RAG y base de conocimiento
Respuestas trazables a la fuente: nada de alucinaciones, todo con cita y versión.
Por qué RAG en farma
Un LLM genérico inventa; un sistema RAG recupera primero los fragmentos relevantes de tu corpus (papers, dossiers, SmPC, procedimientos) y genera la respuesta sobre ellos, citando la fuente exacta. Es la única forma defendible ante Medical Information o un regulador.
Componentes
Indexación
Chunking semántico y embeddings sobre Azure AI Search.
Recuperación híbrida
Búsqueda vectorial + keyword + reranking.
Citas y versión
Cada respuesta enlaza al documento y su versión exacta.
¿Tienes un reto de datos en tu pipeline?
Descríbenos el problema — compañía, fase y dato disponible — y proponemos el primer piloto concreto.