Arquitectura Queria v3.5.0
Queria no es un simple motor de busqueda documental. Es una plataforma de inteligencia cognitiva disenada para comprender preguntas complejas, razonar sobre la informacion y producir respuestas exactas con citas verificables.
En el corazon de todo esta Cog-RAG (Cognitive Retrieval-Augmented Generation), una arquitectura propietaria que supera los limites de los sistemas RAG tradicionales.
Que hace diferente a Queria
Los sistemas RAG convencionales siguen un camino lineal: reciben una pregunta, buscan documentos similares y generan una respuesta. Funciona para preguntas simples, pero falla cuando la complejidad aumenta.
Cog-RAG introduce un nivel de razonamiento cognitivo entre la pregunta y la respuesta. El sistema analiza el intent, planifica una estrategia de busqueda, descompone consultas complejas en sub-problemas, verifica la calidad de los resultados y sintetiza informacion de fuentes multiples en una respuesta coherente y citada.
Pregunta del usuario
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[Planner] ---- Analisis de intent y routing
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Descomposicion de la consulta (si hace falta)
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Busqueda multi-fuente
- Documentos empresariales
- Knowledge Base
- Fuentes externas certificadas
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[Reranker] ---- Reordenamiento semantico
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Verificacion calidad y grounding
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[Writer] ---- Sintesis y razonamiento profundo
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Respuesta con citas [1][2][3]Los cuatro pilares
Recuperacion inteligente
La busqueda combina similaridad semantica y coincidencia lexica en un sistema hibrido que se adapta automaticamente a la complejidad de la pregunta. Para consultas simples, el sistema es rapido y preciso. Para consultas complejas, amplia el radio y baja los umbrales para garantizar cobertura completa.
Razonamiento multi-agente
Un conjunto de agentes especializados colabora para responder a las preguntas. Cada agente tiene un rol preciso: analisis de la consulta, busqueda, evaluacion de los resultados, verificacion anti-alucinacion y sintesis final. El proceso es transparente y el usuario puede seguir cada paso del razonamiento.
Privacidad por diseno
La arquitectura multi-tenant garantiza aislamiento completo entre empresas. Los modelos IA operan sobre infraestructura dedicada local, sin enviar datos a servicios cloud de terceros. Cada aspecto del sistema esta disenado para conformidad GDPR nativa.
Integracion multi-fuente
Mas alla de los documentos empresariales, Queria integra fuentes externas certificadas en ambito legal, alimentario, quimico y farmaceutico. Los resultados se unifican, se reordenan y se presentan con badges de color que identifican el origen de cada informacion.
Por que Cog-RAG para enterprise
Las organizaciones que gestionan documentacion compleja tienen necesidades que los sistemas RAG tradicionales no satisfacen:
Preguntas que cruzan varios documentos: un operador legal pide la comparativa entre dos normativas. Cog-RAG descompone la pregunta, busca en paralelo y sintetiza una comparativa estructurada.
Respuestas que requieren razonamiento: un responsable de calidad pregunta si un producto es conforme a una normativa especifica. El sistema no se limita a encontrar el documento, razona sobre la conformidad.
Fiabilidad y trazabilidad: cada afirmacion en la respuesta esta vinculada al documento fuente. Ninguna informacion inventada, ninguna alucinacion. Si el sistema no encuentra evidencias suficientes, lo declara explicitamente.
Soberania de los datos: los datos empresariales quedan en la infraestructura de la organizacion. Ningun proveedor cloud de IA tiene acceso a los documentos.
Cog-RAG esta disenado para escenarios enterprise donde precision, trazabilidad y confidencialidad no son opcionales sino requisitos fundamentales.
Secciones de la arquitectura
| Seccion | Contenido |
|---|---|
| Cog-RAG | Arquitectura cognitiva, sistema a dos cerebros, orquestacion de consultas |
| Agentes | Sistema multi-agente, pipeline colaborativa, anti-alucinacion |
| Privacidad | Multi-tenancy, GDPR by design, cifrado, soberania de datos |
| Pipeline | Procesamiento de documentos, OCR, chunking, indexacion, generacion |