Buscador Inteligente & Base de Conocimiento Interna (RAG)
Cientos de manuales, PDFs o documentos — y los usuarios pierden horas buscando algo específico. Este buscador responde en lenguaje natural, cita la fuente exacta y nunca inventa lo que no está en los documentos.
El problema
Una empresa o portal denso tiene cientos de manuales, PDFs o documentos, y los usuarios/empleados pierden horas buscando información específica dentro de todo eso.
La solución
Indexación de la documentación con embeddings en una base vectorial, e interfaz minimalista tipo buscador: preguntás en lenguaje natural y recibís la respuesta exacta con la fuente citada — sin alucinar.
Mirá al buscador responder
Simulación scripteada — sin IA real, sin backend. Ilustra el flujo completo: consulta → embedding → búsqueda vectorial → respuesta anclada a la fuente.
Ver cómo busca en la documentación
Arquitectura RAG
De la pregunta en lenguaje natural a la respuesta anclada en la fuente.
Documentos
PDFs / manuales
Embeddings
base de datos vectorial
LLM
restringido al contexto
Respuesta
con fuente citada
0
Páginas de documentación indexadas
0s
Tiempo de respuesta promedio
0%
Respuestas con fuente citada — 0% alucinación
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