Problema
La documentación dispersa frena decisiones.
La documentación crítica queda repartida en PDFs, páginas web y repositorios difíciles de consultar. Buscar manualmente consume tiempo y produce respuestas incompletas.
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RAG + búsqueda semántica
Buscador RAG documental validado
Motor de búsqueda inteligente sobre documentación técnica y normativa, con recuperación semántica, citas trazables y validación anti-alucinación.
Solución
RAG con validación, no solo embeddings.
Arquitectura con indexación de PDFs y contenido web, chunking semántico, embeddings, Qdrant, Flowise y tres agentes: chunker, buscador y validador.
Arquitectura o flujo
De documento a respuesta trazable.
01
Ingesta
PDFs y contenido web se normalizan antes de indexar.
02
Chunking
Segmentación semántica para preservar contexto consultable.
03
Recuperación
Qdrant recupera evidencias relevantes mediante embeddings.
04
Validación
Agente validador controla respuesta, citas y riesgo de alucinación.
KPIs y resultados
3.558+Chunks indexados
351PDFs procesados
~94%Precisión validada
0Alucinaciones detectadas
~5 sLatencia por consulta
Qué aprendimos
Un RAG útil necesita evaluación, citas y límites claros.
La precisión mejora cuando el sistema no intenta contestarlo todo: recupera evidencias, valida y permite saber de dónde sale cada respuesta.