Conocimiento propio · No-RAG
Bots con Base de Conocimiento (NORAG)
Bots que responden con el conocimiento completo de tu organización, no con fragmentos sueltos.
Plataforma multi-tenant para gestionar el conocimiento organizacional y exponerlo a tus bots con NORAG (No-RAG): en lugar de partir los documentos en fragmentos, mantiene dominios de conocimiento completos y entrega el documento entero al modelo, preservando el contexto.
El problema
El RAG clásico por fragmentos pierde contexto, mezcla secciones inconexas y dificulta la trazabilidad en documentación densa como normas, expedientes o manuales.
Capacidades clave
Dominios completos
El modelo recibe el documento entero, no chunks; los vectores solo enrutan qué dominio cargar.
Ingesta verbatim
PDF, DOCX, HTML y Markdown normalizados con deduplicación por hash.
Expedientes masivos
Carga multi-archivo y ZIP con progreso en vivo y jerarquía índice/contenido.
Grafo de conocimiento
Entidades, eventos y relaciones consultables (líneas de tiempo, búsquedas).
Gobierno del conocimiento
Niveles de autoridad, reemplazo de versiones y control de calidad.
Aislado por tenant y por bot
Cada organización y cada bot ve solo su conocimiento, con control anti-fuga.
Cómo funciona
Cargás la documentación
Subís documentos o carpetas; se convierten a Markdown normalizado.
Se indexan los dominios
Se generan metadatos y embeddings de enrutamiento, no del cuerpo entero.
El bot elige el dominio
Ante una consulta, selecciona el dominio y carga el texto completo.
Responde con contexto
Razona sobre el documento entero, con trazabilidad de la fuente.
Casos de uso
- Organismos y empresas con manuales, políticas y normas
- Estudios y áreas legales con expedientes densos
- Cooperativas y municipios
- Cualquier bot que necesite conocimiento confiable y trazable
Qué lo diferencia
- Paradigma No-RAG: contexto completo, no fragmentos
- Grafo de conocimiento en PostgreSQL, sin motores extra
- Se integra vía API, MCP o Flowise
- Gobierno con niveles de autoridad y versionado
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