Chatbots e IA conversacional
Un chat genérico en su producto es puro adorno. Creamos IA conversacional fundamentada y con contexto, que responde a partir de su documentación, sus datos y sus sistemas, con streaming y citas de fuentes incluidos.
01Resumen
Hemos lanzado IA conversacional en salud, RR. HH., coaching y soporte de producto. El denominador común: bots basados en documentos reales, que conservan el historial de la conversación, citan sus fuentes y saben cuándo derivar el caso.
02Por qué elegir este servicio
01
Respuestas impulsadas por RAG con citas. Se acabó el «se lo ha inventado la IA».
02
Los usuarios ven las respuestas palabra a palabra, con persistencia de sesión e historial completo de la conversación.
03
OpenAI, Anthropic, Google o código abierto, intercambiables sin reescribir el producto.
04
Widget para sitios web, interfaz de chat completa para productos o API REST para integraciones de backend.
03Cómo trabajamos
01
¿Qué documentos, preguntas frecuentes o fuentes de datos debe usar el bot? ¿Cómo deben fragmentarse e indexarse?
02
Estrategia de fundamentación, estilo de citas, memoria de conversación y reglas de escalado.
03
Entregamos un prototipo funcional. Lo probamos con preguntas reales de usuarios. Mejoramos la calidad de la recuperación.
04
Lo integramos en su producto, hacemos seguimiento de las sesiones y usamos las consultas fallidas para seguir mejorando.
04Aplicaciones
05Tecnologías
06Caso de éxito
RAG + Streaming
coaching fundamentado con citas de las fuentes
El problema
Los usuarios necesitaban acceder de forma conversacional a la base de conocimiento de MindTime, con respuestas de estilo coaching y no genéricas.
El resultado
Coach de IA basado en RAG con contexto de sesión, citas integradas, respuestas en formato HTML y prompts personalizables para cada usuario.
07FAQ
Sí. Ingerimos PDF, DOCX, CSV, páginas web y datos estructurados, y los servimos mediante un pipeline RAG con el control de acceso adecuado.
Es posible. Hemos lanzado bots con transcripción de audio, entrada multimodal de imágenes y respuesta por voz.
Basamos las respuestas en sus documentos de origen mediante recuperación, devolvemos citas y usamos prompts estrictos para rechazar las preguntas que quedan fuera de la base de conocimiento.
08Descubra más
OCR, extracción basada en visión y análisis con LLM en varios pasos para convertir documentos en datos estructurados y flujos de trabajo automatizados.
Análisis de vídeo, detección de objetos, reconocimiento facial y pipelines de imagen multimodales para vigilancia, inspección y generación creativa.
Pipelines asistidos por IA para ingerir, clasificar y analizar grandes volúmenes de datos. Desde ETL y clasificación hasta cuadros de mando y analítica predictiva.
En producción en
Restaurant Supply
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