Crea un agente de IA que responda desde tu conocimiento
Entrega a un agente IMFA gestionado tus documentos y páginas web públicas aprobadas. Procesa las fuentes, recupera secciones relevantes para cada pregunta y usa ese contexto en web, mensajería, voz apta e integraciones de servidor.
¿Qué es un agente RAG con IA?
Un agente RAG con IA utiliza generación aumentada por recuperación para buscar en una colección aprobada antes de responder. En lugar de depender solo del entrenamiento general, IMFA recupera secciones relevantes de las fuentes del agente y las aporta como contexto para la pregunta actual.
El material no se convierte en una nueva instrucción del sistema. Los documentos y extractos web recuperados son datos no fiables, mientras la identidad, reglas, herramientas y límites del agente siguen mandando. Esto reduce el riesgo sin eliminar errores o inyección de prompts.
RAG gestionado sin construir la recuperación
IMFA conecta ingestión, recuperación, comportamiento, publicación, canales, sesiones y protecciones en una interfaz gestionada para que tu equipo gestione conocimiento y no infraestructura separada.
Documentos compatibles
Sube archivos PDF, DOCX, XLS, XLSX, TXT, Markdown y CSV. El builder muestra procesando, listo y fallo, y permite retirar fuentes antiguas.
Páginas web públicas para Pro
Las cuentas Pro aptas añaden URL públicas HTTP o HTTPS. IMFA lee el contenido en secciones, informa de lectura o fallo y lo guarda en la colección del agente.
Recuperación al responder
El agente publicado busca secciones relevantes en su colección aislada cuando las necesita. Las actualizaciones no requieren volver a entrenar el modelo.
Respuestas fundamentadas y límites honestos
Configura al agente para responder desde el material y reconocer lo que queda fuera. RAG mejora la base, pero no elimina por completo las alucinaciones.
Límites contra la inyección de prompts
El contenido recuperado es dato no fiable y no sustituye las instrucciones. Las reglas del servidor protegen prompts y herramientas sin afirmar una defensa absoluta.
Conocimiento compartido entre canales
Usa las mismas fuentes en el chatbot web, WhatsApp, Telegram, Discord, voz apta y aplicaciones de servidor fiables.
Cómo construir un agente RAG con IMFA
Crea el agente, adjunta fuentes aprobadas, espera a que se procesen y prueba la recuperación antes de publicar.
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Define el límite del conocimiento
Describe audiencia, preguntas, fuentes, tono, rechazos, escalados y qué debe decir el agente cuando falta información.
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Sube y procesa las fuentes
Añade archivos compatibles y, con Pro, páginas web públicas. Confirma que cada fuente importante está lista y retira material fallido o antiguo.
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Prueba la recuperación antes de publicar
Haz preguntas directas, ambiguas, contradictorias y fuera de alcance. Revisa la fuente, los límites, el reconocimiento de lagunas y la coherencia multicanal.
RAG con IMFA frente a ajuste fino o una cadena propia
Estos enfoques resuelven problemas distintos. RAG de IMFA sirve conocimiento cambiante, mientras el ajuste fino y una recuperación propia ofrecen otro control técnico.
RAG mantiene el conocimiento fuera del modelo
Añade o retira documentos sin entrenar otro modelo. El ajuste fino suele servir mejor para estilos o comportamientos que para referencias que cambian a menudo.
Una cadena propia ofrece control máximo
Los ingenieros eligen análisis, fragmentación, embeddings, ranking, almacenamiento, políticas, evaluaciones, observabilidad y citas, con más mantenimiento.
IMFA gestiona RAG alrededor del agente
Elige IMFA para ingestión, estados, recuperación, reglas, canales, sesiones, captación, voz, publicación y API detrás de una configuración.
Una base de conocimiento en todas las superficies
El conocimiento pertenece al agente, no a un canal. Actualiza la colección una vez y mantén el contexto alineado.
Chatbot web con conocimiento
Inserta el agente en tu sitio para responder desde documentos y páginas web públicas aprobados.
WhatsApp, Telegram y Discord
Los canales conectados usan el mismo conocimiento, modelo, instrucciones, habilidades y comportamiento sin recuperaciones separadas.
Voz con conocimiento compartido
Las sesiones de voz Pro aptas usan el mismo RAG que el texto, según créditos, beta, navegador y servicio.
Acceso REST limitado al agente
Las aplicaciones de servidor fiables envían mensajes de texto por API y usan el mismo comportamiento y conocimiento gestionados.
Preguntas frecuentes sobre agentes RAG con IA
Respuestas claras sobre fuentes, recuperación, webs, citas, precisión, seguridad y ajuste fino.
¿Qué archivos puedo añadir al conocimiento de IMFA?
El cargador acepta PDF, DOCX, XLS, XLSX, TXT, Markdown y CSV. Cada fuente informa si está procesando, lista o fallida antes de utilizarla.
¿El agente RAG puede aprender de sitios web?
Las cuentas Pro aptas añaden URL públicas HTTP o HTTPS. IMFA lee el contenido en secciones e indica si la fuente está leyendo, lista o fallida.
¿RAG garantiza que todas las respuestas sean correctas?
No. La recuperación aporta contexto aprobado y reduce respuestas sin base, pero no elimina alucinaciones, ambigüedad, datos antiguos o errores. Prueba los casos importantes.
¿Cada respuesta RAG incluye citas?
No se garantiza una cita formal en cada respuesta. Los procesos que exijan trazabilidad deben validar la salida visible y los requisitos de fuente antes del despliegue.
¿Cómo trata IMFA la inyección dentro de documentos?
Los documentos y extractos web recuperados son datos no fiables y no sustituyen las instrucciones del sistema. Las protecciones reducen el riesgo sin garantizar seguridad completa.
¿RAG es lo mismo que el ajuste fino?
No. RAG recupera conocimiento externo al responder. El ajuste fino cambia el comportamiento mediante entrenamiento y tiene otros costes, controles y procesos de actualización.