Implementa RAG en tu producto
sin la complejidad de infraestructura.

Configurar generación aumentada por recuperación (RAG) hoy en día significa contratar a un ingeniero de IA especializado, unir bases de datos vectoriales, modelos de embedding, rerankers y colas, y luego mantenerlo todo. RAG Studio reemplaza eso con una plataforma auto-hospedada que configuras a través de un panel, despliegas con Docker y conectas a tu app mediante API.

Despliegue con Docker
Corre en tu servidor
Tus datos, tu infra
Integración API REST
RAG Studio · proyecto: carrier-docs
Plantillas
Ingesta
Consultas
Métricas
Modelos
Ajustes
Resumen del proyecto
documentos
1,284
↑ 48 esta semana
precisión prom@5
0.91
↑ desde 0.84
Plantilla activa
hybrid-v2 activa
dense_model bge-m3
sparse_model splade-v3
search_type hybrid + rerank
top_k 8

De cero a un pipeline de RAG funcional en una tarde.

RAG Studio maneja la capa de infraestructura. Tú te enfocas en configurar lo que importa para tu caso de uso y en llamar a la API desde tu aplicación.

01 // desplegar

Descargar y ejecutar con Docker

Un comando de docker-compose levanta toda la pila: panel de control, backend, base de datos vectorial, Redis y trabajadores de ingesta, en tu propio servidor.

02 // configurar

Crear un proyecto y plantilla

En el panel, crea un proyecto para tu caso de uso. Define una plantilla: elige tus modelos de embedding denso y disperso, campos de metadatos, tipo de búsqueda y reranking.

03 // ingestar

Enviar documentos vía API

Envía documentos a la API de ingesta. La cola de trabajadores los procesa asincrónicamente — fragmentación, embedding e indexación — sin sobrecargar el sistema.

04 // consultar

Consultar desde tu aplicación

Llama al endpoint de consulta desde tu app. RAG Studio devuelve fragmentos clasificados y relevantes listos para pasar a tu LLM. Tu app controla el acceso, RAG Studio la recuperación.

plantillas

Plantillas de proyecto reutilizables

Define una plantilla una vez (modelos de embedding, esquema de metadatos, configuración de búsqueda) y reutilízala en distintos documentos y proyectos. Incluye ejemplos listos para usar.

recuperación

Búsqueda híbrida de caja

Combina búsqueda vectorial densa con recuperación dispersa (estilo BM25), más reranking con cross-encoder. Mejor cobertura y precisión que un solo método de búsqueda, configurado en un toggle.

modelos

Librería curada de modelos open-source

Un conjunto validado de modelos dispersos y de embedding de código abierto (incluyendo BGE-M3 y SPLADE-v3), integrados y gestionables directamente desde el panel. Sin lidiar con binarios.

ingesta

Ingesta basada en colas

Los documentos se procesan a través de una cola de trabajadores respaldada por Redis. La ingesta de alto volumen no satura el sistema: los trabajos se distribuyen y rastrean con visibilidad de estado en el panel.

métricas

Evaluación RAG integrada

Ejecuta métricas de calidad de recuperación (precisión, recall, MRR) directamente en la plataforma antes de pasar a producción. Entiende si tu configuración realmente funciona, no solo lo esperes.

control de acceso

Tu app posee el acceso a documentos

RAG Studio maneja la recuperación. El control de acceso a nivel de documento permanece en la capa de tu aplicación. Sin encierro, sin modelos de autenticación impuestos en tu arquitectura.

Todo lo que necesitas para correr RAG en producción.

Una suscripción plana cubre toda la plataforma. Sin medición de uso, sin cargos por consulta, sin facturas sorpresa al escalar.

Panel de control y dashboard

Interfaz completa para gestionar proyectos, plantillas, modelos, trabajos de ingesta y métricas. No requiere CLI para la configuración.

Backend de orquestación RAG

El motor central: manejo de consultas, fragmentación, pipeline de embeddings, reranking y ensamblaje de respuestas. Totalmente auto-hospedado.

Base de datos vectorial & Redis

Almacén vectorial preconfigurado y una instancia de Redis incluidos en el Docker compose. Sin configuraciones ni compras por separado.

Librería de modelos de embedding

Un conjunto de modelos densos y dispersos open-source: súbelos, actívalos e intercambia entre ellos desde el dashboard.

Subsistema de métricas y evaluación

Ejecuta pruebas de calidad de recuperación contra tus propios datos. Itera en la configuración de las plantillas con números reales, no con suposiciones.

Onboarding y soporte técnico

Soporte de configuración práctico por parte del equipo de Databik. Hemos construido esto en producción: te ayudaremos a llegar más rápido.

Suscripción plana. Sin medición de uso.

Paga una vez por período y ejecuta tantas consultas y documentos como soporte tu servidor. Tú eres dueño de la infraestructura, nosotros proporcionamos la plataforma.

Starter

€199 / mes
Para desarrolladores evaluando o construyendo su primera funcionalidad RAG.
  • 1 proyecto
  • Hasta 3 plantillas
  • Acceso completo al panel
  • Librería de modelos incluida
  • Subsistema de métricas
  • Soporte por correo + comunidad
Solicitar acceso

Enterprise

A medida
Para organizaciones con requerimientos avanzados de seguridad, cumplimiento o integración.
  • Todo lo de Professional
  • SLA Personalizado
  • Soporte de integración dedicado
  • Revisión de arquitectura con el CTO
  • Canal privado de Slack
Habla con nosotros

RAG Studio está en early access, y es a propósito.

La plataforma base ya se está ejecutando en producción en uno de nuestros propios productos. Estamos abriéndola a un pequeño grupo de desarrolladores para validar lo que falta, pulir los bordes ásperos y construir las funciones que realmente importan. Los clientes de early access obtienen entrada directa a la hoja de ruta y precios preferenciales asegurados de forma permanente.

Solicitar early access Revisamos cada solicitud personalmente.

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Cuéntanos sobre tu caso de uso y te contactaremos para el early access.