RAG aumentado para la I+D

Contexto y objetivos

Construir una herramienta de IA generativa de nivel de producción para la inteligencia competitiva sobre motores de avión, a partir de datos públicos de incidentes de vuelo (BEA, NTSB, FAA, EASA, etc.), fuera del alcance de un RAG clásico.

El reto: un enorme conjunto de datos públicos fragmentados.

• Ocho tipos de documentos: informes de incidentes, patentes, informes sobre la competencia, artículos de prensa, directivas de seguridad, investigación académica, hojas de datos de certificados de tipo y búsqueda general.
• Datos heterogéneos y ruidosos: texto libre, multilingüe, grandes volúmenes. Un RAG clásico carece de precisión y exhaustividad.
• Una necesidad crítica: los equipos de I+D, auditoría y seguridad de vuelo necesitan respuestas fiables y auditables.

Resultados

En producción en la nube soberana del cliente: los ingenieros realizan consultas exhaustivas y auditables, con citas, y el pipeline de ingesta amplía la base de conocimiento de forma autónoma.

Nuestro enfoque

Una arquitectura RAG avanzada que combina un grafo de conocimiento y una búsqueda agéntica:

• Un grafo de conocimiento alineado con la taxonomía de ingeniería: 88 etiquetas estructuradas y más de 80 campos por documento.
• Un pipeline de ingesta híbrido: LLM y NLP clásico alimentan el grafo de forma automática y a escala.
• Búsqueda agéntica: consultas por etiquetas de nivel SQL sobre el grafo, que producen listados exhaustivos con citas.