Un sistema de conocimiento interno con IA

¿Quieres que tus colegas obtengan respuestas rápidas a preguntas sobre productos, políticas, TI, procesos o clientes? Un sistema de conocimiento interno con su propio chatbot es ideal. Gracias a la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), un sistema así es más inteligente que nunca: los empleados hacen preguntas en lenguaje natural y el chatbot busca directamente en su propia documentación. Esto se puede hacer de forma completamente segura, sin filtrar datos a terceros, incluso si utiliza modelos de lenguaje grandes de OpenAI o Google.

¿Qué es RAG y por qué funciona tan bien?

RAG significa que un chatbot de IA primero busca en su propia fuente de conocimiento (documentos, wikis, manuales, políticas) y luego genera una respuesta. Esto asegura que:

• La respuesta siempre coincide con la realidad interna.

• No se dan invenciones (como a veces ocurre con los LLM puros).

• Los datos confidenciales nunca se comparten con el mundo exterior.

¿Qué herramientas puedes usar?

Se puede configurar un sistema de conocimiento propio con varios productos, dependiendo de sus preferencias y requisitos de privacidad, escalabilidad y facilidad de uso.

Chatbot y frameworks RAG

• LlamaIndex (llamaindex.ai) – Código abierto, ampliamente aplicable

• Haystack (haystack.deepset.ai) – Fuerte en búsqueda empresarial

• LangChain (langchain.com) – Potente para integraciones y personalización

• OpenWebUI (open-webui.github.io) – Interfaz web sencilla y moderna para chat y gestión

Bases de datos vectoriales (para almacenamiento de documentos y búsqueda rápida)

• ChromaDB (trychroma.com)

• Weaviate (weaviate.io)

• Qdrant (qdrant.tech)

Modelos de IA

• Grandes modelos en la nube

  • OpenAI GPT-4

  • Google Gemini

  • Azure OpenAI Service

• Modelos propios (on-premises o nube privada)

  • Llama 3 (Meta), Mistral, DeepSeek, GPT4All, a través de Ollama o LocalAI

Importante:
Muchas herramientas, incluyendo OpenWebUI y LlamaIndex, pueden conectar tanto modelos locales (on-premises) como modelos en la nube. ¡Sus documentos y búsquedas nunca abandonarán su propia infraestructura, a menos que usted lo desee!

Cómo añadir documentos fácilmente

La mayoría de los sistemas de conocimiento modernos ofrecen una función sencilla de carga o sincronización.
Esto funciona, por ejemplo, de la siguiente manera:

1. Cargue sus documentos (PDF, Word, txt, correos electrónicos, páginas wiki) a través de la interfaz web (como OpenWebUI)

2. Procesamiento automático: La herramienta indexa su documento y lo hace directamente buscable para el chatbot.

3. Actualización en vivo: ¿Añade un nuevo archivo? Por lo general, se incluirá en las respuestas en cuestión de segundos o minutos.

Para usuarios avanzados:
Las conexiones automáticas con SharePoint, Google Drive, Dropbox o un servidor de archivos son perfectamente posibles con LlamaIndex o Haystack.

Los datos permanecen seguros e internos

Ya sea que elija modelos propios o grandes modelos en la nube:

• Usted decide qué sale y qué no.

• La integración con Single Sign-On y el control de acceso es posible de forma estándar.

• Registros de auditoría: ¿quién consultó qué?

Para información sensible, se recomienda utilizar modelos de IA on-premises o dentro de una nube privada. Pero incluso si utiliza GPT-4 o Gemini, puede configurar que sus documentos nunca se utilicen como datos de entrenamiento ni se almacenen permanentemente por el proveedor.

Ejemplo de una configuración moderna

Con OpenWebUI, puede construir fácilmente un sistema de conocimiento interno seguro donde los empleados pueden hacer preguntas a chatbots especializados. Puede cargar documentos, organizarlos por categoría y hacer que diferentes chatbots actúen como expertos en su propio campo. ¡Aquí le explicamos cómo!

1. Añadir y categorizar contenido

Carga de documentos

• Inicie sesión en OpenWebUI a través de su navegador.

• Vaya a la sección Documentos o Base de Conocimiento.

• Haga clic en Cargar y seleccione sus archivos (PDF, Word, texto, etc.).

• Consejo: Al cargar, añada una categoría o etiqueta, como “RRHH”, “Tecnología”, “Ventas”, “Política”, etc.

Ventaja: Al categorizar, el chatbot (experto) adecuado puede centrarse en fuentes relevantes y siempre obtendrá una respuesta apropiada.

2. Chatbots con especialidades (roles) propias

OpenWebUI permite crear múltiples chatbots, cada uno con su propia especialidad o rol. Ejemplos:

• Bot de RRHH: Preguntas sobre vacaciones, contratos, condiciones laborales.

• Soporte de TI: Ayuda con contraseñas, aplicaciones, hardware.

• Bot de Políticas: Respuestas sobre políticas de la empresa y cumplimiento.

• SalesCoach: Información sobre productos, precios y ofertas.

¿Empezar de inmediato o prefiere ayuda?

¿Quiere ejecutar rápidamente una prueba de concepto? Con, por ejemplo, OpenWebUI y LlamaIndex, ¡a menudo tendrá una demostración en línea en una tarde!
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