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Servicio de Neural2B

Base de conocimiento corporativo y sistemas RAG

Implementamos sistemas RAG seguros: búsqueda rápida en regulaciones internas, instrucciones y documentos. La información confidencial no se filtra.

Para quién encaja y para qué tareas

  • ✓Empresas con regulaciones complejas, numerosos procedimientos o documentos legales
  • ✓Soporte técnico de segunda y tercera línea
  • ✓Departamentos de RRHH que están contratando constantemente nuevos

Qué problema resuelve la solución

Las personas pasan decenas de horas cada semana buscando el archivo correcto en Google Drive, preguntando a colegas y releyendo regulaciones de 50 páginas. La información se vuelve obsoleta. Los nuevos tardan mucho en adaptarse. Y los errores en el cumplimiento de las normas le cuestan dinero a las empresas — y no poco.

Funciones

Búsqueda semántica en PDF, DOCX, hojas de cálculo y bases de datos de Notion / Confluence
Fuente siempre indicada: cada respuesta incluye un enlace a un documento y página específicos
Los derechos de acceso están restringidos: un empleado ve solo los documentos a los que tiene acceso
Contorno seguro: los documentos no se envían para el entrenamiento público de modelos de lenguaje globales
El índice vectorial se actualiza automáticamente cuando cambian los archivos

Fases de desarrollo e implantación

1

Auditoría y limpieza de documentación

Analizamos la estructura de los documentos, eliminando versiones obsoletas y contradicciones.

2

Indexación y creación de base de datos vectorial

Dividimos los textos en fragmentos significativos y los almacenamos en un repositorio vectorial (Qdrant / pgvector).

3

Configuración del mecanismo de verificación

Configuramos consultas a LLM con una regla estricta: responder solo cuando hay una confirmación directa en el contexto proporcionado.

4

Integración en espacios de trabajo

Conectamos al asistente a Slack, Telegram o a la interfaz web interna del equipo.

Datos de entrada e integraciones necesarias

  • ·Repositorios: Google Drive, Notion, archivos locales de documentos
  • ·Bases de datos vectoriales: Qdrant, PostgreSQL (pgvector), Pinecone
  • ·Dónde lo utilizan los empleados: Slack, Telegram o un portal web privado

Límites y restricciones de la automatización

Dejamos claro desde el principio lo que el sistema no sabe hacer. Es más fácil así que lidiar luego con expectativas erróneas:

  • ✕RAG no corregirá errores que ya existen en sus regulaciones
  • ✕Las respuestas son de calidad solo en la medida en que los archivos cargados estén actualizados
  • ✕Necesita un editor responsable que mantenga la base de datos actualizada

Cómo calculamos el coste

El costo depende del volumen de documentación, el número de roles de acceso y dónde se ubicará el repositorio: en la nube o en su servidor.

Ver referencias de precios →Calcular el efecto potencial en la calculadora →
Ejemplo de demostración

Asistente de incorporación corporativa

En las primeras 3–4 semanas, los nuevos empleados buscan principalmente información. ¿Cómo solicito un permiso? ¿Dónde están las contraseñas para los servicios? ¿Quién aprueba las facturas? ¿Cuál es la regulación para responder a los clientes? Los mentores y RRHH están abrumados con las mismas preguntas.

Ver el esquema del escenario →

Preguntas frecuentes sobre el servicio

¿Nuestros secretos comerciales no se filtrarán en Internet?▾

No. Trabajamos a través de puntos finales privados o bases de datos vectoriales locales. Los datos están cifrados allí y los proveedores no los utilizan para el reentrenamiento de modelos generales.

¿Y si el reglamento se ha actualizado?▾

El sistema vuelve a indexar automáticamente el documento modificado — a través de webhook o durante la sincronización programada del repositorio.

¿Cómo verificar que la respuesta es verdadera?▾

El asistente siempre proporciona un enlace clicable: el título del documento, la sección y el párrafo de donde proviene el hecho. Puede abrirlo y verificar.

¿Quieres comentar tu proceso?

Analizaremos cómo funciona todo ahora mismo, comprobaremos si aquí de verdad hace falta IA y prepararemos el plan del primer piloto.

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Otros servicios

Empecemos por tu proceso: Base de conocimiento corporativo y RAG

Describid el proceso que le está quitando tiempo a vuestro equipo. Os diremos qué se puede automatizar aquí, qué datos hacen falta y por dónde empezar.

Tus datos se quedan entre nosotros. Nunca pedimos secretos comerciales ni accesos a través de un formulario abierto.

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