Chatbot RAG en Azure
Asistente RAG en Azure para consultas enterprise especializadas con optimización de prompts y retrieval.
Redujo la latencia de recuperación de información en un 90% para consultas especializadas.
Ver case study →Sistemas RAG
Sistemas RAG para equipos que necesitan retrieval más rápido y respuestas más fiables
Diseño sistemas RAG para equipos que necesitan respuestas con grounding, menor latencia y más fiabilidad operativa que la que ofrece un wrapper mínimo sobre una API de LLM.
Para quién es
Equipos de producto, soporte, operaciones y expertos que necesitan acceder más rápido a conocimiento interno, documentación de políticas o información muy específica de dominio.
Qué problema resuelve
La mayoría de sistemas RAG fallan en los detalles: chunking pobre, retrieval mal ajustado, prompting frágil o ausencia de un bucle operativo que mida calidad y latencia una vez el sistema entra en uso real.
Qué construyo
Construyo y afino sistemas RAG que combinan retrieval, prompting, evaluación y feedback operativo para apoyar workflows expertos en lugar de producir texto plausible pero poco fiable.
- Asistentes de conocimiento para consultas internas expertas
- Ajuste de retrieval para latencia, precisión y grounding
- Orquestación de prompts y contexto para mejorar calidad de respuesta
- Evaluación e instrumentación para bucles de feedback en producción
Prueba relevante
La prueba más clara aquí es trabajo donde la calidad de retrieval y el tiempo de respuesta afectaban directamente a la utilidad del sistema.
AWS Document Agent
Workflow documental con retrieval y grounding contextual integrado en la generación.
Produjo salidas estructuradas en menos de dos minutos con guardrails de política.
Ver case study →Cuándo usarlo
- Tienes conocimiento repartido entre documentos, sistemas o repositorios.
- Los usuarios necesitan respuestas con grounding, no output genérico.
- La latencia, la calidad del retrieval y la confianza en la respuesta afectan a la adopción.
- Quieres un asistente ligado a workflows o patrones de uso medibles.
Cuándo no usarlo
- Todavía no tienes contenido fuente utilizable o bien acotado.
- El caso se resuelve mejor con búsqueda directa o lookup determinista.
- No existe owner para evaluación, revisión de respuestas o frescura del conocimiento.
Forma de trabajo
Discovery / diseño
Audito fuentes de conocimiento, preguntas objetivo, barra de calidad y restricciones de latencia.
Build / implementación
Implemento ingestión, retrieval, orquestación de prompts, flujos de evaluación y la capa de respuesta que pide el caso.
Hardening / producción
Instrumento latencia, monitorizo calidad y refino el comportamiento de retrieval con uso real.
FAQ
¿Qué tipo de sistemas RAG trabajas?
Me centro en sistemas RAG internos o enterprise donde el grounding, la velocidad y la confianza en la respuesta afectan al trabajo diario.
¿Puedes mejorar un RAG existente en lugar de construir uno nuevo?
Sí. Muchas veces el mayor impacto está en ajustar retrieval, construcción de contexto, prompts y evaluación sobre una base ya existente.
¿Cómo mides si un RAG realmente es mejor?
Miro calidad de retrieval, utilidad de respuesta, latencia y comportamiento operativo con consultas reales, no solo demos offline.
¿Trabajas solo con un cloud o framework?
No. La arquitectura depende del caso y del entorno existente, y puedo trabajar sobre el stack que ya tiene el equipo.