How accurate is a RAG pipeline built by WNC?

Accuracy depends on the source data, but WNC RAG pipelines typically reach 80–95% answer correctness on domain-specific evaluation sets. Every project ships with an evaluation harness so accuracy is measured, not estimated.

How much does a RAG pipeline cost?

Most WNC RAG projects fall in the $15,000–$80,000 range for end-to-end production pipelines. Multi-tenant or very large corpora can push to $120,000+.

How large a knowledge base can a WNC RAG pipeline handle?

WNC has built pipelines indexing from a few hundred to several million documents. Architecture is chosen per project — Pinecone, pgvector, Qdrant, or AWS OpenSearch — based on size and query patterns.

Which vector databases does WNC support?

WNC works with Pinecone, pgvector (Postgres), Qdrant, Weaviate, ChromaDB, and AWS OpenSearch. Choice is made based on scale, cost, and existing infrastructure.

How long does a RAG pipeline project take?

Typical RAG pipeline projects run 3 to 8 weeks, including ingestion, retrieval design, evaluation, and deployment.

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01 / Qué resuelve

Donde se acaba la búsqueda.

Respuestas, no una lista de archivos

Haz una pregunta y obtén la respuesta en sí, extraída de tus documentos — no un montón de archivos que abrir y leer.

Encuéntralo por lo que quieres decir

La gente encuentra la información correcta aunque no sepa las palabras exactas ni dónde está.

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02 / Stack

La tecnología con la que construimos.

Estándar del sector, aburrida en el buen sentido: herramientas con futuro, que el próximo ingeniero también conocerá.

Bases de datos vectoriales

Pinecone
Base de datos vectorial gestionada para producción
Weaviate
Motor de búsqueda vectorial de código abierto
Qdrant
Búsqueda de similitud vectorial de alto rendimiento
Chroma
Base de datos de embeddings ligera
pgvector
Búsqueda vectorial en PostgreSQL

Modelos de embeddings

OpenAI Embeddings
text-embedding-3-small/large
Cohere Embed
Modelos de embeddings multilingües
Voyage AI
Embeddings específicos de dominio
BGE/E5
Modelos de embeddings de código abierto

Frameworks RAG

LangChain
Herramientas RAG completas
LlamaIndex
Framework de datos para aplicaciones LLM
Haystack
Framework de NLP integral
Unstructured
Análisis y fragmentación de documentos

03 / Enfoque

Cómo construimos cosas que perduran.

Fragmentación inteligente

División inteligente de documentos para una recuperación óptima.

Recuperación rápida

Búsqueda en menos de un segundo entre millones de documentos.

Privacidad de los datos

Tus datos permanecen seguros con protección de nivel empresarial.

Búsqueda híbrida

Combina búsqueda semántica y por palabras clave para los mejores resultados.

04 / Estándares

Buenas prácticas que no omitimos.

Seguimos estándares del sector y métodos probados en cada proyecto: son los que hacen que el presupuesto se mantenga.

Ajuste óptimo del tamaño y el solapamiento de fragmentos
Extracción y filtrado de metadatos
Reordenación para mejorar la relevancia
Compresión contextual
Transformación y expansión de consultas
Seguimiento de citas y fuentes
Prevención de alucinaciones
Indexación incremental
Compatibilidad con documentos multimodales
Monitorización y analítica del rendimiento

05 / Infraestructura

Dónde se ejecuta y cómo se mantiene en pie.

Bases de datos vectoriales y pipelines de embeddings
Ingesta, fragmentación y sincronización de documentos
Arnés de evaluación de la calidad de recuperación
AWS + GPU para embeddings autoalojados

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Cuéntanos qué deben responder tus documentos. Un ingeniero senior te responderá con un alcance y un precio honestos.

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