¿Tu equipo responde siempre las mismas preguntas sobre contratos, catálogos o políticas internas? Nuestro sistema RAG indexa tus documentos y responde en segundos por web, WhatsApp o API, citando siempre la fuente y la página exacta. Sin alucinaciones, sin datos fuera de tu servidor, con tu branding. En producción en 7 semanas.
Sistema de búsqueda semántica con IA que aprende de tus documentos y responde a clientes y equipo por web, WhatsApp o API, citando siempre la fuente exacta.
tiempo medio de respuesta del asistente
disponibilidad sin intervención humana
respuestas basadas en tus propios documentos
documentos salen de tu servidor
RAG (Retrieval-Augmented Generation): la IA no inventa. Busca la respuesta en tus propios documentos y la entrega citando siempre la fuente y la página exacta.
PDF, DOCX o TXT. El panel extrae el texto página a página.
Fragmenta el texto y genera embeddings vectoriales con OpenAI.
Por web, widget embebido, WhatsApp o API REST.
Recupera los fragmentos más relevantes por similitud coseno.
El LLM genera la respuesta usando solo tu contenido. Fuente y score incluidos.
El mismo conocimiento, respondiendo donde están tus clientes y tu equipo. Sin duplicar contenidos ni integraciones.
Integrado en tu web corporativa o intranet. Los usuarios hacen preguntas en lenguaje natural y reciben respuestas precisas con la fuente citada y el nivel de confianza.
Web · EmbebibleConecta el asistente a tu número de WhatsApp Business. Tus clientes preguntan como si hablaran con una persona y reciben respuestas inmediatas y documentadas.
WhatsApp Business APIUna sola línea de código en cualquier web externa. El chatbot aparece flotante con tus colores corporativos sin infraestructura adicional en el sitio cliente.
JavaScript · 1 líneaIntegra el motor RAG en tu ERP, CRM o plataforma documental. Endpoint autenticado con clave API. Soporta historial de conversación y filtros configurables.
REST · JSON · AuthConstruido sobre tecnología de producción real, instalado en tu servidor, bajo tu control total.
PDF, DOCX y TXT con extracción de texto página a página y detección de PDFs con caracteres mal formados.
Fragmentación semántica configurable con overlap entre chunks para no perder contexto en los bordes.
PostgreSQL + pgvector con índice IVFFlat para búsqueda coseno de alta velocidad sobre millones de vectores.
Cambia de proveedor desde el panel sin tocar código. Optimizador de consultas que resuelve referencias al historial.
El asistente recuerda el contexto de la sesión entre recargas. Límite de turnos configurable para controlar el coste de tokens.
Sube, busca, visualiza y elimina documentos. Configura prompts, modelos y parámetros RAG sin reiniciar.
Cada respuesta incluye las fuentes y su nivel de confianza. El administrador ajusta el umbral mínimo aceptable.
El sistema se instala en tu infraestructura Plesk/Debian. Tus documentos no salen de tu servidor. Cumplimiento RGPD.
Colores, logo y textos completamente adaptados a cada cliente desde un único fichero CSS.
Cualquier organización con documentos internos y preguntas repetitivas que saturan al equipo.
El equipo pregunta sobre cláusulas, plazos o condiciones. El sistema responde en segundos citando el contrato y la página exacta.
Garantías, devoluciones, tallas, disponibilidad. Respuesta automática por WhatsApp fuera del horario del equipo.
Nuevos empleados consultan convenio, vacaciones o beneficios sin saturar al equipo de RRHH.
Protocolos, precios, seguros aceptados. Respuesta automática por web o WhatsApp en segundos.
Operarios consultan procedimientos de mantenimiento o fichas técnicas en tiempo real desde cualquier dispositivo.
Estudiantes y docentes consultan el contenido del curso, normativa académica o bibliografía recomendada.
Un chatbot genérico responde desde sus datos de entrenamiento. El RAG responde desde los tuyos.
| 🤖 Chatbot genérico | ⚡ Asistente RAG qualitynet | |
|---|---|---|
| Fuente de conocimiento | Datos de entrenamiento genéricos | Tus propios documentos |
| Cita de fuentes | No cita, puede inventar | Siempre cita documento y página |
| Actualización | Requiere reentrenamiento costoso | Sube el documento y listo |
| Control de datos | Datos en servidores del proveedor | En tu propio servidor |
| Canal WhatsApp | Integración compleja o inexistente | Nativo e incluido |
| Personalización | Limitada por el proveedor | Total: prompts, UI, modelos |
Desarrollo a medida.
Para empresas que necesitan un chatbot RAG web básico con panel de administración.
Sistema completo multicanal con WhatsApp, widget embebible y configuración avanzada.
Para grandes organizaciones con integración ERP/CRM, multi-idioma o alta disponibilidad.
* Costes de API de LLM (OpenAI/Claude): estimación 20-80€/mes según volumen. Mantenimiento opcional desde 150€/mes.
No. El sistema se instala íntegramente en tu servidor. Los documentos, los embeddings y la base de datos vectorial permanecen en tu infraestructura. Las únicas llamadas externas son a la API del LLM (OpenAI o Claude) para generar la respuesta, enviando solo el fragmento relevante, no el documento completo.
A través de la WhatsApp Business API oficial. Necesitas un número de teléfono verificado como cuenta Business. Nos encargamos de toda la integración: webhook, autenticación y conexión con el motor RAG.
Eliminas el documento desde el panel de administración y subes la nueva versión. El sistema lo procesa automáticamente, genera los nuevos embeddings y el asistente empieza a usar el contenido actualizado de inmediato.
Completamente. El sistema se instala con tu branding, tus colores y tu logo. Tus clientes interactúan con tu asistente, no con una plataforma externa.
El sistema completo Professional está en producción en 7 semanas desde la firma del contrato. La fase inicial (entorno y base de datos) está lista en la primera semana.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una arquitectura de IA que combina búsqueda semántica con generación de texto. En lugar de responder desde datos de entrenamiento genéricos, el sistema busca primero en tus propios documentos los fragmentos más relevantes para la pregunta y los usa como contexto para generar la respuesta. El resultado es un asistente que solo sabe lo que tú le has enseñado, que cita siempre la fuente y que no inventa información.
El fine-tuning modifica el modelo base con tus datos, lo que requiere un proceso costoso, tiempo de entrenamiento y repetirlo cada vez que cambia el contenido. Con RAG, el modelo base no cambia: simplemente se le proporciona el fragmento relevante de tus documentos en cada consulta. Actualizar el conocimiento es tan sencillo como subir un nuevo PDF al panel. Para la mayoría de casos empresariales, RAG es más eficiente, más barato y más fácil de mantener.
Sí. Los modelos de embeddings que usamos (OpenAI text-embedding-3) son multilingües y funcionan correctamente con documentos en castellano, catalán, euskera, inglés, francés y otros idiomas europeos. El asistente puede responder en el mismo idioma en que pregunta el usuario, independientemente del idioma del documento fuente.
No hay un límite fijo de documentos. El rendimiento depende del tamaño de la base de datos vectorial y del servidor donde se instala. En un servidor estándar con PostgreSQL + pgvector, el sistema gestiona con fluidez decenas de miles de fragmentos, equivalentes a cientos de documentos de tamaño medio. Para volúmenes muy grandes (miles de documentos largos) ajustamos el índice y la infraestructura en el plan Enterprise.
Sí. Para conectar el asistente RAG a WhatsApp es necesario tener un número verificado como cuenta de WhatsApp Business a través de la API oficial de Meta. Si aún no dispones de ella, te guiamos en el proceso de alta y verificación, que habitualmente tarda entre 3 y 7 días hábiles. Una vez verificado, nos encargamos de toda la integración técnica (webhook, autenticación y conexión con el motor RAG).
Desarrollamos e implantamos sistemas RAG con IA para empresas en Valencia, Madrid y Barcelona. Trabajamos con presencia activa en las tres ciudades y atendemos proyectos en remoto en toda España. Si tu empresa está en otra ciudad, contáctanos igualmente.
Cuéntanos tu caso de uso. En 24 horas te proponemos la solución exacta y organizamos una demo en vivo con tus propios documentos.
🔒 Sin compromiso · Respuesta en menos de 24h
