Conocimiento, RAG y grafos
La memoria de tus agentes: documentos, datos y relaciones del negocio convertidos en contexto confiable.
NEO4J
QDRANT
PGVECTOR
LLAMAINDEX
DOCLING
Experticia en Conocimiento, RAG y grafos
Un agente es tan bueno como la información a la que tiene acceso. Construimos la capa de conocimiento que le da contexto, con respuestas que se pueden rastrear hasta su fuente.
Procesamiento de documentos
PDFs, escaneados y tablas convertidos en conocimiento consultable con Docling y LlamaIndex.
- DOCLING
- LLAMAINDEX
RAG sobre tus datos
Bases vectoriales en Qdrant o pgvector sobre PostgreSQL para que el agente responda con tus documentos y datos.
- QDRANT
- PGVECTOR
GraphRAG y memoria
Un grafo de conocimiento en Neo4j que entiende cómo se relacionan clientes, productos y decisiones, y funciona como memoria de largo plazo de los agentes.
- NEO4J
Dónde lo aplicamos
Proyectos que sacamos adelante
En BTH cada agente conversacional responde con su propio RAG, alimentado con el material de su curso, y cruzamos datos estructurados de empleo con información de la web para generar reportes de orientación profesional. En Validate Health trabajamos con datos de salud sensibles en Databricks, donde cada resultado debe tener fundamento. Esa experiencia es la base de nuestras arquitecturas de RAG y grafos de conocimiento.
