Crea un chat con IA que responda sobre tus documentos.

Un chat con documentos utiliza IA para responder preguntas sobre PDFs, manuales o archivos de tu empresa. Recupera los fragmentos relacionados con cada consulta y los envía a un modelo de lenguaje como contexto. Con QDivZero puedes combinar Retrieval y un LLM para construir esa experiencia.

Prepara el texto de los PDFs, divídelo en fragmentos y genera embeddings para indexarlo. Después conecta una interfaz de chat con Retrieval y el modelo que responderá las preguntas. Tu aplicación coordina la consulta y muestra el resultado al usuario.

Sí. Puedes indexar varios documentos en una misma colección y recuperar información de diferentes archivos para una consulta. Conserva los metadatos de origen para identificar qué PDF, manual o contrato aporta cada fragmento utilizado en la respuesta.

Guarda el nombre del archivo, la página y la referencia de cada fragmento durante la indexación. Cuando recuperes contexto, devuelve esos metadatos junto a la respuesta. Así puedes crear un chat con PDFs que permita consultar el contenido original.

Puedes desplegar modelos compatibles y conectar tus documentos internos mediante Retrieval. QDivZero procesa el contenido de inferencia sin conservar prompts y respuestas ni utilizarlos para entrenar modelos. Tu aplicación gestiona el almacenamiento documental y decide qué información puede consultar cada usuario.

Necesitas un modelo de embeddings para recuperar contenido y un LLM para generar las respuestas. Puedes empezar con Qwen3-Embedding y Qwen3.8, y añadir un reranker si quieres afinar la selección del contexto. Elige las versiones compatibles con tu despliegue.

Actualiza los fragmentos y embeddings cuando cambie un archivo, y retira del índice el contenido que ya no deba consultarse. Conserva versiones y referencias para recuperar la documentación adecuada en cada pregunta. Así puedes ampliar tu chat con PDFs sin volver a entrenar el modelo de lenguaje cada vez que cambia la información.

El coste combina la preparación de los documentos, la generación de embeddings, el índice y la inferencia del LLM. El volumen de archivos, las preguntas simultáneas y la longitud del contexto ayudan a dimensionar la capacidad. Consulta los precios de QDivZero y empieza con una colección representativa para elegir el despliegue que encaja con tu aplicación.