# RAG: IA que responde con tus documentos

> Convertimos manuales, políticas, contratos, fichas técnicas y bases de conocimiento en un asistente que responde en segundos y muestra de dónde sacó cada dato. Sin exponer tu información y respetando quién puede ver qué.

URL: https://ensamble.lat/servicios/rag-ia-con-tus-documentos/
Plazo: Prototipo en 2 semanas, producción en 4 a 6
Inversión: Desde USD 3 400 + USD 390/mes. El volumen de documentos influye en el costo de indexación y almacenamiento.

## ¿Qué es RAG?

RAG (Retrieval-Augmented Generation o generación aumentada por recuperación) es una técnica en la que, antes de responder, la IA busca los fragmentos relevantes en tus documentos y redacta la respuesta solo con esa información. Así obtienes respuestas actualizadas y verificables sin entrenar un modelo propio, y se reducen las respuestas inventadas.

## Te va a servir si…

- Las respuestas viven en cientos de PDFs, carpetas compartidas y correos antiguos.
- Las personas nuevas tardan meses en saber dónde está cada cosa.
- Siempre le preguntan lo mismo a las dos personas que «saben».
- Usar ChatGPT con documentos internos te preocupa por la confidencialidad.

## Lo que incluye

- **Ingesta y actualización**: PDFs, Word, Excel, páginas web, Google Drive, SharePoint, Notion o bases de datos, sincronizados automáticamente.
- **Búsqueda híbrida**: Combinamos búsqueda semántica y por palabras clave para encontrar el fragmento correcto aunque la pregunta use otras palabras.
- **Respuestas con citas**: Cada respuesta indica el documento y la sección de origen para verificarla con un clic.
- **Permisos por usuario**: Cada persona solo obtiene respuestas de los documentos que tiene autorizados.
- **Evaluación de calidad**: Un conjunto de preguntas reales con respuestas esperadas para medir la precisión antes y después de cada cambio.
- **Donde ya trabajas**: En tu intranet, Teams, Slack, WhatsApp o dentro de tu propio software.

## Ejemplos de uso

- **Mesa de ayuda interna**: Soporte de TI y Recursos Humanos responde políticas, vacaciones y procedimientos al instante. Métrica: Tickets internos resueltos sin escalar.
- **Equipo comercial**: Fichas técnicas, comparativos y condiciones comerciales a la mano durante la llamada con el cliente. Métrica: Tiempo de respuesta a cotizaciones.
- **Despacho legal o contable**: Búsqueda en contratos, normativa y antecedentes con la cita exacta del documento. Métrica: Horas de investigación por caso.

## Proceso

1. **Inventario de fuentes** (1 semana): Identificamos documentos, responsables, permisos y las preguntas que más se repiten.
2. **Prototipo con tus documentos** (1 a 2 semanas): Indexamos una muestra representativa y lo pruebas con preguntas reales.
3. **Evaluación y ajustes** (1 semana): Medimos precisión y cobertura, y ajustamos fragmentación, búsqueda e instrucciones.
4. **Integración y lanzamiento** (1 a 2 semanas): Conectamos todas las fuentes, aplicamos permisos y lo llevamos al canal que elijas.

## Tecnologías

Claude (Anthropic), GPT (OpenAI), Gemini (Google), Modelos abiertos (Llama, Mistral), PostgreSQL + pgvector, Supabase, Qdrant, Google Drive y SharePoint, Azure y AWS para despliegues privados.

## Preguntas frecuentes

### ¿Qué diferencia hay entre RAG y entrenar un modelo?

Entrenar un modelo (fine-tuning) cambia su forma de responder, pero no es una buena manera de enseñarle datos que cambian. RAG consulta tus documentos en cada pregunta: se actualiza al instante, cita la fuente y cuesta mucho menos.

### ¿Mis documentos se usan para entrenar a OpenAI o a otros proveedores?

No. Usamos las versiones de pago y empresariales de las APIs, cuyos términos excluyen el entrenamiento con tus datos. Si lo requieres, desplegamos en tu nube o con modelos abiertos en tus propios servidores.

### ¿Cuántos documentos soporta?

Desde unas decenas hasta cientos de miles. El volumen influye en el costo de indexación y almacenamiento, no en la experiencia de uso.

### ¿Qué pasa si la respuesta no está en los documentos?

El asistente lo dice con claridad y, si quieres, deriva la pregunta a una persona. Esas preguntas sin respuesta te muestran qué falta documentar.

### ¿Cuánto cuesta un sistema RAG?

Un asistente sobre tus documentos parte desde USD 3 400 de implementación y USD 390 al mes de operación. Los proyectos con muchas fuentes, permisos complejos o despliegue privado se cotizan después del diagnóstico.

## Contacto

Agenda una llamada de descubrimiento gratuita de 30 minutos: https://ensamble.lat/contacto/ · hola@ensamble.lat