REDES NEURONALES
Soluciones de Conocimiento con IA
RAG (Retrieval-Augmented Generation) integra modelos de lenguaje avanzados con recuperación de documentos, proporcionando respuestas precisas y contextualizadas obtenidas de bases de conocimiento privadas.
Las soluciones pueden implementarse utilizando ChatGPT-4.0 vía API o con modelos de código abierto alojados en infraestructuras dedicadas. Ambos enfoques permiten sistemas listos para producción, diseñados para mejorar la toma de decisiones, la seguridad y la eficiencia.
Aplicaciones típicas incluyen:
- Chatbots comerciales que responden a consultas de clientes utilizando el conocimiento de la empresa.
- Asistentes internos que optimizan flujos de trabajo y apoyan a los empleados.
- Manuales inteligentes que ofrecen respuestas directas y contextuales.
- Sistemas de cumplimiento y políticas que aseguran decisiones consistentes.
- Centros de conocimiento que unifican información dispersa para una recuperación rápida.
Dos caminos para la integración RAG–LLM
Existen dos enfoques principales para implementar RAG con modelos de lenguaje de gran tamaño:
- Implementación basada en API (p. ej. ChatGPT-4.0)
Ofrece soluciones rápidas, fiables y escalables. Los costes son predecibles y no se requiere hardware especializado. - Implementación local (p. ej. Mistral-7B)
Se ejecuta directamente en infraestructura controlada, maximizando la privacidad y la independencia de proveedores externos. Esta opción requiere servidores con GPU e implica mayores costes operativos.
La elección adecuada depende de prioridades como el rendimiento, la estructura de costes y la seguridad de los datos. Ambos enfoques conducen a aplicaciones sólidas, listas para producción y capaces de adaptarse a las necesidades específicas de cada organización.
