Consola RAG con IA para Gestion de Conocimiento

Neuralia enfrentaba una problemática crítica que afectaba directamente su productividad: 7 de cada 10 búsquedas de documentación técnica fallaban o requerían más de 5 minutos de búsqueda manual. Su conocimiento estaba fragmentado en 147 fuentes heterogéneas -URLs, PDFs, Markdown- sin indexación semántica. Los equipos de soporte perdían entre 4-6 horas semanales solo buscando información, mientras que consultas críticas de clientes quedaban sin respuesta inmediata. El costo operativo de esta ineficiencia superaba los 180 mil dólares anuales en tiempo perdido y oportunidades de venta no concretadas por falta de respuestas técnicas rápidas.

Los intentos previos con soluciones tradicionales de búsqueda como Elasticsearch y SQL arrojaban resultados irrelevantes porque no comprendían el contexto semántico de las consultas técnicas. Por ejemplo, una búsqueda como reiniciar índice sin downtime no encontraba documentación que usara términos como rebuild en caliente o reconstrucción sin interrupciones. Además, el equipo carecía de visibilidad sobre la calidad de las respuestas: no había métricas de exactitud, recall ni monitoreo de cobertura temática. Necesitaban una solución que no solo indexara conocimiento, sino que lo comprendiera semánticamente y permitiera evaluar su rendimiento en tiempo real.