Engineering™ · Data & Intelligence
AI & Data Engineering
Preparamos y estructuramos tus datos corporativos para alimentar modelos de IA y sistemas RAG en escala.
Vector Databases · Chunking avanzado · Embedding pipelines · Data cleaning para LLMs. Transformamos repositorios de documentos no estructurados en bases de conocimiento vectoriales optimizadas para búsqueda semántica.
Target Fit
¿Es para tu empresa?
Este servicio es para ti si
- ✓Intentaste implementar un sistema RAG o chatbot interno y las respuestas eran vagas o incorrectas por mala calidad de los fragmentos de datos.
- ✓Tus datos valiosos están atrapados en PDFs complejos con tablas, gráficos o formularios escaneados.
- ✓Necesitas un pipeline automatizado que actualice la base de conocimiento vectorial cada vez que se sube un nuevo documento.
- ✓Requieres búsquedas semánticas híbridas que combinen significado contextual con coincidencia exacta de códigos o IDs.
Probablemente no lo necesitas si
- ✕Tus datos ya están 100% estructurados en tablas SQL y solo necesitas consultas analíticas numéricas tradicionales.
- ✕No cuentas con volumen suficiente de conocimiento documental propio para justificar una base vectorial.
Problem Space
Qué resolvemos
Parsing Avanzado de Documentos Complejos
Extracción fiel de texto, tablas tabulares jerárquicas y metadatos desde PDFs escaneados y documentos técnicos.
Estrategias de Chunking Semántico Inteligente
Fragmentación de información respetando secciones, títulos y contexto temático en lugar de cortes ciegos por caracteres.
Búsqueda Híbrida de Alta Precisión (Hybrid Search)
Combinación de búsqueda vectorial densa (significado conceptual) con búsqueda léxica dispersa BM25 (códigos exactos).
Pipelines Automatizados de Re-Indexación
Sincronización desatendida que detecta altas, bajas y modificaciones en tu repositorio y actualiza los embeddings.
Engineering Process
Cómo funciona
Auditoría de Formatos y Documentos
Evaluamos la heterogeneidad de tus documentos: tablas, diagramas, formatos de origen y volumen de archivos.
Arquitectura de Vectorización y Esquema
Diseñamos la estrategia de chunking, modelo de embeddings óptimo, dimensiones vectoriales y metadatos de filtrado.
Pipeline de Ingesta y Base Vectorial
Desplegamos la base vectorial (Qdrant/pgvector), construimos el pipeline de parsing y procesamos el corpus histórico.
Evaluación de Relevancia (RAG Triad) y Go-Live
Medimos precisión de recuperación (Context Relevance, Faithfulness) y entregamos APIs de búsqueda listas para usar.
Deliverables
Qué entregamos
Delivery Plan
Fases de implementación
Auditoría de Documentos y Benchmark
Análisis de estructura documental, selección de modelos de embedding y pruebas preliminares de precisión.
Ingeniería del Pipeline de Extracción
Desarrollo de parsers para tablas complejas, etiquetado de metadatos y pipeline de chunking semántico.
Despliegue Vectorial y Carga Masiva
Setup de la base vectorial, indexación del corpus histórico y optimización de latencia de búsqueda.
Testing de Relevancia y Entrega de APIs
Auditoría con dataset de preguntas reales, calibración de umbrales y documentación de integración.
Pricing Guidance
Inversión estimada
Incluye arquitectura vectorial, pipeline de extracción de documentos complejos, búsqueda híbrida y pruebas de fidelidad RAG.
Real-World Proof
Caso de impacto
Empresa de equipamiento industrial con 12.000 manuales técnicos cuyos ingenieros de campo recibían respuestas incorrectas de un bot interno debido a fragmentación arbitraria de tablas técnicas.
Rediseño del pipeline con LlamaParse para tablas complejas, chunking semántico por sección y base vectorial en Qdrant con búsqueda híbrida.
La precisión de recuperación subió del 41% al 94%, eliminando alucinaciones técnicas y ahorrando más de 1.5 horas diarias por cada técnico en campo.
Clarifications
Preguntas frecuentes
¿Por qué la calidad del chunking y parsing es tan importante en la IA?
Porque los modelos de lenguaje son tan buenos como el contexto que reciben. Si el pipeline de datos le entrega al modelo fragmentos cortados a mitad de una tabla o sin contexto de sección, la IA inevitablemente inventará datos. La ingeniería de datos limpia es lo que elimina las alucinaciones.
¿Es mejor usar pgvector en PostgreSQL o una base vectorial dedicada como Qdrant?
Para proyectos de menos de 500.000 vectores donde ya se usa PostgreSQL, pgvector es excelente y económico. Para volúmenes mayores o requerimientos de filtrado por metadatos complejo y latencia ultra-baja, recomendamos bases dedicadas como Qdrant o Pinecone.
¿Cómo se mantienen actualizados los datos cuando los documentos cambian?
Construimos webhooks o conectores programados con tu repositorio de almacenamiento (Google Drive, S3, SharePoint). Cuando un archivo se modifica o elimina, el pipeline actualiza o purga sus vectores automáticamente.
Mapeemos tu solución
Agenda una sesión técnica de 30 minutos con un arquitecto para evaluar tus sistemas y definir el alcance exacto.
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