RAG empresarial: IA que respon amb les teves dades reals
La teva empresa té milers de documents, manuals i bases de dades que ningú consulta amb eficàcia. RAG (Retrieval-Augmented Generation) connecta aquestes dades amb IA generativa per donar respostes precises, citades i verificables.
- 90%+ Precisió de respostes amb les teves dades
- 27 Agents d'IA en producció a Nexo
- 01 · Dades Els teus documents
- 02 · Índex S'indexen i es versionen
- 03 · Recuperació Només el que és rellevant
- 04 · Model Raona amb context
- 05 · Resposta Amb cita i evidència
- 06 · Control Una persona aprova
- Cada correcció torna al sistema
- ISO 27001 Seguretat de la informació
- ISO 42001 Gestió de sistemes d'IA
- ENS Esquema Nacional de Seguretat
- 5,0 a Clutch · ressenyes verificades
- Des del 2009 Enginyeria de programari i IA
En xifres
Impacte mesurable del RAG empresarial
Dades del mercat i resultats típics.
- 35,3% CAGR del mercat RAG Creixement anual del mercat RAG 2025-2035
- -50% Tickets L1 de suport Resolució automàtica amb RAG
- $0,002 Cost per consulta vs $5-15 amb agent humà
- 6-10 set Temps d'implementació Sistema RAG funcional en producció
Què inclou
Què inclou el servei
Lliurables del sistema RAG complet.
- Ingesta de dades: connectors per a PDF, Word, Confluence, SharePoint, Notion, APIs i bases de dades
- Base de dades vectorial: configuració i optimització de Pinecone, Qdrant, Weaviate o pgvector
- Optimització d'embeddings: selecció de model, chunking strategy, i metadata enrichment
- Orquestració LLM: cadenes de retrieval, reranking, i generació amb citació de fonts
- Avaluació i testing: mètriques de precisió (faithfulness, relevance, recall) amb framework RAGAS
- Interfície d'usuari: chatbot o cercador intel·ligent amb citacions i feedback loop
Per què
Com funciona un sistema RAG
L'arquitectura que elimina al·lucinacions.
RAG combina el millor de dos mons: la capacitat de llenguatge natural dels LLMs amb la precisió de les teves dades reals. Quan un usuari pregunta, el sistema busca informació rellevant a la teva base de coneixement vectorial, la injecta al context del LLM, i genera una resposta fonamentada amb cites verificables. El resultat: respostes que sonen naturals però estan ancorades en dades reals.
- 90%+ Precisió
- <2s Latència
- Automàtica Citació
Definició
Què és RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
RAG és una arquitectura d'IA que combina recuperació d'informació (retrieval) amb generació de text (generation). En lloc de dependre només del que el model "sap" del seu entrenament, el sistema busca informació rellevant a les teves dades i la fa servir com a context per generar respostes precises i citades. És l'arquitectura de base de la majoria d'estratègies empresarials d'IA actuals.
Resum
Resum executiu
Per a la direcció.
El RAG empresarial converteix la teva base de coneixement dispersa (documents, manuals, FAQs, bases de dades) en un sistema d'IA que respon preguntes amb precisió de més del 90% i cita la font. El cas d'ús més immediat: suport al client amb reducció del 50% en tickets L1.
Inversió típica: 45.000-500.000€+ segons complexitat i volum de dades. ROI en 4-8 mesos per a equips de suport de 10+ persones. El risc principal (al·lucinacions) es mitiga amb avaluació contínua i human-in-the-loop per a decisions crítiques.
- -50% Tickets L1 de suport
- 4-8 mesos Temps fins a ROI
- $0,002 Cost per consulta IA
Per al CTO
Resum tècnic
Per al CTO.
Arquitectura modular: ingesta → chunking → embedding → vectorstore → retrieval → reranking → generation. Cada component és intercanviable. Embeddings: els models d'embeddings d'OpenAI i Cohere, o alternatives open-source (BGE, E5). Vectorstores: Pinecone (managed), Qdrant (self-hosted), pgvector (PostgreSQL natiu).
Avaluació amb framework RAGAS: faithfulness, answer relevance, context precision, context recall. Pipeline de CI/CD per a testing de regressió en precisió. Monitorització de costos per query, latència P95, i drift d'embeddings. Servidors a la UE per defecte, o la regió cloud que triïs si necessites una altra residència de dades.
Tecnologies
- Pinecone
- Qdrant
- Weaviate
- pgvector
- LangChain
- LlamaIndex
- OpenAI
- Claude
- Cohere
- RAGAS
- FastAPI
- Python
- Chunking adaptatiu: mida i solapament optimitzats per tipus de document
- Hybrid search: combinació de cerca semàntica (vectorial) i lèxica (BM25)
- Reranking amb cross-encoder per a màxima rellevància
- Avaluació contínua amb RAGAS: faithfulness >0.9, relevance >0.85
Per a qui
És per a tu?
RAG empresarial té sentit quan tens dades valuoses que ningú aprofita.
Per a qui
- Empreses amb bases de coneixement extenses (manuals, documentació tècnica, FAQs, normativa).
- Equips de suport que responen les mateixes preguntes repetidament amb informació dispersa.
- Organitzacions que necessiten IA amb dades pròpies sense enviar informació sensible a models públics.
- Departaments legals, de compliance o mèdics que necessiten respostes precises i citades.
- Empreses que volen un cercador intern intel·ligent que entengui llenguatge natural.
Per a qui no
- Organitzacions amb poca documentació o dades no estructurades de baixa qualitat.
- Si necessites IA generativa creativa (campanyes, contingut) sense ancorar en dades pròpies.
- Empreses sense pressupost per mantenir i actualitzar la base de coneixement.
- Casos d'ús on una cerca per paraules clau tradicional és suficient.
- Si no tens dades digitalitzades: primer necessites digitalitzar el teu coneixement.
Claus
5 casos d'ús de RAG empresarial
On RAG genera més impacte.
- 01
Suport al client intel·ligent
Chatbot que respon consultes de clients consultant la teva base de coneixement en temps real. Redueix tickets L1 en un 50%, respon en segons, i escala a humà quan la confiança és baixa. Amb historial de conversa i feedback loop per a millora contínua.
- 02
Assistent de coneixement intern
Empleats pregunten en llenguatge natural i obtenen respostes de documentació interna, polítiques, i procediments. Redueix un 40% el temps buscant informació. Especialment valuós per a onboarding de nous empleats i equips distribuïts.
- 03
Processament de documents
Extreu informació de contractes, factures, informes, i documents legals de forma automàtica. Classifica, resumeix, i respon preguntes sobre milers de documents en segons. Ideal per a departaments legals, compliance i financer.
- 04
Cercador semàntic empresarial
Substitueix la cerca per keywords per cerca semàntica que entén intenció. "Quin és el procés per retornar un producte defectuós?" en lloc de cercar "devolució defecte". Connecta amb Confluence, SharePoint, Notion, i sistemes interns.
- 05
Assistent de vendes amb dades de producte
L'equip comercial consulta specs, comparatives, i argumentaris en llenguatge natural. Genera propostes personalitzades basades en la fitxa tècnica real del producte i l'historial del client. Reducció del 30% en temps de preparació d'ofertes.
Com treballem
Procés d'implementació
De les teves dades en brut a un sistema RAG en producció.
- 01
Auditoria de dades i disseny
Avaluem les teves fonts de dades (documents, bases de dades, APIs), definim l'estratègia de chunking i embeddings, i dissenyem l'arquitectura RAG. Lliurable: document tècnic amb pipeline complet.
- 02
Ingesta i vectorització
Connectem fonts de dades, processem documents, i creem la base vectorial. Optimització de chunking (mida, solapament, metadata). Proves de retrieval amb queries reals del teu negoci.
- 03
Orquestració i avaluació
Construïm el pipeline complet: retrieval → reranking → generation amb citació. Avaluació amb RAGAS (faithfulness, relevance, precision). Ajust fins a superar llindars de qualitat definits.
- 04
Interfície, desplegament i monitorització
Frontend (chatbot o cercador), desplegament en producció, i monitorització contínua: precisió, latència, costos, i feedback dels usuaris. Suport post-llançament de 30 dies inclòs.
Riscos i com els cobrim
Riscos i mitigació
Transparència total sobre els desafiaments del RAG.
- 01
Al·lucinacions i respostes incorrectes
MitigacióAvaluació contínua amb RAGAS (faithfulness >0.9). Citació obligatòria de fonts. Llindars de confiança: si el sistema no està segur, ho diu explícitament en lloc d'inventar.
- 02
Privacitat i dades sensibles
MitigacióServidors a la UE per defecte, o la regió cloud que triïs. Opció de desplegament on-premise o cloud privada. Accés granular per rol: cada usuari veu només el que el seu perfil permet.
- 03
Escalabilitat amb milions de documents
MitigacióVectorstores dissenyats per escalar: Pinecone suporta milers de milions de vectors, Qdrant escala horitzontalment. Indexació incremental per a nous documents sense reprocessar tot.
- 04
Costos d'API i embeddings creixents
MitigacióPressupostos per consulta amb alertes. Cache semàntic per a queries repetides (-60% costos). Models d'embedding més eficients per a volums alts. Opció de models open-source on-premise per a cost fix.
Tecnologies
Stack tecnològic
Bases de dades vectorials, models i frameworks que dominem.
- Pinecone
- Qdrant
- Weaviate
- pgvector
- LangChain
- LlamaIndex
- OpenAI
- Claude
- Gemini
- Cohere
- HuggingFace
- FastAPI
- Python
- Docker
- RAGAS
- Unstructured.io
La prova
Experiència en IA i dades empresarials
Portem 15+ anys integrant sistemes i dades per a empreses europees. Des de 2023, implementem solucions RAG en producció per a clients amb bases de coneixement de milers de documents. Els experiments es queden al laboratori: el que entreguem funciona al món real, amb dades reals i compliment RGPD. El nostre propi producte, Nexo, corre sobre un sistema RAG en producció que recupera sobre el context autoritzat de cada empresa (veure cas).
- 15+ Anys en integració de dades
Inversió
Inversió i terminis
Publiquem els trams per estalviar-nos reunions als dos costats: si l'ordre de magnitud no encaixa, val més saber-ho avui que a la tercera trucada.
- RAG bàsic
45.000-80.000 €
Una font de dades i un chatbot que respon amb citacions. 6-10 setmanes.
- Ingesta d'una font (PDF, Confluence, SharePoint, Notion o base de dades)
- Base vectorial configurada i chunking optimitzat per tipus de document
- Pipeline de retrieval amb citació obligatòria de fonts
- Avaluació amb RAGAS abans de sortir a producció
- Chatbot llest per fer servir, desplegament i 30 dies de suport
- RAG intermedi Més habitual
80.000-200.000 €
Diverses fonts, cercador semàntic i avaluació contínua.
- Tot el del RAG bàsic
- Múltiples fonts de dades amb ingesta incremental automàtica
- Hybrid search (semàntica + BM25) i reranking amb cross-encoder
- Cercador semàntic intern a més del chatbot
- Avaluació contínua amb RAGAS i monitoratge de cost i latència
- RAG enterprise
200.000-500.000 €
Multi-tenant, on-premise i integracions complexes. 12-16 setmanes.
- Tot el del RAG intermedi
- Multi-tenant amb accés granular per rol
- Desplegament on-premise o a la regió cloud que triïs
- Models open-weight a la teva pròpia infraestructura si les dades no poden sortir
- Integracions complexes amb sistemes core i auditoria completa de consultes
Sense permanència. Proposta tancada per fases després de la primera trucada.
Preguntes freqüents
Preguntes freqüents
El que els nostres clients pregunten sobre RAG.
Què és RAG i per què el necessita la meva empresa?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) és una arquitectura que connecta les teves dades amb IA generativa. En lloc que el LLM "inventi" respostes, busca informació rellevant als teus documents i genera respostes ancorades en dades reals. La teva empresa el necessita si té coneixement valuós dispers en documents que ningú consulta eficientment.
Com s'eliminen les al·lucinacions?
Tres capes de protecció: 1) Grounding: el LLM només genera respostes basades en documents recuperats. 2) Citació obligatòria: cada resposta inclou la font i el fragment exacte. 3) Llindars de confiança: si la rellevància és baixa, el sistema respon "no tinc informació suficient" en lloc d'inventar.
Quant costa implementar un sistema RAG?
Projecte bàsic (1 font de dades, chatbot simple): 45.000-80.000€. Projecte intermedi (múltiples fonts, cercador semàntic, avaluació): 80.000-200.000€. Projecte enterprise (multi-tenant, on-premise, integracions complexes): 200.000-500.000€+. Sempre amb proposta detallada i ROI estimat.
Quant de temps triga la implementació?
Un sistema RAG funcional en producció: 6-10 setmanes. Inclou auditoria de dades, ingesta, vectorització, pipeline de retrieval, avaluació, interfície, i desplegament. Projectes enterprise amb múltiples integracions: 12-16 setmanes. Prototip funcional disponible a la setmana 4.
És segur? Les meves dades estan protegides?
Sí. Servidors a la UE per defecte, amb compliment RGPD complet, o la regió cloud que triïs si necessites una altra residència de dades. Opcions de desplegament: cloud privada, on-premise, o híbrid. Les dades mai es fan servir per entrenar models de tercers. Accés granular per rol i auditoria completa de consultes.
Quins formats de documents suporta?
Pràcticament tots: PDF, Word, Excel, PowerPoint, HTML, Markdown, Confluence, SharePoint, Notion, Google Docs, bases de dades SQL, APIs REST, i text pla. Fem servir Unstructured.io per a processament avançat de documents complexos amb taules, imatges, i layouts irregulars.
S'actualitza automàticament quan canvien les dades?
Sí. Configurem ingesta incremental: quan s'afegeix o modifica un document, es reprocessa i actualitza a la base vectorial automàticament. Opcions: webhooks (temps real), cron jobs (periòdic), o trigger manual. Sense necessitat de reindexar tota la base de dades. Mantenir aquest índex fresc, monitoritzat i avaluat en producció forma part del LLMOps.
Puc fer servir RAG amb models open-source en lloc d'OpenAI?
Absolutament. La nostra arquitectura és agnòstica de model. Pots fer servir models open-weight (Llama, Mistral, Qwen), o qualsevol model de HuggingFace desplegat a la teva pròpia infraestructura. Això elimina dependència de proveïdors i redueix costos per consulta a pràcticament zero (només infraestructura). Ideal per a dades altament sensibles que no poden sortir de la teva xarxa.
Següent pas
Quina documentació tens que no consulta ningú?
30 minuts amb qui dissenyarà el sistema, no amb un comercial. Et diem què es pot construir amb les teves dades, què costaria i què no val la pena. Responem en menys de 24 hores. Si prefereixes començar pel diagnòstic complet: Auditoria d'IA des de 3.000 €.
- Sense compromís
- Resposta en 24h
- Proposta personalitzada
Casos d'èxit
Projectes on ho apliquem
Parlem.
Consulta tècnica inicial
IA, seguretat i rendiment. Diagnòstic i proposta tancada per fases.
- NDA disponible
- Resposta <24h
- Proposta per fases
La teva primera reunió és amb un Arquitecte de Solucions, no amb un comercial.
Sol·licitar diagnòstic