RAG empresarial: IA que respon amb les teves dades reals

Un RAG bàsic costa 45.000-80.000 € i està en producció en 6-10 setmanes. Respon amb els teus documents i cita la font de cada resposta; Nexo, el nostre propi producte, funciona així en producció.

Parlar amb un arquitecte Veure les xifres de Nexo
  • 90%+ Precisió de respostes amb les teves dades
  • 27 Agents d'IA en producció a Nexo
Com funciona: documents, índex, recuperació, model, resposta amb cita i aprovació humana Cada correcció torna al sistema 01 · Dades Els teus documents 02 · Índex S'indexen i esversionen 03 · Recuperació Només el que ésrellevant 04 · Model Raona amb context 05 · Resposta Amb cita ievidència 06 · Control Una persona aprova
  1. 01 · Dades Els teus documents
  2. 02 · Índex S'indexen i es versionen
  3. 03 · Recuperació Només el que és rellevant
  4. 04 · Model Raona amb context
  5. 05 · Resposta Amb cita i evidència
  6. 06 · Control Una persona aprova
  7. Cada correcció torna al sistema
Scroll

En xifres

Impacte mesurable del RAG empresarial

Dades del mercat i resultats típics.

  • 35,3% CAGR del mercat RAG Creixement anual del mercat RAG 2025-2035
  • -50% Tickets L1 de suport Resolució automàtica amb RAG
  • 0,02€ Cost per consulta Amb infraestructura, davant de 8-15 € d'un agent humà
  • 6-10 set Temps d'implementació Sistema RAG funcional en producció

Què inclou

Què inclou el servei

Lliurables del sistema RAG complet.

  • Ingesta de dades: connectors per a PDF, Word, Confluence, SharePoint, Notion, APIs i bases de dades
  • Base de dades vectorial: configuració i optimització de Pinecone, Qdrant, Weaviate o pgvector
  • Optimització d'embeddings: selecció de model, chunking strategy, i metadata enrichment
  • Orquestració LLM: cadenes de retrieval, reranking, i generació amb citació de fonts
  • Avaluació i testing: mètriques de precisió (faithfulness, relevance, recall) amb framework RAGAS
  • Interfície d'usuari: chatbot o cercador intel·ligent amb citacions i feedback loop

Per què

Com funciona un sistema RAG

L'arquitectura que redueix les al·lucinacions i cita la font.

RAG combina el millor de dos mons: la capacitat de llenguatge natural dels LLMs amb la precisió de les teves dades reals. Quan un usuari pregunta, el sistema busca informació rellevant a la teva base de coneixement vectorial, la injecta al context del LLM, i genera una resposta fonamentada amb cites verificables. El resultat: respostes que sonen naturals però estan ancorades en dades reals.

rag/pipeline.py
# Pipeline RAG empresarial
query = "Quina és la política de devolucions?"
# 1. Embedding de la pregunta
vector = embed(query) # OpenAI/Cohere
# 2. Cerca semàntica
docs = vectordb.search(vector, top_k=5)
# 3. Reranking per rellevància
ranked = reranker.rank(query, docs)
# 4. Generació amb context
answer = llm.generate(query, ranked[:3])
# → Resposta + cites de font ✓
  • 90%+ Precisió
  • <2s Latència
  • Automàtica Citació

Definició

Què és RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

RAG és una arquitectura d'IA que combina recuperació d'informació (retrieval) amb generació de text (generation). En lloc de dependre només del que el model "sap" del seu entrenament, el sistema busca informació rellevant a les teves dades i la fa servir com a context per generar respostes precises i citades. És l'arquitectura de base de la majoria d'estratègies empresarials d'IA actuals.

Sense RAG, els LLMs generen respostes basades en el seu entrenament general, cosa que produeix al·lucinacions en contextos específics. En un estudi de JMIR Cancer (2025), el xatbot sense RAG va al·lucinar en prop del 40% de les respostes i el que feia servir RAG sobre una font fiable, entre el 0% i el 6%. El mercat RAG creix al 35,3% CAGR i es projecta assolir $40.300M el 2035 perquè és el mètode més fiable per connectar IA amb dades empresarials sense reentrenar models.

Resum

Resum executiu

Per a la direcció.

El RAG empresarial converteix la teva base de coneixement dispersa (documents, manuals, FAQs, bases de dades) en un sistema d'IA que respon preguntes amb precisió de més del 90% i cita la font. El cas d'ús més immediat: suport al client amb reducció del 50% en tickets L1.

Inversió típica: 45.000-500.000€+ segons complexitat i volum de dades. ROI en 4-8 mesos per a equips de suport de 10+ persones. El risc principal (al·lucinacions) es mitiga amb avaluació contínua i human-in-the-loop per a decisions crítiques.

  • -50% Tickets L1 de suport
  • 4-8 mesos Temps fins a ROI
  • 0,02€ Cost per consulta IA

Per al CTO

Resum tècnic

Per al CTO.

Arquitectura modular: ingesta → chunking → embedding → vectorstore → retrieval → reranking → generation. Cada component és intercanviable. Embeddings: els models d'embeddings d'OpenAI i Cohere, o alternatives open-source (BGE, E5). Vectorstores: Pinecone (managed), Qdrant (self-hosted), pgvector (PostgreSQL natiu).

Avaluació amb framework RAGAS: faithfulness, response relevancy (abans answer relevancy), context precision, context recall. Pipeline de CI/CD per a testing de regressió en precisió. Monitorització de costos per query, latència P95, i drift d'embeddings. Servidors a la UE per defecte, o la regió cloud que triïs si necessites una altra residència de dades.

Tecnologies

  • Pinecone
  • Qdrant
  • Weaviate
  • pgvector
  • LangChain
  • LlamaIndex
  • OpenAI
  • Claude
  • Cohere
  • RAGAS
  • FastAPI
  • Python
  • Chunking adaptatiu: mida i solapament optimitzats per tipus de document
  • Hybrid search: combinació de cerca semàntica (vectorial) i lèxica (BM25)
  • Reranking amb cross-encoder per a màxima rellevància
  • Avaluació contínua amb RAGAS: faithfulness >0.9, relevance >0.85

Per a qui

És per a tu?

RAG empresarial té sentit quan tens dades valuoses que ningú aprofita.

Per a qui

  • Empreses amb bases de coneixement extenses (manuals, documentació tècnica, FAQs, normativa).
  • Equips de suport que responen les mateixes preguntes repetidament amb informació dispersa.
  • Organitzacions que necessiten IA amb dades pròpies sense enviar informació sensible a models públics.
  • Departaments legals, de compliance o mèdics que necessiten respostes precises i citades.
  • Empreses que volen un cercador intern intel·ligent que entengui llenguatge natural.

Per a qui no

  • Organitzacions amb poca documentació o dades no estructurades de baixa qualitat.
  • Si necessites IA generativa creativa (campanyes, contingut) sense ancorar en dades pròpies.
  • Empreses sense pressupost per mantenir i actualitzar la base de coneixement.
  • Casos d'ús on una cerca per paraules clau tradicional és suficient.
  • Si no tens dades digitalitzades: primer necessites digitalitzar el teu coneixement.

Claus

5 casos d'ús de RAG empresarial

On RAG genera més impacte.

  1. 01

    Suport al client intel·ligent

    Chatbot que respon consultes de clients consultant la teva base de coneixement en temps real. Redueix tickets L1 en un 50%, respon en segons, i escala a humà quan la confiança és baixa. Amb historial de conversa i feedback loop per a millora contínua.

  2. 02

    Assistent de coneixement intern

    Empleats pregunten en llenguatge natural i obtenen respostes de documentació interna, polítiques, i procediments. Redueix un 40% el temps buscant informació. Especialment valuós per a onboarding de nous empleats i equips distribuïts.

  3. 03

    Processament de documents

    Extreu informació de contractes, factures, informes, i documents legals de forma automàtica. Classifica, resumeix, i respon preguntes sobre milers de documents en segons. Ideal per a departaments legals, compliance i financer.

  4. 04

    Cercador semàntic empresarial

    Substitueix la cerca per keywords per cerca semàntica que entén intenció. "Quin és el procés per retornar un producte defectuós?" en lloc de cercar "devolució defecte". Connecta amb Confluence, SharePoint, Notion, i sistemes interns.

  5. 05

    Assistent de vendes amb dades de producte

    L'equip comercial consulta specs, comparatives, i argumentaris en llenguatge natural. Genera propostes personalitzades basades en la fitxa tècnica real del producte i l'historial del client. Reducció del 30% en temps de preparació d'ofertes.

Com treballem

Procés d'implementació

De les teves dades en brut a un sistema RAG en producció.

  1. 01

    Auditoria de dades i disseny

    Avaluem les teves fonts de dades (documents, bases de dades, APIs), definim l'estratègia de chunking i embeddings, i dissenyem l'arquitectura RAG. Lliurable: document tècnic amb pipeline complet.

    Setmana 1-2
  2. 02

    Ingesta i vectorització

    Connectem fonts de dades, processem documents, i creem la base vectorial. Optimització de chunking (mida, solapament, metadata). Proves de retrieval amb queries reals del teu negoci.

    Setmana 3-5
  3. 03

    Orquestració i avaluació

    Construïm el pipeline complet: retrieval → reranking → generation amb citació. Avaluació amb RAGAS (faithfulness, relevance, precision). Ajust fins a superar llindars de qualitat definits.

    Setmana 6-8
  4. 04

    Interfície, desplegament i monitorització

    Frontend (chatbot o cercador), desplegament en producció, i monitorització contínua: precisió, latència, costos, i feedback dels usuaris. Suport post-llançament de 30 dies inclòs.

    Setmana 9-10

Riscos i com els cobrim

Riscos i mitigació

Transparència total sobre els desafiaments del RAG.

  1. 01

    Al·lucinacions i respostes incorrectes

    Mitigació

    Avaluació contínua amb RAGAS (faithfulness >0.9). Citació obligatòria de fonts. Llindars de confiança: si el sistema no està segur, ho diu explícitament en lloc d'inventar.

  2. 02

    Privacitat i dades sensibles

    Mitigació

    Servidors a la UE per defecte, o la regió cloud que triïs. Opció de desplegament on-premise o cloud privada. Accés granular per rol: cada usuari veu només el que el seu perfil permet.

  3. 03

    Escalabilitat amb milions de documents

    Mitigació

    Vectorstores dissenyats per escalar: Pinecone suporta milers de milions de vectors, Qdrant escala horitzontalment. Indexació incremental per a nous documents sense reprocessar tot.

  4. 04

    Costos d'API i embeddings creixents

    Mitigació

    Pressupostos per consulta amb alertes. Cache semàntic per a queries repetides (-60% costos). Models d'embedding més eficients per a volums alts. Opció de models open-source on-premise per a cost fix.

Tecnologies

Stack tecnològic

Bases de dades vectorials, models i frameworks que dominem.

  • Pinecone
  • Qdrant
  • Weaviate
  • pgvector
  • LangChain
  • LlamaIndex
  • OpenAI
  • Claude
  • Gemini
  • Cohere
  • HuggingFace
  • FastAPI
  • Python
  • Docker
  • RAGAS
  • Unstructured.io

La prova

Experiència en IA i dades empresarials

Portem des de 2009 integrant sistemes i dades per a empreses europees. Des de 2023, implementem solucions RAG en producció per a clients amb bases de coneixement de milers de documents. Els experiments es queden al laboratori: el que entreguem funciona al món real, amb dades reals i compliment RGPD. El nostre propi producte, Nexo, corre sobre un sistema RAG en producció que recupera sobre el context autoritzat de cada empresa (veure cas).

  • 17 Anys en integració de dades
  • 3 Normes certificades (ENS, ISO 27001, ISO 42001)
  • Precisió mitjana dels nostres sistemes RAG 90%+
  • Reducció mitjana en tickets L1 50%

Inversió

Inversió i terminis

Publiquem els trams per estalviar-nos reunions als dos costats: si l'ordre de magnitud no encaixa, val més saber-ho avui que a la tercera trucada.

  • RAG bàsic

    45.000-80.000 €

    Una font de dades i un chatbot que respon amb citacions. 6-10 setmanes.

    • Ingesta d'una font (PDF, Confluence, SharePoint, Notion o base de dades)
    • Base vectorial configurada i chunking optimitzat per tipus de document
    • Pipeline de retrieval amb citació obligatòria de fonts
    • Avaluació amb RAGAS abans de sortir a producció
    • Chatbot llest per fer servir, desplegament i 30 dies de suport
    Parlar amb un arquitecte
  • RAG intermedi Més habitual

    80.000-200.000 €

    Diverses fonts, cercador semàntic i avaluació contínua.

    • Tot el del RAG bàsic
    • Múltiples fonts de dades amb ingesta incremental automàtica
    • Hybrid search (semàntica + BM25) i reranking amb cross-encoder
    • Cercador semàntic intern a més del chatbot
    • Avaluació contínua amb RAGAS i monitoratge de cost i latència
    Parlar amb un arquitecte
  • RAG enterprise

    200.000-500.000 €

    Multi-tenant, on-premise i integracions complexes. 12-16 setmanes.

    • Tot el del RAG intermedi
    • Multi-tenant amb accés granular per rol
    • Desplegament on-premise o a la regió cloud que triïs
    • Models open-weight a la teva pròpia infraestructura si les dades no poden sortir
    • Integracions complexes amb sistemes core i auditoria completa de consultes
    Parlar amb un arquitecte

Sense permanència. Proposta tancada per fases després de la primera trucada.

Fonts

Fonts de les xifres d'aquesta pàgina

D'on surten les dades de mercat i de casos que citem. La resta són estimacions de la nostra experiència. Data de consulta: 26 de setembre de 2026.

  1. Roots Analysis, Retrieval-Augmented Generation (RAG) Market, 2025-2035 Mercat RAG: de 1,96 mil milions de dòlars el 2025 a 40,34 mil milions el 2035, amb un creixement anual compost del 35,31 % (en aquesta pàgina, 35,3 % i 40.300 M$).
  2. JMIR Cancer (2025), «Reducing Hallucinations and Trade-Offs in Responses in Generative AI Chatbots for Cancer Information» Taxa d'al·lucinació de prop del 40 % en els xatbots sense RAG, davant del 0 % (GPT-4) i el 6 % (GPT-3.5) amb RAG sobre una font fiable.
  3. Cas d'èxit de Nexo (Kiwop) 27 agents d'IA actius a Nexo i el seu sistema RAG, que recupera només el context autoritzat de cada empresa.
  4. Experiència de Kiwop en projectes de RAG (2023-2026) Precisió mitjana del 90 %+ i reducció mitjana del 50 % en tickets L1; terminis (6-10 setmanes, 12-16 en enterprise) i trams de preu publicats en aquesta pàgina.
  5. Ragas, documentació oficial Definició de les mètriques faithfulness, response relevancy (abans answer relevancy), context precision i context recall amb què avaluem cada sistema.

Preguntes freqüents

Preguntes freqüents

El que els nostres clients pregunten sobre RAG.

Què és RAG i per què el necessita la meva empresa?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) és una arquitectura que connecta les teves dades amb IA generativa. En lloc que el LLM "inventi" respostes, busca informació rellevant als teus documents i genera respostes ancorades en dades reals. La teva empresa el necessita si té coneixement valuós dispers en documents que ningú consulta eficientment.

Com es redueixen les al·lucinacions?

Tres capes de protecció: 1) Grounding: el LLM només genera respostes basades en documents recuperats. 2) Citació obligatòria: cada resposta inclou la font i el fragment exacte. 3) Llindars de confiança: si la rellevància és baixa, el sistema diu que no té prou informació i passa la consulta a una persona en lloc d'inventar. No les elimina del tot: a l'estudi de JMIR Cancer que citem, el RAG sobre una font fiable va deixar la taxa d'al·lucinació entre el 0 % i el 6 %, davant del 40 % aproximat sense RAG.

Quant costa implementar un sistema RAG?

Projecte bàsic (1 font de dades, chatbot simple): 45.000-80.000€. Projecte intermedi (múltiples fonts, cercador semàntic, avaluació): 80.000-200.000€. Projecte enterprise (multi-tenant, on-premise, integracions complexes): 200.000-500.000€+. Sempre amb proposta detallada i ROI estimat.

Quant de temps triga la implementació?

Un sistema RAG funcional en producció: 6-10 setmanes. Inclou auditoria de dades, ingesta, vectorització, pipeline de retrieval, avaluació, interfície, i desplegament. Projectes enterprise amb múltiples integracions: 12-16 setmanes. Prototip funcional disponible a la setmana 4.

És segur? Les meves dades estan protegides?

Sí. Servidors a la UE per defecte, dissenyats per complir el RGPD, o la regió cloud que triïs si necessites una altra residència de dades. Opcions de desplegament: cloud privada, on-premise, o híbrid. Les dades mai es fan servir per entrenar models de tercers. Accés granular per rol i auditoria completa de consultes.

Quins formats de documents suporta?

Pràcticament tots: PDF, Word, Excel, PowerPoint, HTML, Markdown, Confluence, SharePoint, Notion, Google Docs, bases de dades SQL, APIs REST, i text pla. Fem servir Unstructured.io per a processament avançat de documents complexos amb taules, imatges, i layouts irregulars.

S'actualitza automàticament quan canvien les dades?

Sí. Configurem ingesta incremental: quan s'afegeix o modifica un document, es reprocessa i actualitza a la base vectorial automàticament. Opcions: webhooks (temps real), cron jobs (periòdic), o trigger manual. Sense necessitat de reindexar tota la base de dades. Mantenir aquest índex fresc, monitoritzat i avaluat en producció forma part del LLMOps.

Puc fer servir RAG amb models open-source en lloc d'OpenAI?

Absolutament. La nostra arquitectura és agnòstica de model. Pots fer servir models open-weight (Llama, Mistral, Qwen), o qualsevol model de HuggingFace desplegat a la teva pròpia infraestructura. Això elimina dependència de proveïdors i redueix costos per consulta a pràcticament zero (només infraestructura). Ideal per a dades altament sensibles que no poden sortir de la teva xarxa.

Següent pas

Quina documentació tens que no consulta ningú?

30 minuts amb qui dissenyarà el sistema, no amb un comercial. Et diem què es pot construir amb les teves dades, què costaria i què no val la pena. Responem en menys de 24 hores. Si prefereixes començar pel diagnòstic complet: Auditoria d'IA des de 3.000 €.

Parlar amb un arquitecte
  • Sense compromís
  • Resposta en 24h
  • Proposta personalitzada

Casos d'èxit

Projectes on ho apliquem

Nexo
IA i SaaS · Producte propi

Nexo

10+ Integracions vives
90% Imputacions d'hores automatitzades
Veure cas
Última actualització: setembre del 2026

Parlem.

Consulta tècnica inicial

IA, seguretat i rendiment. Diagnòstic i proposta tancada per fases.

  • NDA disponible
  • Resposta <24h
  • Proposta per fases

La teva primera reunió és amb un Arquitecte de Solucions, no amb un comercial.

Parlar amb un arquitecte