Glossari · RAG · IA Empresarial
Què és RAG en intel·ligència artificial?
La tècnica que fa que els LLMs responguin amb les teves dades.
+300
Projectes lliurats
15+
Anys d'experiència
100%
Equip senior
La tècnica que fa que els LLMs responguin amb les teves dades.
+300
Projectes lliurats
15+
Anys d'experiència
100%
Equip senior
RAG significa Retrieval-Augmented Generation: la tècnica que permet a un model de llenguatge (LLM) com GPT-4 o Claude respondre preguntes usant informació específica de la vostra empresa, en lloc de limitar-se al seu coneixement d'entrenament. En lloc de fer fine-tuning del model — car, lent i estàtic — RAG cerca els documents rellevants en temps real i els afegeix al context de la pregunta. És la base tècnica dels sistemes d'IA empresarial que realment funcionen en producció. Veure el nostre servei d'integració d'IA.
A la pràctica, RAG permet construir chatbots que responen sobre la vostra documentació interna, agents que consulten la vostra base de coneixement, sistemes de cerca semàntica sobre contractes o expedients, i assistents que coneixen l'estat actualitzat del vostre negoci. Dribba implementem sistemes RAG en producció per a empreses que necessiten que la seva IA respongui amb dades pròpies. Veure casos d'ús d'agents IA.
Serveis relacionats
Preguntes freqüents
No. El fine-tuning modifica els pesos del model amb noves dades — és més car, requereix dades etiquetades i el coneixement queda «congelat» en el temps. El RAG recupera informació en temps real d'una base de coneixement actualitzable — és més flexible, més econòmic de mantenir i generalment més adequat per al coneixement empresarial que canvia.
Necessiteu quatre components: documents o dades a indexar (PDFs, bases de dades, wikis), una base de dades vectorial (Pinecone, Weaviate, pgvector), un model d'embeddings per convertir text a vectors, i un LLM per generar les respostes (GPT-4, Claude, Gemini). Dribba implementem el pipeline complet, incloent la ingesta, indexació, recuperació i la interfície d'usuari final.
Un sistema RAG bàsic (chatbot sobre documentació interna) part de 15.000–25.000€ de desenvolupament. El cost mensual d'operació — APIs d'embeddings + LLM + base de dades vectorial — sol estar entre 200€ i 2.000€/mes depenent del volum de consultes. Per a projectes més complexos amb múltiples fonts de dades i fluxos agèntics, el desenvolupament pot arribar als 60.000€+.
Els més comuns són: chatbot sobre documentació interna (manuals, procediments, FAQs), cerca semàntica sobre contractes o expedients jurídics, assistent de suport al client alimentat per la base de coneixement del producte, i agents que consulten dades de CRM o ERP en temps real per respondre preguntes de negoci.
Tens un projecte?
Sense compromís, sense lletra petita. Una valoració honesta de la teva idea amb l'equip que ho executarà.