Búsqueda RAG sobre 20 años de documentación

Búsqueda semántica sobre manuales, planos e informes de servicio. La preparación de ofertas pasó de días a horas.

Un fabricante de maquinaria mediano, con unos 400 empleados, necesitaba respuestas más rápido de lo que su archivo podía darlas: 20 años de manuales, planos e informes de servicio repartidos entre unidades de red y sistemas.

Punto de partida: Los equipos de ofertas y de servicio pasaban horas buscando proyectos anteriores, especificaciones y patrones de fallo conocidos. El conocimiento vivía en unas pocas cabezas con experiencia, y cada oferta empezaba buscando en lugar de escribiendo.

Enfoque: Una pipeline RAG sobre toda la base documental: preparación y chunking de las fuentes, búsqueda semántica con embeddings, respuestas con cita de la fuente en lugar de generación de texto sin respaldo, y permisos de acceso tomados del directorio existente. La calidad se evaluó contra un conjunto de referencia con consultas reales; guardrails, monitorización y control de costes hicieron el sistema apto para producción.

Resultado: La preparación de ofertas pasó de días a horas. Las consultas de servicio reciben respuestas con evidencia en lugar de intuición. El sistema funciona en producción, operado y evolucionado por el propio equipo del cliente.

• Sector: ingeniería de maquinaria
• Duración: 4 meses hasta producción
• Servicios: Implementación de IA/GenAI, Coaching de adopción de IA