Generative AI

RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development

LLM answers grounded in YOUR data, with citations. No hallucinations, no generic responses.

Solución
RAG Pipelines
Cronograma
3–6 weeks for an MVP RAG, 8–14 weeks for permission-aware enterprise RAG.
Construido Con
Pinecone · Weaviate · pgvector / Qdrant · LangChain / LlamaIndex
Respuesta Rápida

¿En qué consiste el servicio RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development de Dictode?

LLM answers grounded in YOUR data, with citations. No hallucinations, no generic responses.Pipelines RAG de nivel productivo que anclan los LLM en tus documentos privados, bases de datos y bases de conocimiento — precisos, con citas y resistentes a las alucinaciones. Los proyectos incluyen descubrimiento, arquitectura, desarrollo, pruebas, despliegue, observabilidad y optimización continua. Cronograma típico: 3–6 weeks for an MVP RAG, 8–14 weeks for permission-aware enterprise RAG. Disponible en todo el mundo en más de 60 países, con facturación en cualquier divisa principal y soporte follow-the-sun 24/7.

Llamada de descubrimiento gratuita· propuesta en 24 horas
3–6 weeks for an MVP RAG, 8–14 weeks for permission-aware enterprise RAG.
Entrega mundial· más de 60 países atendidos
Para Quién Es

Quién Necesita RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development

Si alguno de estos describe a su equipo, este es el servicio adecuado.

Enterprises with thousands of internal docs nobody reads
Customer support teams wanting AI that knows your KB
Legal / compliance teams needing accurate cited answers
Sales teams wanting deal-history + competitive-intel chat
Research teams searching across PDFs and reports
Capacidades

Lo Que Obtiene Con RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development

Multi-source ingestion (PDFs, Word, Confluence, Notion, SharePoint, S3, databases)

Smart chunking + embedding strategies

Hybrid search (semantic + keyword + reranker)

Citation generation with source links

Permission-aware retrieval (only show what user can see)

Eval framework to measure accuracy + recall

Stack Tecnológico

Construido Sobre Tecnología Probada en Producción

Las herramientas exactas que utilizamos para entregar RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development — elegidas por su estabilidad, no por su novedad.

PineconeWeaviatepgvector / QdrantLangChain / LlamaIndexOpenAI / Cohere embeddingsAnthropic ClaudeReranker models (Cohere, Voyage)
Cómo Trabajamos

El Proceso de Proyecto RAG Pipelines

Desde la primera conversación hasta producción en vivo, así es como funciona un proyecto Dictode de RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development.

1

Llamada de descubrimiento

Llamada gratuita de 30 minutos para entender sus objetivos, sistemas actuales y restricciones. Sin argumento de venta.

2

Propuesta en 24h

Alcance escrito, hitos, cronograma y precios — precio fijo o T&M, a su elección.

3

Arquitectura + diseño

Compartimos la arquitectura, prompts, flujo de datos y sistema de diseño antes de escribir código de producción.

4

Entrega iterativa

Demos funcionales semanales. Código listo para producción desde el primer sprint, no solo al final.

5

Lanzamiento + observabilidad

Monitoreo de costos, seguimiento de errores, evaluaciones y alertas en producción desde el primer día.

6

Optimización continua

Permanecemos con usted — ajustando prompts, añadiendo capacidades y optimizando costos a medida que crece el uso.

Preguntas Frecuentes — RAG Pipelines

RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development — Preguntas Frecuentes

What is included in Dictode's RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development service?

Pipelines RAG de nivel productivo que anclan los LLM en tus documentos privados, bases de datos y bases de conocimiento — precisos, con citas y resistentes a las alucinaciones. Engagements include discovery, architecture, development, testing, deployment, observability and ongoing optimization.

How long does a RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development engagement take?

3–6 weeks for an MVP RAG, 8–14 weeks for permission-aware enterprise RAG. You will get a transparent proposal with milestones and pricing within 24 hours of your discovery call.

Which technologies does Dictode use for RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development?

Our RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development stack includes Pinecone, Weaviate, pgvector / Qdrant, LangChain / LlamaIndex, OpenAI / Cohere embeddings, Anthropic Claude, Reranker models (Cohere, Voyage). We pick the right tool for your use case, not whatever is trending.

Does Dictode offer RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development services globally?

Yes. Dictode delivers RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development engagements in 60+ countries across North America, Europe, the UK, the Middle East, Africa, APAC, ANZ, India and Latin America. We bill in any major currency and run 24/7 follow-the-sun support.

What does RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development cost?

Pricing depends on scope, integrations and the model / infrastructure you choose. We share a transparent fixed-price or T&M proposal within 24 hours of your discovery call — no hidden costs, no surprise invoices.

Can RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development integrate with our existing systems?

Yes. Our RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development engagements integrate with your existing CRM, ERP, helpdesk, knowledge base, databases, email, Slack, Teams, WhatsApp and 5,000+ apps via REST, GraphQL and Zapier / Make / n8n connectors.

¿Listo para lanzar RAG Pipelines?

Llamada de descubrimiento gratuita de 30 minutos. Propuesta escrita en 24 horas. Código de calidad de producción, siempre.

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