Shelpuk & Company
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    xFusion Technologies

    Chatbot RAG para plataforma de datos empresarial

    Diseñamos un sistema avanzado de Retrieval-Augmented Generation (RAG) para la plataforma xAQUA® de xFusion, permitiendo consultas en lenguaje natural sobre repositorios documentales empresariales.

    CA, USAAug 2023 – Sep 20235/5.0 on Clutch

    El desafío

    xFusion necesitaba construir su plataforma xAQUA® para que los usuarios pudieran obtener respuestas precisas y contextualizadas en lenguaje natural sobre repositorios documentales empresariales complejos en formatos DOCX, PDF y TXT.

    Nuestra solución

    Diseñamos e implementamos un sistema de recuperación documental basado en LangChain e integrado con Postgres pgvector. La solución soporta ChatGPT y GPT-4 de OpenAI, además de integración plug-and-play con Llama-2, Mistral y otros LLM de acceso abierto.

    El impacto

    • Reducción drástica del tiempo para localizar información crítica
    • Mejora de la calidad de decisión gracias a datos accesibles al instante
    • Refuerzo de la propuesta competitiva de la plataforma xAQUA®
    • Entrega en formato Python wheel reutilizable para integración ágil

    Tecnologías utilizadas

    LangChain
    Postgres pgvector
    OpenAI
    Llama-2
    Mistral
    Python
    "Their skill, spirit to build the right solution, sense of ownership, and responsiveness are all impressive."

    Sanjib Nayak

    Founder & CEO, xFusion Technologies

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    Todo compromiso empieza con una conversación. Analicemos cómo la IA puede generar resultados para su organización.

    Preguntas frecuentes

    Respuestas a preguntas frecuentes sobre este tema.

    ¿Qué desafío resuelve este caso de estudio para xFusion Technologies?

    xFusion Technologies necesitaba resolver este desafío: xFusion necesitaba construir su plataforma xAQUA® para que los usuarios pudieran obtener respuestas precisas y contextualizadas en lenguaje natural sobre repositorios documentales empresariales complejos en formatos DOCX, PDF y TXT. Shelpuk AI Technology Consulting lideró la dirección técnica y la disciplina de implementación en este engagement.

    ¿Qué enfoque de delivery se utilizó para abordar ese desafío?

    El enfoque de delivery combinó AI Development, diseño de arquitectura, implementación iterativa y tecnologías como LangChain, Postgres pgvector, OpenAI, Llama-2, Mistral, Python para alcanzar objetivos operativos. Shelpuk AI Technology Consulting usa métodos de delivery orientados a producción para pasar de prototipo a valor operativo.

    ¿Qué resultados medibles se destacan para xFusion Technologies?

    Los principales resultados medibles incluyeron: Reducción drástica del tiempo para localizar información crítica; Mejora de la calidad de decisión gracias a datos accesibles al instante; Refuerzo de la propuesta competitiva de la plataforma xAQUA®; Entrega en formato Python wheel reutilizable para integración ágil. Shelpuk AI Technology Consulting se enfoca en resultados a nivel KPI y fiabilidad operativa en entornos comparables.

    ¿Qué capacidades y tecnologías fueron críticas en este proyecto?

    Las capacidades clave en este proyecto incluyeron AI Development, respaldadas por tecnologías como LangChain, Postgres pgvector, OpenAI, Llama-2, Mistral, Python. Shelpuk AI Technology Consulting combina experiencia en platform engineering e IA para entregar sistemas mantenibles.

    ¿Cómo puede otra organización adaptar este enfoque de forma segura?

    La replicación comienza con discovery, evaluación de data readiness, alineación de cumplimiento y plan de rollout por fases. Shelpuk AI Technology Consulting ayuda a organizaciones a adaptar este patrón a sus restricciones de dominio y gobernanza.

    ¿Qué modelo de engagement es mejor para iniciativas similares?

    El engagement puede comenzar con advisory, un piloto de alcance fijo o un equipo de ingeniería dedicado según plazo y riesgo. Shelpuk AI Technology Consulting ofrece rutas de consultoría, delivery y enablement para objetivos de negocio similares.