¿Qué es rag.art?
rag.art convierte cualquier URL, PDF o repositorio de GitHub en un asistente conversacional entrenado con tu contenido. Está diseñado para equipos que quieren automatizar el primer nivel de soporte, la cualificación de leads o la navegación de documentación interna sin montar un pipeline de ML propio.
El problema que resolvemos
Una PyME que vende seguros, gestiona una franquicia o revende inmobiliaria recibe decenas de mensajes al día que ya están respondidos en su web, PDFs o sistema interno. Responder manualmente cuesta tiempo; entrenar un LLM genérico tiene el problema de alucinar. La técnica estándar para resolverlo se llama RAG (Retrieval Augmented Generation): recuperas el fragmento relevante de tu contenido, lo pasas como contexto al modelo y éste responde citando la fuente.
rag.art empaqueta ese pipeline: ingesta, chunking, embeddings vectoriales, búsqueda semántica, generación con citas y deploy multicanal — todo sin código.
Cuándo usarlo
- Soporte de primer nivel: preguntas repetitivas sobre producto, precio, horarios, devoluciones.
- Cualificación de leads: un visitante pregunta por tu servicio y el bot lo dirige al producto o al calendario correcto.
- Onboarding interno: un equipo nuevo consulta procesos documentados en Notion / Drive.
- Docs inteligentes: la búsqueda tradicional en una documentación técnica no basta — un bot responde con el snippet y enlaza a la página original.
Cuándo NO usarlo
- Acciones con efectos en sistemas de terceros (reservar citas, modificar pedidos) — para eso integra una automatización adicional.
- Conversaciones que requieran memoria persistente por usuario a lo largo de semanas.
- Casos de uso regulados donde la respuesta debe estar validada humanamente al 100% (p. ej., diagnóstico médico).