3%
Precisión promedio
342ms
Latencia P50
⚠️ Gaps de conocimiento detectados
3 preguntas sin respuesta esta semana
→ "Política de cambio en garantía extendida"

Todo sobre la base de conocimiento RAG

¿Qué es RAG y por qué es mejor que un LLM entrenado con mis documentos?

+
RAG (Retrieval-Augmented Generation) combina dos componentes: un motor de recuperación de información que busca en tu base de conocimiento, y un modelo generativo que convierte esa información en respuestas en lenguaje natural. La ventaja sobre fine-tuning (entrenar el modelo con tus datos) es fundamental: con RAG, actualizar la información tarda segundos, no semanas de reentrenamiento. Además, RAG cita las fuentes exactas, reduciendo las "alucinaciones" (respuestas inventadas) a menos del 5%. El LLM nunca intenta responder con información que no está en tus documentos: si no sabe, lo dice y escala la consulta.

¿Cuántos documentos puedo indexar y cuál es el límite de tamaño?

+
No hay límite en el número de documentos. Cada documento puede tener hasta 50 MB en formato PDF o Word. Hemos indexado bases de conocimiento con más de 500,000 documentos sin degradación de performance. El límite práctico lo establece el tiempo de búsqueda: para bases muy grandes (>1M documentos), recomendamos particionar por departamento o producto para mantener la latencia por debajo de 500 ms. El plan Enterprise incluye almacenamiento vectorial ilimitado con SLA de búsqueda garantizado de <500 ms P95.

¿Cómo evitan que el agente "alucine" o invente información?

+
Implementamos cuatro capas de protección contra alucinaciones: (1) Grounding estricto: el modelo está instruido para responder solo con información presente en los fragmentos recuperados; (2) Score de confianza: cada respuesta tiene un score de similitud semántica; si está por debajo del umbral configurado, el agente dice "No tengo información exacta sobre esto" y escala; (3) Citación de fuentes: cada respuesta incluye el documento y sección de donde proviene la información; (4) Validación post-generación: un modelo verificador compara la respuesta generada con los fragmentos fuente y detecta inconsistencias antes de enviar la respuesta al cliente.

¿Qué pasa con documentos confidenciales? ¿La información está segura?

+
La seguridad de la base de conocimiento es una prioridad máxima. Todos los documentos se almacenan cifrados con AES-256 en reposo y TLS 1.3 en tránsito. Los vectores (representaciones matemáticas del contenido) no permiten reconstruir el texto original, añadiendo una capa adicional de protección. El acceso a la base de conocimiento está controlado por roles (RBAC): defines exactamente qué agentes pueden consultar qué documentos. Los datos de cada cliente se almacenan en namespaces completamente aislados. Somos compatibles con GDPR, HIPAA (para salud) y SOC 2 Type II. Los documentos nunca se comparten entre clientes ni se usan para entrenar modelos globales.

Dale a tu agente IA el conocimiento que necesita para responder siempre correctamente

Sube tus primeros documentos hoy y ve cómo tu agente comienza a responder con precisión del 95%+ en menos de una hora.