Un chatbot general sabe mucho sobre el mundo, pero no conoce los procedimientos, contratos y manuales internos de tu organización.
¿Cómo crear un chatbot que responda usando documentos propios?
Una arquitectura RAG permite recuperar información desde fuentes empresariales y entregarla a un modelo de lenguaje como contexto antes de generar cada respuesta.
Progress Agentic RAG está diseñado para transformar contenido empresarial disperso en una capa de conocimiento utilizada por buscadores y asistentes de IA.
¿Qué fuentes puede utilizar?
El conocimiento suele estar distribuido entre:
- SharePoint;
- Google Drive;
- Dropbox;
- PDFs;
- documentos;
- bases de conocimiento;
- sitios web.
Progress presenta casos específicos de enterprise knowledge search sobre contenido disperso en estos repositorios.
¿La IA muestra de dónde obtuvo la respuesta?
Sí.
Agentic RAG puede mostrar las fuentes utilizadas, permitiendo verificar qué contenido respaldó la respuesta.
Esto es fundamental para una aplicación corporativa.
¿Qué sucede si no encuentra información?
Una característica interesante del AI Search de Progress es que puede abstenerse de generar una respuesta cuando no encuentra contexto suficientemente relevante.
Eso es preferible a inventar una respuesta convincente.
¿Qué se puede construir?
Un chatbot para:
- Recursos Humanos;
- soporte;
- legales;
- comerciales;
- ingeniería;
- operaciones.
¿Murc puede implementar un chatbot RAG?
Sí.
Murc puede ayudar a elegir el caso de uso, determinar fuentes, definir el pipeline y realizar un piloto con Progress Agentic RAG.
FAQ
¿Puedo usar documentos de SharePoint?
Progress contempla SharePoint dentro de sus fuentes de conocimiento empresariales.
¿Puedo usar Google Drive?
Sí. También figura entre las integraciones de ingestión/sincronización.
¿Puedo elegir diferentes LLM?
Sí. La arquitectura de Agentic RAG es LLM-agnostic.
Contactá a Murc IT para evaluar un chatbot empresarial basado en tus propios documentos con Progress Agentic RAG.