Soluciones · 05
Modelos de lenguaje que entienden tus documentos
Contratos, pliegos, historias clínicas, pólizas y correos guardan información que hoy se revisa a mano. Construimos sistemas que leen esos documentos, extraen lo relevante y responden preguntas citando la fuente, sobre tus datos y con controles de acceso, para que tu equipo encuentre la respuesta sin leer cientos de páginas.
Retos que resolvemos
- 01
Abogados y analistas que leen cientos de páginas para encontrar unas pocas cláusulas.
- 02
Conocimiento interno disperso en carpetas, correos y manuales que nadie consulta.
- 03
Chatbots genéricos que inventan datos y no dicen de dónde sale cada respuesta.
NLP y modelos de lenguaje
Sistemas RAG empresariales
Asistentes que responden con base en tus documentos y citan la fuente de cada afirmación.
Análisis documental con IA
Extracción de cláusulas, fechas, montos y obligaciones de contratos, pliegos y formularios.
LLMs especializados y personalizados
Modelos ajustados al vocabulario y a los criterios de tu industria y de tu organización.
Fine-tuning y prompt engineering
Ajustamos modelos y diseñamos instrucciones con conjuntos de evaluación que miden la calidad de las respuestas.
Clasificación y enrutamiento
Clasificamos correos, solicitudes y documentos por tema, urgencia o responsable.
Seguridad y privacidad
Controles de acceso por usuario, anonimización de datos sensibles y despliegue en la nube que elijas.
Un proceso claro, de la idea a la escala
- 01
Reunir el corpus
Identificamos los documentos, su formato, su sensibilidad y las preguntas que tu equipo necesita responder.
- 02
Construir la evaluación
Armamos con tus expertos un conjunto de preguntas y respuestas de referencia para medir la calidad.
- 03
Diseñar y ajustar
Elegimos el modelo, la estrategia de recuperación y los prompts, y los iteramos contra la evaluación.
- 04
Integrar y supervisar
Llevamos la solución a las herramientas de tu equipo y monitoreamos su precisión en uso real.
- Asistente o API de consulta sobre tus documentos
- Pipeline de ingesta y extracción documental
- Conjunto de evaluación con métricas de calidad
- Políticas de acceso y de tratamiento de datos sensibles
- Informe de desempeño y plan de mejora continua
Respuestas con fuente
Cada respuesta indica de qué documento y de qué sección proviene.
Menos lectura manual
Tu equipo revisa lo relevante en lugar de leer todo el expediente.
Conocimiento accesible
La experiencia acumulada en documentos queda disponible para toda la organización.
Elegimos la herramienta según el problema, no al revés. Estas son algunas con las que trabajamos en esta práctica.
- Python
- LangChain
- RAG
- OpenAI
- Anthropic
- Gemini
- PyTorch
- PostgreSQL
Resultados que hablan por sí mismos
NLP y modelos de lenguaje
¿Mis documentos se usan para entrenar modelos de terceros?
No. Configuramos los servicios de modelos con opciones empresariales que excluyen tus datos del entrenamiento y, cuando el caso lo exige, desplegamos en tu propia nube.
¿Qué diferencia hay entre RAG y fine-tuning?
RAG consulta tus documentos en el momento de responder y cita la fuente; es lo indicado cuando la información cambia. El fine-tuning ajusta el comportamiento del modelo y conviene para tareas repetitivas con un estilo o formato fijo.
¿Funciona con documentos escaneados?
Sí. Incluimos reconocimiento óptico de caracteres en la ingesta y validamos la calidad de la extracción antes de que el contenido llegue al modelo.
Capacidades de punta a punta para llevar la IA a producción
¿Listo para llevar la inteligencia artificial a tu operación?
Agenda una conversación de 30 minutos con nuestro equipo. Revisamos tu caso, priorizamos oportunidades y te proponemos un primer paso concreto.