Document AI y RAG, fundamentados en sus propios documentos
Convertimos los propios documentos de una empresa, contratos, manuales y registros, en algo sobre lo que una IA pueda leer, extraer y responder con precisión, con una cita que remite al origen. Un sistema de conocimiento privado y fundamentado, no un chatbot público.
Construimos sistemas de document AI y generación aumentada por recuperación (RAG) para empresas de Chipre y de toda EMEA. La tarea es la misma ya sean facturas, contratos, manuales o expedientes: convertir sus propios documentos en algo sobre lo que una IA pueda leer, extraer y responder, con cada respuesta trazable hasta la página de la que salió.
Esta es la única capacidad sobre la que no solo asesoramos. La entregamos nosotros mismos, en uso diario, leyendo y conciliando documentos financieros en 11 idiomas. Construimos lo que usamos, y aquí eso es literalmente cierto.
Leer, extraer y responder
Document AI abarca dos tareas que a menudo van juntas. Una lee documentos y saca de ellos datos estructurados. La otra permite que una persona haga una pregunta y obtenga una respuesta fundamentada a partir de toda una biblioteca de documentos. Construimos ambas.
- Extract
Extracción
Facturas, contratos, formularios y escaneos se convierten en datos estructurados y comprobables, campos que puede contabilizar, archivar o consultar, en lugar de páginas que alguien reteclea.
- Retrieve
Recuperación y respuesta (RAG)
Haga una pregunta en lenguaje llano y obtenga una respuesta extraída de sus propios documentos, con una cita que remite al origen exacto.
- Route
Clasificación y encaminamiento
Documentos ordenados, etiquetados y enviados a la cola o el sistema correctos al llegar, no a mano.
- Read
Gestión multilingüe
Documentos en griego y en varios idiomas leídos como entradas de primera clase, no un caso límite añadido al final.
Respuestas con fuente, no una conjetura
Un modelo de lenguaje corriente responderá con seguridad sepa o no la respuesta. RAG cierra esa fuga: el sistema recupera primero los pasajes relevantes de sus propios documentos, luego responde a partir de ellos y le muestra qué pasaje usó.
“What did we pay Petrolina in Q1?”
€2,198.32 across 47 receipts.
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Fundamentado, no conjeturado
Las respuestas salen de sus documentos, con la fuente mostrada, para que pueda verificar cada una.
Privado por diseño
Sus datos alimentan la respuesta, no el conjunto de entrenamiento de un modelo público. Sus documentos siguen siendo suyos.
Construido para comprobarse
Una trazabilidad que conecta cada resultado con la página de la que salió. Nada dado por bueno a ciegas.
Sus documentos, conservados en Europa
Document AI toca su material más sensible: contratos, registros financieros, expedientes de clientes. Somos una firma con raíces en Europa, y construimos para la residencia de datos en la UE por defecto.
Alojado en la UE por defecto
Documentos y procesamiento conservados en la UE, no enviados a una región que no puede nombrar.
Con registro de auditoría
Un registro de qué leyó el sistema y qué respondió, para las preguntas que hará un regulador o un auditor.
Gobernable
Construido para encajar con las obligaciones de la EU AI Act, no readaptado a ellas después de los hechos.
Esto lo entregamos. Se llama Pileform.
La mayoría de las firmas que venden document AI nunca han operado uno a escala. Nosotros sí, en uso diario por equipos financieros, leyendo y conciliando documentos en 11 idiomas y en 55 jurisdicciones de IVA, con Xero y QuickBooks al otro lado.
Es la prueba que hay detrás de todo lo anterior. Un día de cierre contable se convierte en unos veinte minutos de revisión. El document AI que construimos para usted se atiene al mismo estándar: de grado productivo, multilingüe, auditable y suyo para operar.
Preguntas, respondidas con claridad
¿Qué es RAG (generación aumentada por recuperación)?
RAG es una forma de responder preguntas a partir de sus propios documentos en lugar de la memoria de un modelo de lenguaje. El sistema recupera primero los pasajes relevantes, luego responde a partir de ellos y muestra la fuente. Esa fundamentación es lo que hace la respuesta comprobable y evita que sea una conjetura confiada.
¿En qué se diferencia esto de simplemente usar ChatGPT sobre nuestros archivos?
Un chatbot público no tiene un agarre fiable sobre sus documentos ni una cita que remita a una fuente, y puede usar sus datos de formas que no puede controlar. Nosotros construimos un sistema privado fundamentado en sus documentos, con las fuentes mostradas y sus datos conservados en la UE.
¿Puede gestionar documentos en griego y en varios idiomas?
Sí. La gestión multilingüe es una fortaleza genuina, no una ocurrencia tardía. Lee documentos en 11 idiomas, y las entradas en griego y multilingües se tratan como de primera clase, no como un caso límite.
¿Dónde se almacenan nuestros datos, y se usan para entrenar la IA?
Construimos para la residencia de datos en la UE por defecto: sus documentos se alojan y procesan en la UE, bajo su control. Sus datos alimentan sus respuestas, no el conjunto de entrenamiento de un modelo público.
¿Con qué tipos de documentos pueden trabajar?
Facturas, contratos, formularios, manuales, escaneos, expedientes, la mayoría del trabajo con mucho documento. La extracción los convierte en datos estructurados; RAG permite a las personas hacer preguntas sobre toda la biblioteca y obtener una respuesta fundamentada.
¿Es esto un servicio que construyen para nosotros, o solo su producto?
Ambas cosas. Es nuestro propio producto ya en el mercado y la prueba de que operamos esto en producción. También construimos sistemas de document AI y RAG para clientes sobre sus propios documentos y datos, exigidos al mismo estándar.
¿Qué precisión tiene, y podemos confiar en las respuestas?
Cada respuesta de RAG lleva una cita que remite a la fuente, así que es verificable en lugar de darse por buena a ciegas. Para la extracción, validamos contra sus documentos reales y reportamos una precisión honesta antes de que nada entre en producción.
Cuéntenos qué hay enterrado en sus documentos. Extracción, un sistema de respuestas fundamentadas, o ambas cosas. Le diremos qué merece la pena construir, y ya hemos construido la prueba. .