Asistentes de IA
con datos propios.
Construye un asistente que recupera evidencia desde documentos autorizados, responde con citas y reconoce cuándo la información no alcanza.
con fragmentos, citas y nivel de cobertura.
Subir documentos no basta para construir conocimiento confiable
La calidad de un asistente depende de qué documentos entran, cómo se dividen, qué metadatos conservan y qué fragmentos se recuperan para cada pregunta. Una respuesta puede estar bien redactada y aun así apoyarse en la sección equivocada.
Aprenderás a construir una arquitectura de generación aumentada por recuperación: preparar un corpus, indexarlo, recuperar evidencia, generar con citas y evaluar por separado la búsqueda y la respuesta.
Podrás fundamentar respuestas y medir su cobertura
Preparar un corpus con versiones, metadatos, permisos y una estrategia de actualización.
Comparar segmentación, recuperación semántica, filtros y reordenamiento de resultados.
Generar respuestas con citas verificables, límites de contexto y rechazo cuando falta evidencia.
Medir recuperación, fidelidad, utilidad, latencia y costo con un conjunto de preguntas reales.
Del documento bruto a una respuesta con evidencia
Caso de uso, corpus y permisos
Define qué preguntas resolverá el sistema, qué fuentes son autoritativas, quién puede consultarlas y cómo se gestionan versiones y vigencia.
Ingesta, segmentación y metadatos
Extrae texto, conserva estructura, diseña fragmentos útiles y adjunta metadatos para filtrar por documento, fecha, área o nivel de acceso.
Recuperación y ordenamiento
Implementa búsqueda semántica y por términos, combina señales, ajusta cantidad de contexto y reordena fragmentos según relevancia.
Generación fundamentada y citas
Construye contexto, obliga a diferenciar evidencia de inferencia, produce referencias recuperables y rechaza preguntas sin soporte suficiente.
Evaluación, seguridad y actualización
Prueba recuperación y respuesta por separado, detecta fugas entre permisos, monitorea cambios del corpus y prepara reindexación sin interrumpir el servicio.
Construye un asistente que cita y sabe decir “no sé”
Implementarás un asistente sobre un corpus controlado, con referencias navegables, filtros de acceso, respuesta negativa cuando no existe evidencia y un conjunto reproducible de evaluación.
Corpus
Fuentes, versiones, metadatos y permisos.
Sistema
Recuperación, contexto, respuesta y citas.
Evaluación
Preguntas, métricas, errores y mejoras.
Para quienes convierten documentos en productos de conocimiento
Ideal para
Desarrollo, datos, producto técnico, gestión del conocimiento y consultoría que construye asistentes internos o de atención especializada.
Base requerida
Python, APIs, JSON, preparación de datos, control de versiones y comprensión de modelos de lenguaje, tokens y representaciones vectoriales.