Conceptos

Bases de conocimiento y recuperación (RAG)

Cómo FlexyAgents ingiere contenido, lo trocea y embebe, recupera pasajes relevantes y orienta al modelo a mantenerse en lo que aprobaste.

ragbase de conocimientorecuperaciónembeddings

La generación aumentada por recuperación significa que el modelo recibe extractos de tu corpus antes de responder. FlexyAgents gestiona ingestión, búsqueda vectorial y ranking para que los operadores se centren en calidad y ámbito del contenido—no en fontanería de ML de bajo nivel.

Cuando la recuperación no encuentra nada útil, los agentes bien ajustados deben admitir incertidumbre y ofrecer vías humanas en lugar de inventar hechos.

Vías de ingestión

Las subidas cubren PDFs, Office, exportaciones HTML, imágenes, audio, vídeo y otros binarios soportados. La extracción de texto puede combinar parsers, OCR y visión o transcripción Gemini opcionales cuando estén configurados. Los conectores sincronizan fuentes SaaS según calendario. Los rastreadores extraen URLs públicas con profundidad y cortesía, y pueden procesar imágenes y medios enlazados opcionalmente.

Las filas Q&A estructuradas complementan documentos largos para respuestas que deben ser literales—políticas, textos legales o datos de SKU.

  • Consulta Documentación → Conocimiento → Subidas y formatos para tipos de archivo; Documentación → Conocimiento → IA visión, transcripción y límites para cuotas y claves Gemini.
  • Los conectores figuran en Documentación → Integraciones con pasos por producto.

Fundamentación, citas y rechazo

El producto fomenta citar fuentes reconocibles por el cliente (títulos de artículo, URLs) cuando la plantilla lo pide. Las plantillas de rechazo reducen alucinaciones en temas de alto riesgo.

La analítica de turnos “desconocidos” o de baja confianza ayuda a priorizar lagunas de conocimiento sin leer cada transcripción.

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