El problema: el coneixement hi és, però ningú no el troba
Contractes, escrits, protocols, manuals, actes, normativa interna. Qualsevol empresa amb uns quants anys d’història acumula milers de documents i, quan algú necessita una resposta, la busca a mà o pregunta al company que ho sap. La temptació és pujar-ho tot a un ChatGPT al núvol, però aquests documents són justament els que no haurien de sortir: dades personals protegides per l’RGPD, informació de clients sota secret professional, know-how industrial o expedients. I si després ofereixes aquest assistent als teus clients, l’AI Act (art. 50) també t’obliga a avisar que parlen amb una IA.
Un RAG privat resol totes dues coses: la IA respon amb els teus documents, cita la font i tot viu al teu servidor. És, a la pràctica, un ChatGPT privat d’empresa que coneix el teu arxiu.
- Inventari de fonts. Quines carpetes, quin gestor documental, quins formats i qui pot veure què. Si sou a Barcelona, ho fem a la vostra oficina.
- Preguntes de referència. Amb tu definim entre 30 i 50 preguntes reals amb la resposta correcta. Són la pedra de toc de tot el projecte.
- Ingesta. Extraiem el text (també dels documents escanejats), el dividim en fragments amb sentit i guardem de quin document i de quina pàgina ve cadascun.
- Indexació i ajust. Provem combinacions de fragmentació, embeddings i reranker fins que les preguntes de referència surten bé.
- Interfície i permisos. El cercador s’integra al xat privat de l’empresa, amb grups d’accés.
- Lliurament amb mètriques. T’ensenyem el percentatge d’encert, els errors que queden i com reduir-los.
La tecnologia, en paraules senzilles
- Embeddings: un model petit converteix cada fragment en una «empremta» numèrica que en recull el significat. Així troba «rescissió» encara que preguntis per «trencar el contracte».
- Qdrant: la base de dades on es guarden aquestes empremtes, dins del teu servidor.
- Reranker: un segon model que ordena els resultats per rellevància abans de passar-los a la IA.
- El model de llenguatge: funciona en local amb vLLM o Ollama i redacta la resposta citant les fonts.
- La interfície: Open WebUI o una pàgina pròpia, connectada a través de la passarel·la LiteLLM, que registra qui pregunta què.
Si encara no tens servidor, comencem per la IA local per a empreses i el RAG es munta a sobre.
Quan NO t’ho recomanem
Si només tens unes quantes desenes de documents, amb una bona estructura de carpetes i el cercador del teu sistema en tens prou. Si els teus documents ja viuen en una eina amb un bon cercador propi, potser només cal connectar-la. Si són públics (per exemple, normativa publicada al BOE), un servei al núvol ho pot fer sense risc per a les teves dades. I si la documentació està desordenada, desactualitzada o es contradiu, la IA n’heretarà el desordre: de vegades el primer pas és endreçar-la, i t’ho direm.
Ho fem servir cada dia
Els nostres propis agents, al laboratori de Barcelona, desen i recuperen informació amb Qdrant, embeddings i un reranker que funcionen a les nostres GPU, sense tocar el núvol. L’agent que gestiona una finca familiar del Penedès també té la memòria a Qdrant. És la mateixa peça que instal·lem a la teva empresa, provada amb ús diari i no només en una demostració.