Conocimiento de tu empresa
Responde sobre procedimientos y conocimiento interno con las fuentes de tu empresa. Tu aplicación decide qué contenido puede consultar cada usuario.
Casos de uso / Datos y conocimiento
RAG
Construye aplicaciones RAG con el conocimiento de tu empresa.
Conecta tus modelos de IA con información privada, especializada o actualizada. Con RAG, tu aplicación recupera el contenido relevante de tus datos antes de generar cada respuesta.
QDivZero reúne las piezas de tu arquitectura RAG: modelos de embeddings, búsqueda vectorial y LLMs. Crea asistentes para tu empresa, copilotos de producto o herramientas de consulta con contexto propio y referencias a las fuentes.
El contexto que le falta al modelo
No todo tiene que estar dentro del LLM.
Conecta un modelo de lenguaje con tus fuentes. Recupera el contexto pertinente antes de generar cada respuesta.
Información que cambia
Actualiza las fuentes cuando cambie tu contenido. Recupera la información vigente en cada consulta sin reentrenar el LLM por cada modificación documental.
Documentación especializada
Acota las respuestas a la documentación de tu dominio. Combina recuperación y filtros para seleccionar el contexto adecuado a cada pregunta.
Respuestas con fuentes
Conserva las referencias de los fragmentos recuperados. Muestra los documentos que apoyan la respuesta para facilitar su comprobación.
Cómo construirlo con QDivZero
De tus datos al contexto que necesita el LLM.
Recupera los fragmentos relevantes de tus fuentes y envíalos al LLM junto a la pregunta. Tu aplicación conserva referencias, actualiza el índice y define cómo responder cuando falte información.
Prepara tus datos
Documentos
Divide el contenido en fragmentos y conserva sus referencias.
Embeddings
Representa cada fragmento con el modelo de embeddings elegido.
Índice vectorial
Almacena los vectores con el contenido y sus metadatos.
En cada consulta
Consulta
Genera el embedding de la pregunta con el mismo modelo.
Recuperación
Busca fragmentos relevantes en tu índice vectorial.
Reranking
Reordena los candidatos si necesitas afinar el contexto.
Generación
Envía la consulta y el contexto seleccionado al LLM.
Respuesta
Devuelve el resultado y conserva las referencias al contenido.
Open-weight / Hugging Face
Puedes empezar por…
Elige embeddings para representar tus datos, un reranker si necesitas afinar la recuperación y un LLM para generar la respuesta. Evalúa la combinación con tus consultas: la calidad de una aplicación RAG depende tanto del contenido recuperado como del modelo que responde. Incluye consultas sin respuesta, términos propios de tu organización y preguntas que necesiten combinar varias fuentes. Compara la cadena completa con las mismas entradas: cambiar el modelo de lenguaje no corrige una recuperación que no aporta el contexto necesario.
Embeddings
Qwen3-Embedding-8B
Para representar documentos y consultas como vectores y buscar por similitud semántica.
Ver modelo en Hugging FaceReranking
Qwen3-Reranker-8B
Para volver a ordenar los resultados recuperados según su relación con la consulta.
Ver modelo en Hugging FaceTexto y visión
Qwen3.8-27B
Para conversación, código y tareas que combinan texto, imágenes y contexto propio.
Ver modelo en Hugging FaceRAG
Preguntas frecuentes sobre RAG
¿Qué es RAG en inteligencia artificial?
RAG significa generación aumentada por recuperación. Es una arquitectura que busca información en tus datos y la incorpora al contexto de un LLM antes de generar la respuesta. Permite construir aplicaciones de IA que consultan documentación propia o actualizada.
¿Cómo crear una aplicación RAG con mis propios datos?
Prepara e indexa el contenido con un modelo de embeddings. Para cada consulta, recupera los fragmentos relevantes, selecciona el contexto y envíalo al LLM junto a la pregunta. QDivZero aporta modelos y Retrieval como piezas que puedes integrar en tu aplicación RAG.
¿Cuál es la diferencia entre RAG y fine-tuning?
RAG aporta información mediante recuperación en cada consulta. El fine-tuning adapta los parámetros del modelo con ejemplos de entrenamiento. Para consultar documentos que cambian, puedes empezar con RAG; para adaptar comportamientos o tareas concretas, puedes valorar un modelo fine-tuned. Ambas técnicas pueden combinarse.
¿Cómo mejorar la calidad de las respuestas de un sistema RAG?
Revisa la preparación de los documentos, el tamaño de los fragmentos y el modelo de embeddings. Compara la relevancia del contenido recuperado y añade reranking cuando ayude a seleccionar contexto. Evalúa también las instrucciones y las respuestas del LLM con consultas reales.
¿Se puede utilizar RAG con modelos open-weight?
Sí. Puedes construir RAG con modelos open-weight de embeddings, reranking y generación de texto. QDivZero permite desplegar modelos compatibles de Hugging Face y combinarlos con Retrieval. Puedes cambiar el LLM manteniendo la lógica de recuperación de tu aplicación.
¿Qué determina el coste de una aplicación RAG?
El coste depende de los modelos desplegados, el cómputo, el volumen de documentos y las consultas que atiendes. También influyen la longitud del contexto y el uso de reranking. Dimensiona cada pieza con tu carga real y consulta las opciones de precios de QDivZero.
¿Cómo actualizar una base de conocimiento para RAG?
Reindexa los documentos que cambien, conserva sus metadatos y elimina las versiones obsoletas. Puedes mantener el LLM y actualizar el contexto que recupera tu aplicación sin entrenarlo de nuevo. Si cambias el modelo de embeddings, regenera los vectores del índice para que documentos y consultas sigan siendo compatibles.
¿Cómo integrar RAG en un chatbot o agente de IA?
Utiliza la pregunta o la tarea del agente para consultar Retrieval. Envía los fragmentos recuperados al LLM junto con las instrucciones y el contexto de conversación. Tu aplicación decide cuándo recuperar información, cómo mostrar las fuentes y qué hacer si la documentación no contiene una respuesta suficiente.
¿Quieres conectar tu IA con tus propios datos?
Construye una aplicación RAG con la documentación, los productos y el conocimiento de tu empresa. Elige tus modelos, prepara el índice con Retrieval e integra respuestas con contexto en tu producto desde QDivZero.