RAG
Motor de recuperación con respuestas estrictamente fundamentadas para bases de conocimiento aisladas por inquilino.
Sistema de conocimiento RAG que combina recuperación vectorial híbrida dispersa-densa, reordenación y citas estrictas de procedencia. Diseñado para ingerir manuales en PDF, documentación, código fuente y bases de conocimiento y ofrecer respuestas estrictamente fundamentadas.
Inteligencia documental sin alucinaciones y con atribución verificable de las fuentes.
Diseñado con aislamiento de nivel productivo, fiabilidad determinista e integración fluida en todo el ecosistema de infraestructura de XIK.
Capacidades principales
4 módulos funcionalesIngesta de documentos en varios formatos
Extrae texto semántico limpio de PDF, Markdown, Notion, repositorios de GitHub y volcados de bases de datos.
Fragmentación sensible al contexto
Fragmentación jerárquica que conserva encabezados, tablas y relaciones padre-hijo entre documentos.
Procedencia y citas estrictas
Cada afirmación de la respuesta generada incluye notas clicables que apuntan a las páginas exactas de la fuente.
Particionado de conocimiento aislado por inquilino
Límites de seguridad estrictos que garantizan que el conocimiento de una organización nunca se filtre entre espacios de trabajo.
Especificaciones técnicas
- Identificador
- rag
- Stack del sistema
- Python LlamaIndex, Qdrant / pgvector, BGE / OpenAI Embeddings, Next.js UI
- Arquitectura de ejecución
- Clúster de Kubernetes
- Modelo de despliegue
- VPC privada
- Interfaces compatibles
- REST Query APIVector gRPCWebhook Sync