Construimos buscadores que entienden qué intenta encontrar una persona aunque no escriba el nombre exacto. Combinamos semántica, coincidencia literal, filtros y ordenación para llevar al usuario al servicio, documento, profesional o producto correcto. La respuesta generada es opcional: primero tiene que funcionar la recuperación.
Una búsqueda semántica útil se evalúa por recuperación, orden de resultados y siguiente acción. Una respuesta fluida no debería ocultar un índice mediocre.
Definimos qué puede buscarse: páginas, servicios, profesionales, documentación, producto u otras entidades. Cada elemento conserva campos y metadatos útiles para filtrar y ordenar.
La consulta puede reescribirse o expandirse, pero la identidad del contenido no se pierde.
Embeddings encuentran significado; búsqueda léxica resuelve nombres, códigos y términos exactos; filtros acotan idioma, categoría, mercado u otros atributos.
El sistema puede combinar señales y reordenación según el tipo de corpus.
No todas las búsquedas necesitan una respuesta de LLM. A veces el mejor resultado es una lista bien ordenada; otras, una orientación breve apoyada en resultados con enlaces claros.
Separar recuperación y generación facilita medir cuál de las dos capas falla.
Diseñamos qué ocurre cuando no hay evidencia: sugerir alternativas, pedir una aclaración o devolver categorías. No inventamos un resultado para evitar un cero.
Las reformulaciones son una señal muy útil para mejorar vocabulario y cobertura.
En GEMA Centres Mèdics conectamos lenguaje natural con un catálogo asistencial para orientar hacia especialidades, pruebas o profesionales. La frontera no diagnóstica forma parte del diseño.
Ese patrón demuestra la diferencia entre entender una intención y pretender responder cualquier pregunta del dominio.
Clic útil, posición del resultado correcto, consultas sin resultados, reformulaciones, tiempo hasta siguiente acción y consultas donde el sistema debería pedir aclaración. En intranet añadimos permisos y evidencia correcta.
La base técnica de conocimiento está en RAG y buscadores corporativos.
Una implementación fiable mezcla piezas distintas: software determinista para reglas previsibles, modelos cuando el lenguaje o la ambigüedad importan, recuperación de conocimiento cuando la respuesta debe apoyarse en fuentes y supervisión humana cuando el coste del error exige criterio. El objetivo no es maximizar la cantidad de IA, sino diseñar el sistema que mejor resuelve el trabajo.
Fuentes, permisos, sistemas y coste del error modifican la implementación. El caso de uso es reutilizable; la arquitectura concreta no debe copiarse sin revisar contexto.
Usamos IA para operaciones de catálogo, atención, contenido, análisis y automatización comercial conectada con ecommerce, CRM, helpdesk y datos de producto.
Aplicamos IA a documentación, captación, atención, ofertas, reporting y conocimiento de proyectos para equipos inmobiliarios, promotoras, constructoras e ingenierías.
Embeddings, lexical, filtros, ranking, respuestas y analítica de búsqueda.
Puede recuperar por significado además de coincidencia literal y combinar esa señal con términos exactos, filtros y reglas de ranking.
No. Muchas consultas se resuelven mejor con resultados ordenados; la generación es opcional.
Sí. También en intranets, catálogos o bases de conocimiento, adaptando permisos y metadatos.
Sí. Por eso solemos combinar búsqueda semántica y léxica en lugar de depender sólo de embeddings.
Puede sugerir alternativas o pedir aclaración; no inventa un resultado para evitar el cero.
Ranking del resultado correcto, clic útil, consultas sin resultados, reformulación y tiempo hasta siguiente acción.
Sí: GEMA Centres Mèdics, donde la búsqueda semántica orienta sobre catálogo asistencial con límites explícitos frente al diagnóstico.
Comparten recuperación, pero un buscador puede limitarse a recuperar y ordenar resultados; RAG suele añadir generación condicionada por ese contexto.
Una solución puede combinar consultoría, automatización, agentes, RAG, integración y desarrollo. El caso de uso define el objetivo; los servicios definen cómo lo construimos.
Analizamos consultas reales, corpus y siguiente acción para decidir si hacen falta semántica, filtros, reordenación o una capa de respuesta.