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Chatbot de IA RAG para escuelas y empresas

Despliega un asistente de preguntas y respuestas a partir de documentos internos usando un modelo abierto autoalojado en Vietnam. Integra sitio web, LMS y Zalo, con citas de fuentes, acceso por roles y registros de conversaciones.

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Asistente de preguntas y respuestas basado en documentos internos

Crea un chatbot de IA RAG para escuelas y empresas con propiedad de datos y control de acceso.

Preguntas y respuestas desde documentos internos

El asistente RAG busca materiales de cursos, procesos, políticas y documentos operativos, y responde con base en las fuentes cargadas.

Autoalojado en Vietnam

Ejecuta modelos abiertos en infraestructura local y evita que los datos internos se envíen al extranjero durante el procesamiento.

Integra sitio web, LMS y Zalo

Agrega el asistente a tu sitio web, sistema de aprendizaje y canales de mensajería habituales.

Citas de fuentes

Cada respuesta puede incluir un enlace o ubicación de la fuente para que los usuarios verifiquen la información.

Acceso por roles

Docentes, estudiantes, empleados o administradores solo acceden a documentos y preguntas dentro de su alcance permitido.

Registros de conversaciones

Guarda preguntas, respuestas y fuentes consultadas para revisar la calidad, mejorar documentos y apoyar operaciones.

Los datos internos permanecen en Vietnam

Para escuelas y empresas, los documentos internos suelen contener información sensible: boletines, procesos, políticas de RRHH y datos de clientes. Una solución RAG autoalojada procesa preguntas y recupera documentos en infraestructura de Vietnam, reduce la dependencia de APIs extranjeras y permite controlar el ciclo de vida de los datos.

  • Los documentos y preguntas se procesan dentro de la infraestructura designada
  • Los datos pueden separarse por escuela, departamento o proyecto
  • Supervisa accesos, permisos y registros de conversaciones
  • Integra sitio web, LMS y Zalo sin enviar datos al extranjero
Ver opciones de despliegue

  1. Definir alcance de preguntas y respuestas

    Selecciona documentos internos, grupos de usuarios y canales de integración: sitio web, LMS o Zalo.

  2. Estandarizar y definir permisos de documentos

    Limpia datos, asigna roles de acceso y define el alcance de preguntas para cada grupo de usuarios.

  3. Desplegar modelo abierto en Vietnam

    Instala y configura un modelo abierto en infraestructura local para garantizar que los datos no salgan del país.

  4. Integrar y probar

    Conecta el asistente al sitio web, LMS o Zalo y verifica citas de fuentes, permisos y registros de conversaciones.

  5. Operar y mejorar

    Monitorea preguntas frecuentes, agrega documentos y ajusta respuestas según la retroalimentación real.

Preguntas frecuentes

¿Dónde se almacenan los datos?

Puede desplegarse en infraestructura en Vietnam operada por el cliente o un socio. Los datos de documentos y conversaciones se gestionan dentro del alcance designado y no es necesario enviarlos al extranjero.

¿Necesito usar APIs extranjeras?

No es necesario. La opción preferida es un modelo abierto autoalojado, que brinda control de infraestructura y datos. Si se requiere, pueden combinarse servicios externos, pero deben evaluarse riesgos y privacidad.

¿El chatbot cita las fuentes de los documentos?

Sí. Cada respuesta puede incluir la fuente del documento o la ubicación de referencia, lo que ayuda a los usuarios a verificar la información y reduce el riesgo de respuestas incorrectas.

¿Docentes, estudiantes y empleados pueden tener acceso por roles?

Sí. El sistema puede limitar documentos y preguntas por rol, departamento o curso, garantizando que cada persona solo acceda al contenido permitido.

¿Se puede integrar con Zalo?

Sí. El asistente puede conectarse al sitio web, LMS y Zalo para que los usuarios hagan preguntas en canales habituales, manteniendo permisos y registros de conversaciones.

¿Listo para desplegar un asistente interno de preguntas y respuestas?

Agenda una demostración para ver cómo un chatbot de IA RAG autoalojado en Vietnam puede reducir preguntas repetitivas, estandarizar información y proteger datos internos.

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