RAG para Empresas: Cómo Crear tu Propio ChatGPT con Datos Internos
Guía completa de Retrieval-Augmented Generation (RAG) para empresas españolas. Aprende a crear asistentes de IA que respondan con información de tus documentos, políticas, productos y conocimiento interno. Sin alucinaciones, con tus datos.
Índice de Contenidos
1. ¿Qué es RAG y por qué tu empresa lo necesita?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una técnica que combina la búsqueda de información con la generación de texto mediante IA. En lugar de pedirle a un LLM (como GPT-4 o Claude) que "recuerde" información que puede inventar, le proporcionamos documentos relevantes de nuestra base de conocimiento para que genere respuestas basadas en hechos.
El problema que RAG resuelve
Sin RAG (ChatGPT genérico)
- ❌ No conoce tus productos, políticas, procesos
- ❌ Puede inventar información (alucinaciones)
- ❌ Información desactualizada (knowledge cutoff)
- ❌ No distingue información pública de confidencial
- ❌ Respuestas genéricas, no específicas de tu negocio
Con RAG (ChatGPT + tus datos)
- ✅ Responde basándose en tu documentación real
- ✅ Cita las fuentes (puedes verificar)
- ✅ Información siempre actualizada
- ✅ Control sobre qué datos accede
- ✅ Respuestas específicas y precisas
Cómo funciona RAG en 30 segundos
"¿Cuál es la política de devoluciones para clientes premium?"
Encuentra: "Manual de atención al cliente v3.pdf", sección 4.2, párrafos sobre devoluciones premium
"Según nuestra política (Manual ATC v3, sec 4.2), los clientes premium tienen 60 días para devoluciones..."
2. Componentes de un Sistema RAG
Un sistema RAG tiene cinco componentes principales. Entenderlos te ayudará a tomar decisiones técnicas informadas:
Fuentes de Datos
Los documentos y datos que alimentan tu sistema RAG
Documentos
Bases de datos
Comunicaciones
Web/APIs
Procesamiento de Documentos
Convertir documentos en formato que la IA pueda entender
Embeddings y Vector Store
Convertir texto en vectores numéricos para búsqueda semántica
Modelo de embeddings
Vector Database
Índice de búsqueda
Retrieval (Recuperación)
Encontrar los fragmentos más relevantes para cada consulta
Similarity search
Buscar por similitud semántica del vector
Hybrid search
Combinar búsqueda vectorial + keywords (BM25)
Reranking
Reordenar resultados con modelo especializado (Cohere Rerank)
Query expansion
Expandir la consulta con sinónimos y contexto
LLM (Generación)
El modelo de lenguaje que genera la respuesta final
| Modelo | Proveedor | Coste | Ventaja |
|---|---|---|---|
| GPT-4o | OpenAI | ~5€/1M tokens | Mejor razonamiento |
| Claude 3.5 Sonnet | Anthropic | ~3€/1M tokens | Contexto largo (200K) |
| Gemini 1.5 Pro | ~1.25€/1M tokens | Multimodal | |
| Llama 3.1 | Meta (self-hosted) | Solo infra | Control total, privacidad |
| Mistral Large | Mistral AI | ~2€/1M tokens | Empresa europea (GDPR) |
3. Plataformas y Herramientas para RAG
Puedes construir RAG desde cero o usar plataformas que simplifican el proceso. Aquí las principales opciones organizadas por nivel técnico requerido:
LangChain
Framework Open SourceFramework de Python para construir aplicaciones RAG personalizadas
Pros
- Máxima flexibilidad
- Gran comunidad
- Integración con todo
Contras
- Requiere desarrollo
- Curva de aprendizaje
- Mantenimiento propio
Ideal para
Empresas con equipo técnico que necesitan control total
LlamaIndex
Framework Open SourceFramework especializado en indexación y retrieval de documentos
Pros
- Excelente para documentos
- Múltiples conectores
- Optimizado para RAG
Contras
- Menos flexible que LangChain
- Documentación mejorable
Ideal para
Proyectos centrados en documentos con equipo técnico
Dify
Plataforma Low-CodePlataforma visual para crear aplicaciones LLM sin mucho código
Pros
- Interfaz visual
- RAG integrado
- Fácil despliegue
Contras
- Menos personalizable
- Límites en plan cloud
Ideal para
Empresas que quieren empezar rápido con equipo técnico limitado
Flowise
Plataforma Low-CodeConstructor visual de flujos LLM basado en LangChain
Pros
- 100% visual
- Open source
- Basado en LangChain
Contras
- Limitado vs código puro
- Comunidad más pequeña
Ideal para
Prototipos rápidos y equipos no técnicos
Azure AI Studio
Enterprise PlatformPlataforma de Microsoft para RAG empresarial con Azure OpenAI
Pros
- Integración Microsoft 365
- Cumplimiento enterprise
- Soporte
Contras
- Vendor lock-in
- Coste alto
- Complejidad
Ideal para
Empresas ya en ecosistema Microsoft con requisitos compliance estrictos
Amazon Bedrock
Enterprise PlatformServicio de AWS para RAG con múltiples modelos fundacionales
Pros
- Múltiples LLMs
- Integración AWS
- Knowledge Bases nativo
Contras
- Vendor lock-in
- Curva de aprendizaje AWS
Ideal para
Empresas en AWS que necesitan escala y variedad de modelos
Cohere
API EspecializadaAPI especializada en RAG empresarial con modelos propios
Pros
- Especializado en RAG
- Reranking excelente
- Embeddings multilingües
Contras
- Menos conocido
- Modelos propios (no GPT/Claude)
Ideal para
Empresas que priorizan calidad de retrieval sobre generación
4. Casos de Uso Empresariales de RAG
RAG tiene aplicaciones en prácticamente todos los departamentos. Estos son los casos de uso más comunes con métricas de impacto reales:
Atención al Cliente
Chatbots que responden con información de tu base de conocimiento
Ejemplos concretos
- Bot de soporte que conoce toda la documentación de producto
- Asistente de onboarding para nuevos clientes
- FAQ dinámico que se actualiza con tickets resueltos
- Respuestas personalizadas según historial del cliente
Métricas de impacto típicas
RRHH y Empleados
Asistentes internos para consultas de empleados
Ejemplos concretos
- Bot de HR que responde sobre políticas, vacaciones, nóminas
- Onboarding de nuevos empleados con acceso a toda la documentación
- Búsqueda inteligente en manuales de procedimientos
- Asistente de formación con acceso a materiales de training
Métricas de impacto típicas
Legal y Compliance
Análisis y consulta de documentos legales
Ejemplos concretos
- Búsqueda en contratos y cláusulas específicas
- Asistente que responde sobre normativa interna
- Análisis de riesgo en nuevos contratos
- Comparación de documentos legales
Métricas de impacto típicas
Ventas y Preventa
Herramientas de productividad para equipos comerciales
Ejemplos concretos
- Generación de propuestas personalizadas con casos de éxito relevantes
- Respuestas a RFPs basadas en documentación técnica
- Asistente que conoce todo el catálogo de productos
- Competitive intelligence con información actualizada
Métricas de impacto típicas
Desarrollo de Producto
Asistentes para equipos técnicos
Ejemplos concretos
- Bot que conoce toda la documentación técnica del código
- Asistente de debugging con acceso a logs y errores históricos
- Búsqueda semántica en repositorios de código
- Generación de documentación basada en código existente
Métricas de impacto típicas
5. Arquitecturas RAG: De Simple a Avanzado
No todas las implementaciones RAG son iguales. Aquí las principales arquitecturas ordenadas por complejidad:
RAG Básico (Naive RAG)
Búsqueda directa en vector store + generación
Flujo
Ventajas
- • Simple de implementar
- • Rápido
- • Bajo coste
Limitaciones
- • Precisión limitada
- • Sin contexto de conversación
- • Chunks irrelevantes
Cuándo usar
POCs, casos simples, bajo volumen
RAG con Reranking
Añade una capa de reordenamiento de resultados
Flujo
Ventajas
- • Mejor precisión
- • Filtra ruido
- • Balance coste/calidad
Limitaciones
- • Latencia adicional
- • Coste del reranker
Cuándo usar
Producción con requisitos de calidad medios
RAG Híbrido
Combina búsqueda vectorial con keywords (BM25)
Flujo
Ventajas
- • Mejor para términos exactos
- • Más robusto
- • Combina lo mejor de ambos
Limitaciones
- • Más complejo
- • Requiere tuning de weights
Cuándo usar
Documentos técnicos, códigos, términos específicos
RAG con Query Transformation
Modifica la query antes de buscar para mejorar retrieval
Flujo
Ventajas
- • Maneja queries ambiguas
- • Mejor cobertura
- • Más inteligente
Limitaciones
- • Latencia alta (2x LLM calls)
- • Coste mayor
Cuándo usar
Usuarios no técnicos, queries complejas
Agentic RAG
Agente que decide cuándo y cómo hacer RAG
Flujo
Ventajas
- • Máxima flexibilidad
- • Puede combinar fuentes
- • Razonamiento complejo
Limitaciones
- • Muy complejo
- • Difícil de debuggear
- • Alto coste
Cuándo usar
Casos avanzados, múltiples fuentes de datos, tareas complejas
6. Costes Desglosados de RAG
Uno de los aspectos más importantes para planificar un proyecto RAG es entender los costes. Aquí un desglose detallado:
Embeddings
Convertir documentos a vectores (una vez + actualizaciones)
| Opción | Coste | Notas |
|---|---|---|
| OpenAI ada-002 | ~0.10€ / 1M tokens | El más usado |
| Cohere embed-v3 | ~0.10€ / 1M tokens | Mejor multilingüe |
| Open source (BGE/E5) | Solo infra (~20€/mes GPU) | Privacidad total |
Vector Database
Almacenar y buscar vectores
| Opción | Coste | Notas |
|---|---|---|
| Pinecone | Desde 0€ (free tier) / ~70€/mes starter | Managed, fácil |
| Weaviate Cloud | Desde 0€ / ~25€/mes | Híbrido nativo |
| Qdrant Cloud | Desde 0€ / ~9€/mes | Buen precio |
| Self-hosted (Chroma/Qdrant) | ~20-50€/mes servidor | Control total |
LLM (Generación)
El modelo que genera respuestas
| Opción | Coste | Notas |
|---|---|---|
| GPT-4o | ~5€ / 1M input + ~15€ / 1M output | Mejor calidad |
| GPT-4o-mini | ~0.15€ / 1M input + ~0.60€ / 1M output | Mejor precio/calidad |
| Claude 3.5 Sonnet | ~3€ / 1M input + ~15€ / 1M output | Contexto largo |
| Mistral Large | ~2€ / 1M input + ~6€ / 1M output | GDPR friendly |
| Self-hosted Llama 3.1 | ~100-300€/mes GPU | Privacidad máxima |
Reranking (opcional)
Reordenar resultados para mejor precisión
| Opción | Coste | Notas |
|---|---|---|
| Cohere Rerank | ~1€ / 1000 búsquedas | El mejor |
| Open source (BGE-reranker) | Solo infra | Requiere GPU |
Infraestructura
Servidores, APIs, almacenamiento
| Opción | Coste | Notas |
|---|---|---|
| Cloud básico | ~50-100€/mes | API + pequeño servidor |
| Cloud con GPU | ~200-500€/mes | Para modelos self-hosted |
| Enterprise (Azure/AWS) | ~500-2000€/mes | Managed services |
Estimación de coste total típico
7. Errores Comunes al Implementar RAG
Después de implementar RAG en decenas de empresas, estos son los errores que más vemos:
Chunks demasiado grandes o pequeños
El tamaño del fragmento de texto afecta directamente a la calidad
Respuestas que mezclan temas o pierden contexto importante
Experimentar con 500-1500 tokens, usar overlap del 10-20%, considerar chunking semántico
No usar metadatos en el retrieval
Buscar solo por similitud semántica sin filtrar por contexto
Recuperar documentos obsoletos o de departamentos irrelevantes
Añadir metadatos (fecha, autor, departamento) y usarlos como filtros
Ignorar la calidad de los datos
Indexar documentos desactualizados, duplicados o mal formateados
Respuestas contradictorias o información incorrecta
Pipeline de limpieza de datos, versionado de documentos, auditoría regular
Prompt engineering deficiente
No instruir bien al LLM sobre cómo usar el contexto recuperado
El LLM inventa información en lugar de citar los documentos
Prompt explícito: "Responde SOLO basándote en el contexto. Si no está, di que no tienes información"
No evaluar la calidad sistemáticamente
Desplegar sin métricas ni tests de regresión
Degradación de calidad sin darte cuenta, usuarios frustrados
Crear dataset de evaluación, medir precisión/recall, alertas de calidad
Subestimar requisitos de privacidad
Enviar datos sensibles a APIs de terceros sin considerar compliance
Problemas legales, brechas de datos, pérdida de confianza
Evaluar qué datos van a APIs externas, considerar self-hosting, cifrado, DPA con proveedores
Plan de Implementación Recomendado
Fase 1: Discovery y POC
2-4 semanas- Identificar caso de uso principal (soporte, HR, documentación técnica...)
- Auditar fuentes de datos disponibles
- Definir requisitos de privacidad y compliance
- POC con subset de documentos (~100-500)
- Validar viabilidad técnica y calidad inicial
Fase 2: Desarrollo MVP
4-8 semanas- Diseñar arquitectura de producción
- Implementar pipeline de ingesta de documentos
- Configurar vector database
- Desarrollar API de chat/búsqueda
- Crear interfaz de usuario básica
- Tests con usuarios piloto
Fase 3: Optimización
2-4 semanas- Tuning de chunking y embeddings
- Implementar reranking si es necesario
- Optimizar prompts basándose en feedback
- Crear dataset de evaluación
- Implementar monitorización
- Seguridad y permisos
Fase 4: Producción y Escala
Continuo- Despliegue en producción
- Onboarding de usuarios
- Pipeline de actualización continua
- Expansión a más fuentes de datos
- Mejora continua basada en feedback
8. Preguntas Frecuentes sobre RAG
1¿Qué diferencia hay entre RAG y fine-tuning?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) y fine-tuning son dos enfoques complementarios pero diferentes:
- RAG: El modelo base no cambia. Le das contexto relevante en cada consulta. Ventajas: información siempre actualizada, no necesitas entrenar, más barato.
- Fine-tuning: Modificas los pesos del modelo con tus datos. Ventajas: el modelo "aprende" tu estilo/dominio, respuestas más consistentes, no necesita retrieval.
Recomendación: Para la mayoría de casos empresariales, empieza con RAG. Fine-tuning solo si necesitas un estilo/formato muy específico que RAG no puede lograr, o si tus datos son muy especializados.
2¿Puedo hacer RAG sin enviar mis datos a OpenAI/Anthropic?
Sí, tienes varias opciones para mantener tus datos privados:
- LLMs self-hosted: Llama 3.1, Mistral, Mixtral en tu propia infraestructura
- Azure OpenAI: Tus datos no se usan para entrenar, cumple GDPR, datos en EU
- Mistral AI: Empresa europea con garantías GDPR nativas
- Embeddings locales: BGE, E5 se pueden ejecutar sin enviar datos fuera
- Vector DB local: ChromaDB, Qdrant self-hosted
El coste de self-hosting es mayor (~200-500€/mes en GPU), pero para datos muy sensibles (salud, legal, financiero) puede ser necesario.
3¿Cuántos documentos puedo indexar con RAG?
Prácticamente no hay límite técnico. El RAG escala muy bien porque la búsqueda en vector databases es O(log n):
- Pequeño: 1-1000 documentos → Cualquier solución funciona
- Mediano: 1000-100.000 documentos → Vector DB managed (Pinecone, Qdrant Cloud)
- Grande: 100.000+ documentos → Requiere optimización de índices, sharding
El coste de almacenamiento en vector DB es bajo (~$0.25/GB/mes en Pinecone). El coste principal está en embeddings (una vez) y LLM calls (por query).
4¿Cómo mantengo actualizada la base de conocimiento?
Necesitas un pipeline de actualización continua:
- Conectores: Integración con tus fuentes (SharePoint, Confluence, Google Drive)
- Detección de cambios: Webhooks o polling para detectar documentos nuevos/modificados
- Re-embedding incremental: Solo procesar documentos que cambiaron, no todo
- Versionado: Marcar versiones antiguas como obsoletas sin borrar
- Frecuencia: Depende de tus datos. Docs estáticos → semanal. Tickets/emails → tiempo real
Herramientas como LlamaIndex o plataformas enterprise (Azure AI) incluyen conectores y pipelines de actualización.
5¿Qué métricas debo usar para evaluar mi RAG?
Las métricas clave para RAG son:
- Retrieval metrics:
- Precision@K: De los K documentos recuperados, ¿cuántos son relevantes?
- Recall@K: De todos los relevantes, ¿cuántos recuperé?
- MRR: ¿En qué posición aparece el primer resultado relevante?
- Generation metrics:
- Faithfulness: ¿La respuesta es fiel al contexto o inventa?
- Relevance: ¿La respuesta contesta la pregunta?
- Groundedness: ¿Cada afirmación tiene soporte en los documentos?
- End-to-end:
- Accuracy manual (golden dataset)
- User satisfaction (feedback explícito)
Frameworks como RAGAS o TruLens automatizan muchas de estas evaluaciones.
6¿Cuánto cuesta implementar RAG en una empresa mediana?
Costes típicos para una empresa de 100-500 empleados con ~10.000 documentos:
| Concepto | Coste inicial | Coste mensual |
|---|---|---|
| Desarrollo/Implementación | 5.000-20.000€ | - |
| Embeddings inicial | 50-200€ | 10-50€ (updates) |
| Vector Database | - | 70-200€ |
| LLM API | - | 100-500€ (según uso) |
| Infraestructura | - | 50-200€ |
| TOTAL | 5.000-20.000€ | 230-950€/mes |
ROI típico: Si reemplaza 0.5-1 FTE de soporte/documentación, se paga en 6-12 meses.
7¿RAG funciona bien en español?
Sí, pero con algunas consideraciones:
- Embeddings: Los modelos multilingües (Cohere, E5-multilingual) funcionan bien. ada-002 de OpenAI también soporta español correctamente.
- LLMs: GPT-4, Claude, Mistral, Llama 3 entienden y generan español perfectamente.
- Chunking: El español usa más tokens que el inglés (~1.3x), ajusta tus chunk sizes.
- Evaluación: Crea datasets de test en español, no traduzcas de inglés.
Para documentos en español, recomendamos especialmente Cohere (excelentes embeddings multilingües) o Mistral (empresa europea, buen soporte de español).
8¿Qué pasa si el sistema no encuentra la respuesta?
Esto es crucial manejarlo bien para evitar "alucinaciones":
- En el prompt: Instruir explícitamente: "Si no encuentras información relevante en el contexto, responde: No tengo información sobre ese tema en mi base de conocimiento"
- Umbral de confianza: Si el similarity score de los chunks recuperados es bajo (<0.7), no usarlos
- Fallback: Derivar a un humano o dar opciones alternativas
- Logging: Registrar estas queries para ampliar la base de conocimiento
Es mejor decir "no lo sé" que inventar una respuesta incorrecta.
¿Listo para crear tu propio ChatGPT empresarial?
En Upliora ayudamos a empresas españolas a implementar RAG de forma segura y eficiente. Desde el POC hasta producción, con metodología probada.