Trabajo seleccionado
RAG sobre documentación de telecom
Respuestas aumentadas por recuperación sobre miles de documentos de servicio y topología, servidas por modelos locales.
Problema
El conocimiento operativo — registros de servicio, topología, tickets — está disperso entre sistemas y exportaciones. Los ingenieros pierden tiempo buscando contexto que ya existe en alguna parte.
Enfoque
Los documentos se ingieren y trocean en un almacén vectorial con un modelo de embeddings local. Un LLM servido por GPU responde preguntas con citas a la fuente, y una capa de conocimiento curada mantiene el corpus ordenado. El LLM nunca está en el camino crítico de la ingesta, así que la recuperación sigue disponible aunque la generación se caiga.
Stack
Resultados
- Respuestas en lenguaje natural ancladas en el corpus documental real
- Fuentes citadas, de modo que cada respuesta es verificable y no alucinada
- Búsqueda sobre un gran corpus interno sin indexación manual
- Totalmente autoalojado — los datos internos no salen de la red