Cómo construimos RAG en producción sin alucinaciones

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Cómo construimos RAG en producción sin alucinaciones

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El RAG de demo es fácil. El RAG en producción necesita evals, grounding, fallbacks y humanos en el bucle — no un prompt más largo.

La generación aumentada por recuperación no es «ChatGPT + sus PDF». Los sistemas en producción responden desde sus datos, rechazan cuando hay incertidumbre y escalan cuando lo que está en juego es alto.

Grounding antes de generar

Indexamos solo fuentes aprobadas, fragmentamos pensando en la estructura y recuperamos con búsqueda híbrida. Las respuestas citan fuentes internamente para que ingenieros — y usuarios — puedan verificar.

Evals, no sensaciones

Mantenemos un conjunto de pruebas con preguntas reales de tickets de soporte y llamadas comerciales. Cada cambio en el pipeline se ejecuta contra él. La precisión gana a la elocuencia.

Traspaso humano por diseño

Baja confianza, temas de alto riesgo o sentimiento negativo van a un humano. El trabajo del bot es ahorrar tiempo — no atrapar a clientes en una cárcel de IA.

Resultado típico para clientes de ecommerce: tickets de soporte −40%, conversión en sesiones asistidas al alza en doble dígito — en semanas, no trimestres.

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