Robot de Inteligencia Artificial

Un sistema de conocimiento interno con IA

¿Desea que sus colegas 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 Generación Aumentada por Recuperación (RAG) este sistema 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 totalmente segura, sin filtrar datos a terceros, incluso si utiliza grandes modelos de lenguaje de OpenAI o Google.

  • ¿La respuesta siempre coincide con la realidad interna
  • No se proporcionan invenciones (como a veces sucede con los LLM puros)
  • Los datos confidenciales nunca se comparten con el mundo exterior

¿Qué herramientas puedes utilizar?

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

Chatbots y frameworks RAG

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

Modelos de IA

Importante:
Muchas herramientas, incluidas OpenWebUI y LlamaIndex, pueden vincular modelos tanto locales (en las instalaciones) como en la nube. ¡Sus documentos y consultas nunca abandonan 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. Sube 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 consultable para el chatbot
  3. Actualización en vivo: Si añade un nuevo archivo, este se incluirá normalmente en las respuestas en cuestión de segundos o minutos

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


Los datos permanecen seguros e internos

Tanto si eliges modelos propios como grandes modelos en la nube:

  • Usted decide qué se comparte y qué no
  • Integración con inicio de sesión único (Single Sign-On) y gestión de acceso es posible por defecto
  • Pistas de auditoría: ¿quién ha consultado qué?

Para información sensible, se recomienda utilizar modelos de IA en las instalaciones (on-premises) o dentro de una nube privada. Pero incluso si implementas GPT-4 o Gemini, puedes configurar que tus documentos nunca se utilicen como datos de entrenamiento ni se almacenen permanentemente por parte del proveedor.


Ejemplo de una estructura moderna

Con OpenWebUI construyes fácilmente un sistema de conocimiento interno y seguro donde los empleados pueden hacer preguntas a chatbots especializados. Puedes subir documentos, organizarlos por categorías y hacer que diferentes chatbots actúen como expertos en su propio campo. ¡Lee aquí cómo hacerlo!


1. Agregar y categorizar contenido

Carga de documentos

  • Inicie sesión en OpenWebUI a través de su navegador.
  • Vaya a la sección Documentos de Base de Conocimiento.
  • Haga clic en Subir y seleccione sus archivos (PDF, Word, texto, etc.).
  • Consejo: Al subir, añada una categoría o etiqueta, como “RR.HH.”, “Tecnología”, “Ventas”, “Políticas”, etc.

Ventaja: Al categorizar, el chatbot (experto) correcto puede centrarse en los recursos relevantes y siempre obtendrás una respuesta adecuada.

IA a través de openwebui


2. Chatbots con especialidades propias (roles)

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

  • Bot de RR.HH.: Preguntas sobre permisos, contratos, condiciones laborales.
  • Soporte de TI: Ayuda con contraseñas, aplicaciones, hardware.
  • Bot de Políticas: Respuestas sobre políticas empresariales y cumplimiento normativo.
  • Entrenador de Ventas: Información sobre productos, precios y presupuestos.



¿Empezar de inmediato o prefiere ayuda?

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Gerard

Gerard es activo como consultor y gerente de IA. Con mucha experiencia en grandes organizaciones, puede desentrañar un problema con gran rapidez y trabajar hacia una solución. Combinado con una formación económica, garantiza decisiones empresarialmente responsables.