Un sistema de conocimiento interno con IA

¿Quieres que tus compañeros de trabajo obtengan respuestas rápidas a preguntas sobre Productos, políticas, TI, procesos o clientes? Entonces 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 puede ser completamente seguro, sin filtrar datos a terceros, incluso si utiliza grandes modelos lingüísticos 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 solo después genera una respuesta. Esto resulta en:

• 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?

Puedes configurar tu propio sistema de conocimiento con varios productos, dependiendo de tus preferencias y requisitos de privacidad, escalabilidad y facilidad de uso.

Frameworks de Chatbot y 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

  • Servicio Azure OpenAI

• 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. ¡Tus documentos y búsquedas nunca abandonan tu propia infraestructura, a menos que tú lo desees!

Cómo añadir documentos fácilmente

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

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

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

3. Actualización en vivo: ¿Añades un nuevo archivo? Normalmente se incluye 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 elijas modelos propios o grandes modelos en la nube:

• Tú decides qué sale y qué no

• La integración con Single Sign-On y la gestión de acceso es posible de forma estándar

• Registros de auditoría: ¿quién ha consultado qué?

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

Ejemplo de una configuración moderna

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

1. Añadir y categorizar contenido

Carga de documentos

• Inicia sesión en OpenWebUI a través de tu navegador.

• Ve a la sección Documentos o Base de Conocimiento.

• Haz clic en Cargar y selecciona tus archivos (PDF, Word, texto, etc.).

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

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

2. Chatbots con especialidades propias (roles)

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.

• Coach de Ventas: Información sobre productos, precios y presupuestos.

¿Empezar de inmediato o prefieres ayuda?

¿Quieres ejecutar rápidamente una prueba de concepto? Con OpenWebUI y LlamaIndex, a menudo puedes tener una demo en línea en una tarde.
¿Quieres configurarlo profesionalmente, integrarlo con tu TI existente o necesitas que sea realmente seguro?
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