Agent RAG amb base de coneixement
Respon al moment qualsevol dubte intern o del client amb un agent d’IA connectat a la teva base de coneixement. Cerca, raona i cita fonts amb precisió, reduint temps de resposta, errors i costos mentre generes més oportunitats i leads qualificats.
Agent de coneixement amb IA per a empreses
Un agent RAG (Retrieval-Augmented Generation) converteix la teva documentació dispersa en respostes útils i verificables. Es connecta a repositoris, manuals, procediments, contractes o tiquets i recupera fragments rellevants abans d’escriure la resposta, citant-ne l’origen. Així evites conjectures, accel·les el suport i escales la base de coneixement sense canviar els teus sistemes.
Amb Daimatics, el telèfon, el xat web i l’email esdevenen canals intel·ligents: l’agent entén la intenció (“política de devolucions”, “passos d’implantació”, “SLA d’incidències”, “com concertar cites”), unifica versions i lliura la resposta adequada a cada rol. A més, aprèn de les interaccions: noves preguntes i millores es converteixen en contingut estructurat, elevant la qualitat de l’autoservei i de la teva documentació.
Com funciona un agent RAG amb base de coneixement
Un pipeline “de document a resposta verificada” dissenyat per a precisió i governança:
Ingesta i normalització: connectors a SharePoint, Confluence, Drive, intranet, HTML/PDF, emails o tiquets. Segmentem en “trossos” òptims, generem metadades (autor, data, permisos) i netegem duplicats i versions.
Indexació vectorial: creem embeddings i emmagatzemem en una vector DB amb filtres per permisos i caducitats. Controlem la frescor (“freshness”) perquè l’agent prioritzi el més recent.
Recuperació amb controls: davant de cada consulta, l’agent cerca els fragments més rellevants (semàntica + BM25) aplicant controls de qualitat (llindar de similitud, diversitat de fonts, data mínima).
Generació amb cites: el LLM compon una resposta clara, amb cites clicables i advertiments si falten dades o hi ha ambigüitat. Si detecta sensibilitat, deriva a una persona.
Accions connectades: des de la resposta pot crear leads qualificats al CRM, concertar cites, obrir incidències, actualitzar FAQs o enviar un resum per email.
Analítica i millora: guardem consultes, clics i feedback per afinar recall/precision, detectar buits de contingut i alimentar el full de ruta editorial i d’automatització. KPIs: taxa de resolució, temps de primera resposta i cobertura documental.
Tot plegat amb controls de seguretat (rols, màscara de PII, registre d’evidències), monitoratge en temps real i estratègies anti-hal·lucinació (respostes fonamentades en fonts i “no ho sé” quan pertoqui).
Com pot ajudar-te Daimatics?
A Daimatics combinem consultoria, IA aplicada i govern del dada per fer que el teu agent RAG generi negoci des del primer mes. Dissenyem casos d’ús, connectem continguts, entrenem prompts i polítiques, i lliurem quadres de comandament amb impacte mesurable en atenció, vendes i operacions.
Beneficis específics:
Go-live en setmanes: pilot guiat amb 50–200 documents crítics, KPIs clars i transició ordenada a producció.
Integració total: connectors llestos per a ERP/CRM, SSO (Azure AD/Okta), cercadors corporatius i eines de suport (Jira/ServiceNow/Zendesk).
Governança i compliance: RGPD by design, permisos heretats, retenció, auditoria de respostes i “fonts obligatòries”.
Optimització contínua: tuning de recuperació, taxonomies, redacció multicanal i previsió de demanda de continguts per prioritzar el teu full de ruta.
FAQ'S
És un agent d’IA que recupera fragments dels teus documents abans de generar la resposta. Així manté el rigor, cita fonts i redueix errors davant de chatbots que responen “de memòria”. Funciona sobre el teu contingut existent i respecta permisos.
Mitjançant connectors i SSO. L’agent indexa només allò permès, hereta permisos per grup/rol i aplica controls d’accés a cada pregunta. Si un usuari no pot veure un document, l’agent no l’utilitza a la resposta.
PDF, DOCX, HTML, Confluence/SharePoint, tiquets, FAQs, polítiques, catàlegs o manuals. Netegem formats, dedupliquem i versionem. Mesurem precisió/recall, cobertura i “resposta amb cita” per detectar buits i planificar el full de ruta.
Sí. L’agent pot desencadenar fluxos: crear incidències amb SLA, concertar cites en agendes, registrar leads qualificats al CRM o enviar resums per email, sempre amb validacions i logs per a auditoria.
Depèn del volum i dels sistemes. Proposem un pilot (2–4 setmanes) i desplegament per dominis de contingut. Model de costos: setup (integració, taxonomia, seguretat) + quota mensual per ús i suport, amb ROI mesurat en estalvi de temps i reducció d’escalats.
