Integración IA

Implementación RAG con Docling

Convertimos tus documentos en datos estructurados. Nosotros montamos la infraestructura.

El éxito de la IA generativa depende de cómo lee tus datos. En SIXE diseñamos, desplegamos y optimizamos pipelines RAG utilizando la tecnología de IBM. Extraemos valor de tus PDFs y tablas más complejas para construir asistentes seguros y 100% on-premise.

Auditoría Documental Despliegue Local Tuning de Modelos
[SIXE RAG Pipeline] Iniciando...

Extracción Docling: quarterly_report.pdf
Parsing de tablas complejas
Generación de Markdown estructurado
Chunking semántico activado
Indexación en Vector DB (Milvus)

> Sistema On-Premise listo para producción._

¿Por qué subir tus contratos a una nube ajena para poder usar IA?

Las soluciones "llave en mano" te obligan a ceder tus datos, asumir costes recurrentes inasumibles a escala y depender de un proveedor que cambia las reglas del juego cuando quiere.

En SIXE creemos en la soberanía del dato.

🔒

Despliegue local (on-premise)

Cumplimiento estricto del RGPD. Tus manuales y finanzas nunca viajan por internet, se procesan en tu propia infraestructura.

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Sin costes ocultos

Las herramientas open source que implementamos no cobran licencias abusivas por usuario ni te facturan por cada token procesado.

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Trazabilidad absoluta

Sabrás exactamente por qué la IA ha dado una respuesta. El sistema siempre cita la página exacta de la que extrajo el conocimiento.

01 La tecnología base

De PDFs aburridos a conocimiento estructurado

Para que una IA no alucine, necesita leer bien. Los sistemas de OCR tradicionales fracasan estrepitosamente con tablas, columnas y encabezados. IBM Docling lee los documentos comprendiendo su estructura visual. Extrae la información impecablemente para que tu base de datos RAG no se contamine con ruido.

Esquema técnico del funcionamiento de IBM Docling para procesar documentos PDF en pipelines RAG corporativos
02 El concepto RAG

¿Cómo creamos tu sistema RAG?

RAG significa Generación Aumentada por Recuperación. Un asistente que, ante una duda de un empleado, busca primero en el archivo documental de la empresa y luego redacta la respuesta apoyándose solo en la información verificada.

Paso 1: Leemos todo

Conectamos Docling a tus repositorios. Procesamos manuales técnicos, tickets de soporte o contratos, dividiéndolos en fragmentos lógicos ("chunks") que mantienen el sentido original.

Paso 2: Creamos la memoria

Guardamos esa información en bases de datos vectoriales ultrarrápidas, listas para que el sistema consulte millones de páginas en milisegundos.

Paso 3: Respuestas fiables

Ante una duda, el sistema recupera el párrafo exacto y el modelo de lenguaje (LLM) redacta la solución, indicando un enlace directo a la fuente original.

03 Stack técnico abierto

Tu IA corporativa, construida con open source

Construimos tu plataforma empresarial integrando el mejor software libre del mercado. Arquitecturas modulares que evolucionan con tu empresa y de las que eres el único dueño.

Extracción documental

IBM Docling

El motor bajo licencia Apache 2.0 que lee, clasifica y extrae. Transforma un PDF complejo en Markdown perfectamente estructurado y libre de ruido.

Memoria a largo plazo

Milvus & Qdrant

Bases de datos vectoriales open source. Almacenan el conocimiento corporativo y permiten búsquedas por significado y contexto, no solo por palabras clave.

El cerebro orquestador

LangChain & LlamaIndex

Los frameworks estándar de la industria. Gestionan la lógica: cogen la pregunta del usuario, buscan el contexto y se aseguran de que la IA no alucine la respuesta.

IA generativa segura

Modelos LLM locales

Implantamos familias de modelos seguros y abiertos (como Llama 3 o IBM Granite). Se ejecutan en tu infraestructura para que el conocimiento nunca abandone tu red corporativa.

¿Damos el salto a la IA
con tus propios datos?

Cuéntanos qué tipo de información manejáis en tu equipo (histórico de tickets, manuales de ingeniería, normativa legal...) y te propondremos el diseño de una Prueba de Concepto (PoC) adaptada a tu realidad.

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