Orquestación de RAG

Orquestación de RAG para respuestas de IA fundamentadas y de nivel de producción.

Diseñe pipelines de RAG de principio a fin conectando VectorDB, herramientas de función de IA y LLM personalizados en flujos de trabajo con estado: respuestas fundamentadas, datos en directo y control total.

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Nova Electronics Asistente de IA · en línea

La batería de mi producto ha dejado de cargar a los 14 meses. ¿Sigue estando cubierta?

10:18

Fuente: Política de garantía

Sección 3.2 · Baterías

Pedido 6120 · entregado hace 14 meses

Sí. Las baterías están cubiertas durante 24 meses desde la fecha de entrega, por lo que su pedido sigue en garantía.

10:18

Perfecto, ¿cómo lo reclamo?

10:19

He abierto una solicitud de garantía para usted. Nuestro equipo de servicio le contactará por aquí.

10:19

Bloques para un RAG personalizado

Conecte sus datos, herramientas y modelos, y orqueste la recuperación de principio a fin.

Cómo funciona

Un camino sencillo hacia un RAG de nivel de producción, sin dependencia de un proveedor.

  1. Conecte la VectorDB

    Use almacenes vectoriales integrados o conecte el suyo pegando las credenciales. Los datos permanecen donde usted decida.

  2. Añada herramientas

    Cree herramientas de función de IA para obtener datos en directo, llamar a API o ejecutar acciones de negocio. Salidas estructuradas y validación.

  3. Dirija los modelos

    Elija el mejor LLM para cada paso. Use respaldos para equilibrar coste y calidad. Flujos rápidos y precisos.

  4. Orqueste el pipeline

    Encadene pasos: reescribir → recuperar → reordenar → citar → responder, con lógica con estado. Patrones de recuperación híbrida.

Pipelines típicos

Plantillas habituales de RAG que puede poner en marcha rápidamente y personalizar después sin límite.

  • RAG para soporte

    Base las respuestas en políticas, manuales y tickets, y derive a los agentes con todo el contexto.

    • Ejemplo: Reescribir → recuperar base de conocimiento → herramienta: consultar pedido → citar política → responder

  • RAG para ventas

    Responda a las preguntas sobre productos con catálogo, precios y herramientas de CRM, y convierta dentro del chat.

    • Ejemplo: Recuperar catálogo → herramienta: precios → herramienta: lead en el CRM → resumir y llamada a la acción

  • RAG para operaciones

    Convierta los documentos de procedimientos (SOP) en acciones guiadas con aprobaciones, paneles y automatización.

    • Ejemplo: Recuperar SOP → herramienta: validar → herramienta: crear tarea → confirmar estado

Preguntas frecuentes

Preguntas sobre la orquestación de RAG

Respuestas rápidas a las preguntas más habituales.

¿Qué es RAG (generación aumentada por recuperación)?

RAG es una técnica en la que la IA primero recupera los pasajes relevantes de su propio contenido y después redacta su respuesta a partir de ellos. Las respuestas se basan en sus documentos y no en la memoria del modelo, lo que reduce las alucinaciones.

¿Qué aporta la orquestación de RAG?

La orquestación encadena los pasos de un pipeline en un único flujo con estado: reescritura de la consulta, recuperación, reordenación, llamadas a herramientas, citas y la respuesta final. Usted decide el orden, la lógica entre pasos y qué modelo ejecuta cada uno.

¿Necesito mi propia base de datos vectorial?

No. Puede empezar con la base de datos vectorial integrada en MonoChat, o conectar su propia VectorDB con credenciales cuando quiera que los embeddings permanezcan en su infraestructura.

¿Puede una respuesta de RAG incluir datos en directo?

Sí. Las herramientas de función de IA permiten que un pipeline obtenga datos en directo, como el estado de un pedido, un precio o un registro del CRM, y los combine con los documentos recuperados en una sola respuesta.

¿Qué LLM puedo usar en un pipeline de RAG?

Cualquier proveedor que conecte como LLM personalizado. Puede elegir un modelo por paso, por ejemplo uno rápido para reescribir consultas y otro más potente para la respuesta final, con respaldos y salvaguardas de coste.

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