RAG · Retrieval-Augmented Generation · IA Empresarial
Sistemes RAG per a empreses.
IA que coneix la teva empresa i respon amb precisió.
+300
Projectes lliurats
15+
Anys d'experiència
100%
Equip senior
IA que coneix la teva empresa i respon amb precisió.
+300
Projectes lliurats
15+
Anys d'experiència
100%
Equip senior
Un LLM genèric no coneix la teva empresa: no sap els teus processos, no té accés als teus documents i al·lucina quan no sap alguna cosa — un problema crític en entorns empresarials on una resposta incorrecta té un cost real. Un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) soluciona això: connecta el model de llenguatge amb les teves pròpies fonts de dades — manuals tècnics, PDFs de procediments, bases de coneixement de suport, historials de tickets, contractes — i li permet respondre amb precisió verificable sobre informació real i actualitzada. La diferència entre un chatbot genèric i un sistema RAG és la diferència entre un treballador nou i un expert de 10 anys a la teva empresa.
Dribba dissenya i implementa sistemes RAG en producció: ingestió i chunking intel·ligent de documents, embeddings amb models semàntics optimitzats per al teu domini, bases de dades vectorials (Pinecone, Qdrant, pgvector), orquestació amb LangChain/LlamaIndex, avaluació de qualitat de respostes i pipelines d'actualització incremental. No demos de laboratori — sistemes que responen consultes reals d'empleats i clients amb una taxa d'al·lucinació inferior al 2%. Consulta també els nostres agents d'IA per a casos que requereixen acció, no només resposta.
Serveis relacionats
Preguntes freqüents
RAG és l'opció correcta en la majoria de casos empresarials: quan la informació canvia freqüentment (manuals, preus, procediments), quan necessites que el sistema citi les seves fonts, o quan el volum de dades és gran. El fine-tuning té sentit quan necessites que el model adopti un estil o comportament molt específic que no canvia amb el temps. Per a coneixement empresarial canviant, RAG sempre guanya — i és més barat de mantenir.
A través de quatre mecanismes: chunking semàntic (dividir documents per unitats de significat, no per mida), reranking de resultats amb models cross-encoder, instruccions de sistema que obliguen el model a respondre només amb el que hi ha al context recuperat, i avaluació automàtica de qualitat amb mètriques com RAGAs. Dribba implementa tots aquests passos amb una taxa d'al·lucinació per sota del 2% en producció.
PDFs (incloent PDFs escanejats amb OCR), documents Word i Excel, pàgines web i documentació en línia, bases de dades SQL amb descripció semàntica de columnes, tickets i converses de suport, codi font amb documentació, i qualsevol text estructurat o semiestructurat. Dribba construeix els pipelines d'ingestió específics per a cada tipus de font que necessiti la teva empresa.
Un sistema RAG bàsic (una base de coneixement, interfície de xat, sense integracions complexes) part de 15.000–25.000€. Un sistema complet amb múltiples fonts de dades, actualitzacions incrementals automàtiques, interfície d'administració i avaluació de qualitat està entre 35.000–80.000€. El cost mensual d'infraestructura (BD vectorial + APIs LLM) sol estar entre 200 i 2.000€/mes segons el volum.
Tens un projecte?
Sense compromís, sense lletra petita. Una valoració honesta de la teva idea amb l'equip que ho executarà.