COREMONIT · ENTERPRISE AI KNOWLEDGE SYSTEM
RAG WIKI LLM
Conecte todo el conocimiento de su empresa,
y encuentre la respuesta precisa cuando la necesite.
Una solución RAG de conocimiento empresarial que conecta documentos internos dispersos en un único sistema de conocimiento con IA y ofrece búsqueda, análisis, resúmenes, comparaciones, razonamiento y respuestas estandarizadas.
LOCAL LLMKNOWLEDGE HUBPDFWORDHWPREPORTDOCHay muchos datos, pero poco conocimiento aprovechable.
La competitividad empresarial no comienza con la cantidad de documentos, sino con la rapidez para encontrar evidencias precisas cuando se necesitan.
Materiales dispersos
Los documentos están dispersos entre PC personales, NAS, carpetas compartidas, software colaborativo y correo electrónico.
Limitaciones de la búsqueda
Es necesario conocer el nombre exacto del archivo o las palabras clave para encontrar el contenido deseado.
Pérdida de continuidad del conocimiento
La experiencia y los conocimientos prácticos no se transmiten cuando el personal cambia de puesto o se incorporan nuevos empleados.
RAG: generación aumentada por recuperación
Antes de generar una respuesta, la IA busca documentos internos de la empresa y responde a partir de evidencias verificadas.
PreguntaEntrada en lenguaje natural02
BúsquedaBúsqueda de documentos relacionados03
AnálisisComprensión del contexto y la intención04
RazonamientoComparación y organización de materiales05
RespuestaGeneración basada en evidencias- Centrado en los datos de entrenamiento
- Dificultad para verificar la información empresarial interna y actualizada
- Posibles alucinaciones cuando las evidencias son insuficientes
- El usuario debe volver a comprobar las fuentes
- Centrada en materiales aprobados internamente
- Incorporación de manuales, normas y proyectos actualizados
- Respuesta basada en las evidencias recuperadas
- Fuentes y ubicación del texto original
Cómo funciona RAG WIKI LLM
No nos limitamos a almacenar documentos: creamos una estructura de conocimiento que mejora tanto la precisión de recuperación como la calidad de generación.
DATA SOURCE
PDF · Word · Excel · PPT · Wiki · Manual · Report
DOCUMENT
Parsing · Cleaning · Metadata · Classification
KNOWLEDGE
Chunking · Embedding · Indexing
STORAGE
Vector DB · Metadata DB · Document Storage
RAG ENGINE
Query · Hybrid Search · Re-ranking · Context
APPLICATION
AI Chat · Wiki · Report · Dashboard · API
Búsqueda RAG y CHATBOT en un solo producto
CoreMonit RAG WIKI LLM combina la búsqueda RAG, que encuentra evidencias en documentos empresariales, con la función CHATBOT, que permite preguntar y recibir respuestas en lenguaje natural sobre el conocimiento recuperado.
Explore documentos, categorías y ubicaciones originales en una sola pantalla y consulte rápidamente los materiales aprobados relacionados con su pregunta.
Respondemos a partir del conocimiento interno recuperado y vinculamos preguntas similares con documentos de respaldo.
Tecnologías esenciales de funcionamiento
Diseñamos la calidad de todo el proceso RAG: desde la interpretación precisa de las características documentales hasta la búsqueda semántica, la reclasificación y el razonamiento.
Entrada de documentos
Recopilamos de forma segura archivos Word, PDF, wikis, manuales y materiales de calidad y proyectos de los departamentos.
Parsing
Organizamos el texto principal, los títulos, las tablas, los autores, las fechas, los números de documento y los metadatos.
Chunking
Divide los documentos en unidades semánticas sin perder el contexto circundante para mejorar la precisión de la búsqueda.
Embedding
Convierte la información en vectores para encontrar documentos de significado similar aunque su redacción sea distinta.
Vector Search
Va más allá de las palabras clave para encontrar documentos de respaldo semánticamente relacionados con la pregunta.
LLM de clase 30B
Compara y analiza distintos materiales y después los resume, clasifica y razona según la intención de la pregunta.
Re-ranking
Reordenamos los resultados candidatos según su relevancia para la pregunta y reducimos los resultados innecesarios.
Standard Parsing
Estructuramos las respuestas en formatos de trabajo como tablas, listas de verificación, resúmenes e informes.
Flujo RAG que mejora la precisión de la recuperación
No basta con conectar una Vector DB. Validamos y optimizamos repetidamente todo el flujo de recuperación para adaptarlo a los datos de su empresa.
Más allá de encontrar información: resultados listos para usar
Estructuramos los resultados de búsqueda en tablas, resúmenes, listas de verificación e informes para utilizarlos directamente en el trabajo.
Tabla
Compara elementos, síntomas, urgencia y departamentos responsables.
Resumen de puntos clave
Organiza los temas clave y las conclusiones de varios documentos.
Lista de verificación
Ofrece la secuencia de comprobaciones y las acciones paso a paso.
Informe
Genera informes sobre síntomas, causas, medidas y prevención de recurrencias.
De la búsqueda de documentos a la búsqueda de conocimiento
Formule una pregunta en lugar de buscar un archivo y obtenga los documentos relacionados junto con la ubicación de las pruebas que los respaldan.
IA privada para utilizar de forma segura los documentos internos
Minimizamos la exposición externa de los datos teniendo en cuenta las políticas de seguridad y el entorno de red de la empresa.
Normas de la empresa y de RR. HH. / Contratos / Directrices operativas
Documentos técnicos / Proyectos / Diseño
Instrucciones de trabajo / Manuales de equipos y procesos
Criterios de inspección / Problemas de calidad / Manuales
Materiales de productos / Propuestas / Atención al cliente
Estas son algunas preguntas que puede hacer en el trabajo.
Con una sola pregunta en lenguaje natural, encuentre documentos relacionados, casos anteriores y las pruebas necesarias para tomar una decisión.
«¿Cómo se resuelve Error 105?»
«¿Cuál es el intervalo de sustitución de esta pieza?»
«¿Qué diferencias funcionales hay entre el producto A y el producto B?»
«¿Qué casos de resolución de problemas hubo en el proyecto PLC anterior?»
«Busca registros de fallos similares recurrentes.»
«Explícame la estructura documental del proyecto.»
«¿Cómo solicito un viaje de trabajo?»
«¿Qué normativa está relacionada con la calidad?»
Beneficios esperados que cambian la forma de trabajar de la empresa
Convertimos la información confinada en documentos en activos de conocimiento y reducimos el tiempo dedicado a buscar y sintetizar.
Los datos de cada empresa son distintos, por lo que su RAG también debe serlo.
Analizamos las características de los documentos, los objetivos de búsqueda y las políticas de seguridad para diseñar una arquitectura de conocimiento y un flujo de recuperación a medida.
La IA busca y organiza la información.
Las decisiones las toman las personas.