Asistente de IA con Los datos de tu propia empresa
CodeGuides desarrolla chatbots de IA que acceden a sus propios documentos, bases de conocimiento y fuentes de datos, con derechos de acceso configurables, atribución e integración en su entorno de sistema.
- Arquitectura RAG: respuestas de nuestros propios documentos y fuentes
- Derechos de acceso configurables e intercambio de datos
- Integración en aplicaciones web, intranets y herramientas existentes
Traiga requisitos específicos y verificaremos la situación de los datos y las opciones de integración.
- Arquitectura RAG con datos propios
- Fuente por respuesta
- Derechos de acceso configurables
- Integración en sus sistemas
Así es un chatbot de IA productivo con los datos de su propia empresa
Proyectos y clientes seleccionados
¿Por qué chatbots simples? no es suficiente
Un chatbot de IA sin conexión a sus propios datos no responderá preguntas específicas de la empresa.
Bot de preguntas frecuentes estándar
Respuestas predefinidas a preguntas conocidas
Chatbot de IA con RAG
Respuestas de nuestros propios documentos y fuentes de datos
ChatGPT and Co. no conoce ningún manual interno, datos de productos o reglas específicas de la empresa.
La búsqueda de texto completo devuelve resultados, no respuestas, los empleados tienen que leer e interpretar ellos mismos.
Sin citar la fuente, es difícil comprobar si la respuesta es correcta, lo que ralentiza el uso productivo.
Sin un concepto de acceso configurado, los datos internos pueden volverse accesibles involuntariamente para todos los usuarios.
Un chatbot aislado no sirve de mucho, tiene que estar disponible donde se realiza el trabajo.
AI sin base de datos verificada inventa respuestas, RAG solo responde lo que está en fuentes aprobadas.
Un chatbot de IA que conoce tu propio contenido y responde de forma comprensible.
CodeGuides desarrolla asistentes de IA con arquitectura RAG: respuestas basadas en sus documentos compartidos, con información fuente y derechos de acceso configurables.
Así es como funciona RAG, Generación de recuperación aumentada
RAG es la arquitectura que permite chatbots de IA con datos propios de la empresa. Así funciona una solicitud:
Pregunta de usuario
El usuario hace una pregunta gratuita en el chatbot
Búsqueda de vectores
Búsqueda semántica en fuentes indexadas
Recordar pasajes
Secciones de texto relevantes de fuentes aprobadas
LLM formulado
AI genera respuesta a partir de pasajes recuperados
Respuesta + fuentes
Respuesta con fuentes, transparente y verificable
Fuentes de datos
¿Qué fuentes de datos puede utilizar el chatbot de IA?
El asistente de IA se conecta a las fuentes de datos que compartes, estructuradas, indexadas y con derechos de acceso configurables.
Documentos
Base de conocimientos
Sistemas y API
Chatbot de IA
arquitectura RAG
Derechos de acceso configurables
Web e Intranet
Productos de software
Comunicación
Para qué sirven los chatbots con IA se puede utilizar productivamente
Casos de uso concretos que son técnicamente factibles y económicamente sensatos.
Asistente de conocimiento interno
Los empleados pasan horas buscando en manuales, directrices y documentos de proyectos antiguos.
Asistente de IA basado en RAG en la intranet con fuentes de documentos configuradas, derechos de acceso por equipo y cita de fuentes.
- Búsqueda de información más rápida
- Menos consultas internas
Asistente de datos de producto para ventas
Los equipos de ventas buscan manualmente información técnica del producto, especificaciones y compatibilidad en archivos PDF y sistemas internos.
Asistente de IA con acceso a catálogos de productos, fichas técnicas y documentación técnica, con respuestas precisas y cita de fuentes.
- Procesamiento de cotizaciones más rápido
- Menos consultas al departamento técnico
Asistente de atención al cliente
Las consultas entrantes de los clientes se procesan manualmente. Preguntas estándar sobre productos, tiempos de entrega y capacidad de contratación de servicios.
El asistente de IA en el sitio web o en el portal del cliente responde preguntas estándar basadas en la información publicada sobre el producto y las preguntas frecuentes.
- Menos solicitudes estándar manuales
- Disponibilidad 24 horas al día, 7 días a la semana para preguntas comunes
Asistente de cumplimiento y políticas
Los empleados preguntan periódicamente sobre directrices internas, requisitos de cumplimiento y requisitos legales.
Chatbot interno con acceso a directrices, manuales y documentos de cumplimiento actuales, con referencias fuente versionadas.
- Respuestas más rápidas a preguntas sobre políticas
- Base de información siempre actualizada
Asistente del equipo de soporte
Los agentes de soporte buscan manualmente respuestas en la documentación y reformulan las respuestas estándar cada vez.
El asistente interno proporciona sugerencias de respuestas contextuales para los agentes en función de los datos de productos publicados y los tickets históricos.
- Procesamiento de tickets más rápido
- Calidad de respuesta más consistente
Asistente de incorporación para nuevos empleados
Los nuevos empleados tienen muchas preguntas sobre procesos, herramientas y procedimientos internos, lo que inmoviliza capacidad en equipos experimentados.
Asistente de IA con acceso a documentación de incorporación, preguntas frecuentes y guías de procesos, disponible las 24 horas, los 7 días de la semana.
- Menos consultas de incorporación
- Incorporación más rápida
¿Tiene un caso de uso específico? Comprobamos la situación de los datos y la viabilidad técnica.
Así desarrollamos el tuyo Chatbot de IA
De la situación de datos al chatbot productivo, estructurado y sin largos plazos de entrega.
Aclarar caso de uso y objetivo
¿Qué preguntas debería responder el chatbot? ¿Quiénes son los usuarios? ¿Cuál es el valor añadido concreto?
Verificar fuentes de datos
¿Qué documentos y sistemas existen? Evaluar calidad, formato y accesibilidad.
Concepto y arquitectura de RAG
Especifique el modelo de incrustación, la base de datos vectorial, el concepto de acceso, la integración y la arquitectura de protección de datos.
Desarrollar prototipo
MVP con rango de datos limitado. Pruebas con preguntas reales y usuarios reales.
Calidad de respuesta de prueba
Pruebas sistemáticas con preguntas reales, optimiza la cobertura de fuentes y la precisión de las respuestas.
Integrar y expandirse productivamente
Integración en el entorno de su sistema. Seguimiento, circuito de retroalimentación y ampliación de fuentes de datos adicionales.
¿Por qué CodeGuides para tu Chatbot de IA
Un chatbot de IA es más que un modelo de lenguaje. Necesita una infraestructura de backend, canales de datos y conceptos de acceso limpios.
Backend y canalización de datos
Importación de documentos, indexación, incrustación y base de datos vectorial, construimos toda la infraestructura detrás del chatbot.
Derechos de acceso y concepto de rol
Conceptos de acceso detallados: qué grupo de usuarios ve qué fuentes de documentos, apropiados para su estructura organizativa.
Integración del sistema
El chatbot debe ser accesible desde donde trabajan tus empleados: intranet, aplicación web, CRM o como API.
Fuentes y transparencia
Cada respuesta muestra de qué fuente proviene. Esto genera confianza y hace que los errores sean reconocibles.
Protección de datos por diseño
Almacenamiento de datos posible en Alemania o la UE. La protección de datos se tiene en cuenta arquitectónicamente desde el principio.
Monitoreo y garantía de calidad
Logging, mecanismos de retroalimentación y monitoreo de calidad de respuesta para operaciones productivas.
Un chatbot de IA no es un producto plug-and-play. La diferencia crucial reside en la limpieza de los datos, el concepto de acceso bien pensado y la integración en el entorno de trabajo real, que es precisamente nuestro punto fuerte como socio de desarrollo de software.
¿Quién es un individuo para ¿Es útil el chatbot con IA?
Un chatbot de IA individual con sus propios datos tiene sentido cuando las herramientas de IA genéricas no pueden acceder a su contenido.
Muy adecuado
- Empresas con muchos documentos internos, manuales o datos de productos
- Equipos con solicitudes de información recurrentes
- Equipos de soporte trabajando con documentación extensa
- Proveedores de SaaS que desean integrar un asistente en su producto
- Empresas con requisitos claros en materia de derechos de acceso y protección de datos
Menos adecuado
- Empresas sin stocks de documentos digitalizados
- Cantidades muy pequeñas de documentos que también podrían mapearse como una simple búsqueda
- Sin persona de contacto interna para el mantenimiento de documentos y mantenimiento de datos
¿No estás seguro? En la consulta inicial, comprobamos si un chatbot tiene sentido para su caso de uso y cómo.
Más Servicios de IA de CodeGuides
El chatbot de IA es un componente básico, aquí hay otras ofertas de IA de CodeGuides.
Descripción general de la agencia de IA
Todos los servicios de CodeGuides IA de un vistazo, desde el asesoramiento hasta la implementación productiva.
Más informaciónIntegración de ChatGPT y OpenAI
Integre ChatGPT y OpenAI API en el software existente, incluidos los modelos de código abierto.
Más informaciónAutomatización de IA
Automatiza procesos manuales con IA: documentos, correos electrónicos, tickets y flujos de trabajo.
Más informaciónConsultoría de IA para empresas
Análisis de casos de uso y verificación de viabilidad técnica antes del desarrollo.
Más informaciónAutomatización de procesos de IA
Casos de uso concretos y experiencias para medianas empresas.
Más informaciónDesarrollo de software
Desarrollo individual de software y aplicaciones web como base para la integración de la IA.
Más información¿Listo para desarrollar un chatbot de IA con tus propios datos?
Comprobamos la situación de sus datos, aclaramos los derechos de acceso y las opciones de integración y ofrecemos una evaluación honesta de la viabilidad.
Preguntas frecuentes sobre el chatbot de IA
¿Qué es un chatbot RAG?
RAG significa Generación Aumentada de Recuperación. Con RAG, el chatbot primero busca documentos y fuentes de datos compartidos y utiliza la información que encuentra como contexto para su respuesta. Esto significa que responde preguntas basadas en el contenido de su propia empresa, no solo en base a la capacitación general en IA.
¿Cuánto cuesta desarrollar un chatbot con IA?
Un primer MVP con arquitectura RAG y sus propios documentos suele costar entre 15.000 y 45.000 euros, dependiendo del volumen de datos, la complejidad de los derechos de acceso y la conexión del sistema. En la consulta inicial recibirá una valoración concreta.
¿Qué documentos puede utilizar el chatbot de IA?
PDF, documentos Word, Markdown, páginas HTML, bases de datos estructuradas y sistemas conectados a través de interfaces. Desarrollamos el canal de documentos para adaptarlo a su base de datos.
¿Se puede implementar un chatbot con IA que cumpla con el RGPD?
Sí. Desarrollamos con una arquitectura orientada a la protección de datos: almacenamiento de datos en Alemania o la UE, derechos de acceso claros, no envío de datos internos a servicios externos sin una base legal. Recomendamos un examen legal adicional.
¿Se puede integrar el chatbot en nuestro software existente?
Sí. Integramos el asistente de IA en aplicaciones web, intranets, sistemas CRM o lo proporcionamos como API. La integración es una parte central del desarrollo.
¿Qué pasa si el chatbot no encuentra una respuesta?
El chatbot indica claramente que no puede encontrar una fuente adecuada para esta pregunta en los documentos compartidos en lugar de inventar una respuesta. La transparencia es una característica central del enfoque RAG.
¿Cómo se controlan los derechos de acceso?
Desarrollamos conceptos de acceso que definen qué áreas de usuarios o equipos tienen acceso a qué fuentes de documentos. Ningún usuario ve más de lo aprobado.
¿Podemos comenzar y luego expandirnos?
Sí, recomendamos un MVP con un rango de datos limitado. Después de un funcionamiento probado, se pueden agregar más fuentes, integraciones y áreas de usuario.
¿Necesitamos nuestra propia infraestructura de IA?
No. Si no desea crear su propia infraestructura, también puede utilizar los servicios de IA existentes (OpenAI, Azure OpenAI) y construiremos la infraestructura en torno a ellos. Desarrollamos la base de datos vectorial, la canalización de documentos y el backend. Tenga en cuenta las normas de protección de datos.
CodeGuides es una aplicación y agencia de inteligencia artificial de Alemania para aplicaciones Flutter, software personalizado, automatización de IA e infraestructura de IA local. El asesoramiento y la implementación provienen de una sola fuente: evaluamos técnicamente los casos de uso, creamos el primer piloto y lo ampliamos hasta el funcionamiento en toda la empresa, conforme al RGPD y con alojamiento en Alemania.
Solicitar chatbot de IA
Describe tu caso de uso. En la consulta inicial comprobamos la situación de los datos y su viabilidad.
Organizar una reunión
45 minutos, evaluación técnica de tu proyecto de chatbot.
¿Qué pasa después de eso?
Verificación del proyecto Chatbot
Esto es lo que debes traer a la entrevista:
- ¿Qué preguntas debería responder el chatbot?
- ¿Qué fuentes de datos y documentos existen?
- ¿Quiénes son los usuarios (empleados/clientes)?
- ¿Dónde debería integrarse el chatbot?