AI-Ready Data Preparation
Preparamos tus datos para que la IA funcione
La mayoría de los proyectos de IA no se traban por el modelo: se traban por los datos. Curamos, estructuramos e indexamos tu información para que tus asistentes y agentes respondan con precisión.
De documentos dispersos a contexto confiable
El problema
- Tu conocimiento vive en PDFs, wikis, tickets y planillas que ningún modelo puede leer bien.
- Probaste un asistente con RAG y responde impreciso o inventa: el problema está en la fuente.
- No tenés forma de saber qué documento respaldó cada respuesta.
- Cada nueva versión de un documento deja al asistente desactualizado.
Qué incluye
- Ingesta de fuentes no estructuradas: documentos, wikis, tickets, mails y bases de conocimiento.
- Limpieza, deduplicación y normalización del corpus, con criterios de curaduría explícitos.
- Chunking, embeddings e indexado vectorial con Amazon Bedrock Knowledge Bases y Amazon OpenSearch.
- Metadatos y filtros de permisos para que cada usuario recupere solo lo que puede ver.
- Pipelines de actualización incremental: cuando cambia la fuente, se actualiza el índice.
- Evaluación de recuperación: medimos precisión de las respuestas contra un set de preguntas reales.
El 80% del resultado de un asistente está en la preparación del dato
Elegir el modelo es la parte fácil. Lo que separa una demo de un asistente que se usa en producción es la calidad del corpus, el chunking, los metadatos de permisos y la evaluación continua. Ahí ponemos el foco.
Cómo trabajamos
Discovery
Identificamos qué fuentes de conocimiento necesita el caso de uso y en qué estado están.
Plan & Quote
Definimos el corpus, la estrategia de indexado y el set de evaluación, con alcance y precio cerrados.
Ejecución
Construimos los pipelines de ingesta e indexado y medimos la precisión de recuperación hasta llegar al umbral acordado.
Hand-off & MSP
Dejamos la actualización automatizada y monitoreada. Podemos seguir operando y evolucionando el corpus.
Stack & tecnologías
Datos listos para RAG, agentes y evaluación
Preguntas frecuentes
¿Esto es lo mismo que hacer RAG?
Es la mitad que casi nadie hace bien. RAG es la arquitectura; la preparación del dato es lo que determina si esa arquitectura responde bien o alucina.
¿Tengo que mover todos mis documentos a AWS?
Los documentos que alimentan el índice sí viven en tu cuenta de AWS, bajo tu control y tus políticas de acceso. No entrenamos modelos de terceros con tu información.
¿Cómo miden si quedó bien?
Armamos un set de preguntas reales de tu negocio con respuestas esperadas y medimos precisión de recuperación antes y después de cada iteración.
¿Sirve para agentes, no solo para chat?
Sí. Un agente que consulta tus datos necesita exactamente la misma base curada e indexada, más los permisos bien modelados.
