Búsqueda semántica sobre sus documentos, con origen verificable.

Cuando una empresa quiere que una IA responda preguntas usando sus propios documentos (contratos, manuales, historiales), normalmente necesita armar y mantener varios sistemas conectados entre sí. Nosotros lo resolvemos en un solo lugar, y podemos mostrar exactamente de qué documento salió cada respuesta.

Hablemos de sus documentos

Frente al camino usual para montar esto, esto es lo que cambia:

Stack usualCon Gorigami
Guardar los documentos vectorizadosUn servicio aparte (Pinecone, Weaviate) sincronizado a mano con su base de datosUna columna Vector en la misma tabla de sus documentos
Filtrar por departamento, fecha o tipoPost-filtro después de traer los resultados del vector storeFiltro y búsqueda semántica en una sola consulta indexada
Auditar de dónde salió una respuestaSe construye a mano en la aplicación, si es que se construyeEXPLAIN LINEAGE nativo, persiste incluso tras reiniciar
Dónde correNube de un terceroPuede correr embebido, sin salir de su infraestructura

Por dentro, la mecánica es esta:

Cómo lo implementamos

Creamos un índice vectorial sobre la columna de embeddings (CREATE VECTOR INDEX), y combinamos recuperación semántica con filtros relacionales en una sola consulta (SEARCH ... FILTER <condición>). Cuando necesita mostrar el origen de una respuesta, EXPLAIN LINEAGE <dataset> la rastrea hasta el documento y el fragmento exactos. El modelo de lenguaje que redacta la respuesta final (Claude, GPT, o el que ya use) sigue siendo suyo: reemplazamos la capa de recuperación, no el generador.

Búsqueda semántica y RAG auditable

Ya lo usan en:

Industrias donde esto ya se usa

  • Legal: precedentes, cláusulas contractuales
  • Salud: historiales clínicos
  • Soporte al cliente: base de conocimiento interna
  • Gobierno y compliance: donde la auditoría es obligatoria
  • Gestión de conocimiento interno en cualquier empresa mediana

Antes de que hablemos, una aclaración:

Qué no resolvemos

No generamos texto ni hacemos chunking o embedding de sus documentos: eso sigue necesitando un modelo de embeddings (OpenAI, Cohere, o uno local) y una librería de chunking (LangChain, LlamaIndex, o la suya propia). Tampoco reemplazamos el modelo que redacta la respuesta final. Resolvemos la capa de recuperación, no el pipeline completo de RAG.

Preguntas frecuentes

¿Reemplazan a ChatGPT o Claude?

No. Usted sigue eligiendo el modelo que genera la respuesta final; nosotros nos encargamos de que encuentre la información correcta y pueda probar de dónde salió.

¿Mis documentos salen de mi empresa?

No si usted no quiere: el motor puede correr embebido dentro de su propia infraestructura, sin enviar los documentos a un tercero.

¿Sirve para documentos en español?

Sí. La calidad de la búsqueda depende del modelo de embeddings que se use, no de la base de datos.

¿Cuánto toma implementarlo?

Depende del volumen y formato de sus documentos. Un diagnóstico de 20 minutos nos da un estimado real.

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