Dropp Cortex construye agentes de IA y sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG) fundamentados en tus propios datos, no solo en el entrenamiento general de un modelo.
Planifica tu Transformación de IAUn agente de IA que inventa una respuesta es peor que no tener ningún agente, por eso importa la generación aumentada por recuperación (RAG): fundamenta las respuestas de un modelo en tus documentos, sistemas y datos reales en lugar de dejarlo adivinar. Construimos agentes y sistemas RAG para tareas específicas y bien acotadas (búsqueda de conocimiento interno, triaje de soporte al cliente, búsqueda de datos estructurados) en lugar de agentes abiertos que «hacen cualquier cosa» y son difíciles de confiar en producción. Cada sistema que construimos incluye una respuesta clara a de dónde proviene realmente la información del agente.
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Identificamos la tarea específica y las fuentes de datos reales que el agente necesita.
Diseñamos la arquitectura RAG e indexamos las bases de conocimiento y documentos relevantes.
Desarrollamos el agente o sistema RAG para esa tarea acotada.
Probamos la precisión del sistema con casos reales antes de desplegarlo.
Supervisamos el rendimiento en producción y ajustamos según el uso real.
Diseñamos los sistemas para fundamentar las respuestas en tus datos reales, y para ser explícitos sobre de dónde proviene la información, en lugar de dejar que el modelo adivine.
Preferimos agentes acotados a tareas específicas — son más fáciles de confiar en producción que un agente abierto que intenta hacer cualquier cosa.
Sí — indexar documentos y bases de conocimiento existentes es parte estándar del proceso.
A través de evaluación y pruebas de precisión antes del despliegue, y monitorización continua en producción después.