OpenAIComplejidad: media
GPT-5.4 desde 2,50 USD/M tokens entrada y 15 USD/M salida
Web search: 10 USD por 1000 llamadas. Buen arranque para prototipos, pero la memoria crítica sigue dependiendo de servicios alojados.
Memoria documental para agentes y automatizaciones
La capa de memoria que conecta
tus agentes con el conocimiento real
de tu empresa
Nebomind DKE convierte documentación, conectores y procesos de búsqueda en una plataforma lista para operar: documentos, agentes, sincronización, búsqueda vía la misma tool MCP del agente activo, auditoría y despliegue local o privado.
DocumentosAgentesBúsqueda MCPConectoresAuditoría
7estrategias de búsqueda paralelas
6pasos en el pipeline automático
5áreas operativas ya resueltas en la plataforma
Localo privado, sin obligar al cliente a mover su memoria a la nube
El reto
Por qué muchos pilotos de IA no llegan a operación real
El problema no suele ser el modelo. Suele ser la falta de una memoria documental gobernada, actualizable y preparada para integrarse con agentes.
01
Conocimiento disperso
La información vive en documentos, carpetas, conectores y versiones, pero el agente no puede usarla de forma fiable.
02
Respuestas sin evidencia
Sin fuente y trazabilidad, es difícil confiar en la respuesta y auditar de dónde salió.
03
Memoria poco actualizable
Cuando cambia la documentación, muchas soluciones exigen retrabajo técnico o reentrenamiento.
04
Gobierno insuficiente
No siempre hay visibilidad por agente, permisos claros o separación entre espacios de conocimiento.
05
Conectores aislados
Integrar repositorios externos sin sincronización y reconciliación complica mantener la memoria viva.
06
Coste difícil de prever
En enfoques gestionados por terceros, el coste real combina modelo, memoria, herramientas y consumo operativo.
Solución
Lo que ya resuelve la plataforma para un cliente real
Gestión documental end-to-end
Subida, detalle, versiones, seguimiento del pipeline y trazabilidad completa del documento desde su entrada hasta su indexación.
Agentes con control propio
Cada agente puede operar con su token, sus estrategias permitidas y su ámbito documental, manteniendo aislamiento y gobierno.
Búsqueda alineada con el agente
La aplicación ya permite ejecutar la misma tool MCP que usa el agente activo para validar resultados, estrategias y evidencia recuperada.
MCP nativo e integración abierta
El conocimiento ya se expone vía MCP JSON-RPC 2.0 para integrarse con n8n, Claude Desktop, LangGraph y otros clientes compatibles.
Conectores y sincronización
La plataforma incorpora conectores, pruebas de conexión, navegación, lanzado de jobs y seguimiento de sincronizaciones con reconciliación.
Auditoría y administración
Usuarios, permisos, paneles de auditoría, observabilidad de búsquedas y administración de plataforma ya forman parte de la aplicación.
Pipeline de conocimiento
Cómo se convierte la documentación en memoria utilizable
Cada fichero entra en un proceso asíncrono que lo transforma en contenido recuperable con contexto, resumen, metadatos y capacidad de búsqueda trazable.
01
Extracción
Apache Tika extrae el texto de PDF, DOCX, XLS, HTML, CSV, TXT y MD.
02
Normalización
Limpieza del texto, detección de idioma y estructura del contenido.
03
Fragmentación
División en chunks semánticos con solapamiento para preservar contexto.
04
Resumen
Generación de resumen corto y largo del documento completo con LLM.
05
Etiquetado
Extracción de tags automáticos fusionados con los tags proporcionados.
06
Vectorización
Embeddings de chunks y resúmenes indexados en Qdrant (2 colecciones).
Comparativa
Qué cambia frente a otras aproximaciones para dar memoria a un agente
Comparativa orientativa entre alternativas habituales: fine-tuning, grafos documentales complejos, servicios cloud gestionados y una capa propia de memoria documental.
| Capacidad | Fine-tuning | Neo4j + GraphRAG | Servicios cloud | Nebomind-DKE |
|---|---|---|---|---|
| Actualizar conocimiento sin reentrenar | Parcial | En horas o días | ||
| Cita de fuente y chunk origen | Parcial | Parcial | ||
| Control por agente y visibilidad documental | Parcial | Parcial | ||
| Uso directo sobre documentación existente | Parcial | |||
| Memoria en local o nube privada | Parcial | Parcial | ||
| Complejidad de implantación | Media | Alta | Media | Controlada |
| Coste operativo principal | Entrenamiento + inferencia | Licencia + modelado | Consumo por uso | Infra propia + servicio |
| Cambio de proveedor de modelo sin perder memoria | Parcial |
Coste y complejidad
Referencias públicas de precio y lectura orientada a cliente
Estas referencias ayudan a entender el modelo económico y la complejidad de implantación. No sustituyen una oferta formal de cada proveedor.
Google Vertex AIComplejidad: media-alta
Memory Bank: 0,25 USD por 1000 memorias almacenadas y 0,50 USD por 1000 recuperadas
A esto se suman runtime, sesiones, modelos y vector search. Potente, pero con varios contadores de coste simultáneos.
Neo4j AuraDBComplejidad: alta
Professional desde 65 USD/GB/mes y Business Critical desde 146 USD/GB/mes
Muy valioso cuando el caso exige grafo explícito, pero introduce modelado, ontologías y operación especializada.
Nebomind DKEComplejidad: controlada
Modelo basado en infraestructura local o privada del cliente
Sin peaje cloud por memoria recuperada al proveedor. La memoria documental permanece bajo control del cliente.
Referencias públicas consultadas en abril de 2026. Los precios reales pueden variar por región, contrato, volumen o servicios adicionales asociados.
Plataforma
Una plataforma completa para pasar del piloto a la operación
La aplicación ya reúne las áreas que un cliente necesita para operar memoria documental con agentes: documentos, conectores, búsqueda MCP, gobierno y auditoría.
documentos
uploadversionespipeline
agentes
tokens MCPestrategiasvisibilidad
conectores
browsetestsync jobs
Búsqueda MCP, auditoría y administración
Mismo acceso documental para agentes, paneles y pruebas sobre la tool search_documents
Gobierno multiusuario
Usuarios, permisos, administración y control de visibilidad documental ya están integrados en la aplicación.
Observabilidad real
Las búsquedas, estrategias y resultados quedan registrados para auditoría, mejora continua y operación diaria.
Integración abierta
La plataforma se conecta con agentes externos y automatizaciones mediante MCP sin quedar atada a un único proveedor de modelo.
Definamos un piloto sobre
tu documentación real
El siguiente paso natural es validar un caso de uso concreto con documentos reales, un agente operativo y criterios claros de precisión, control y retorno.
Acceso clientes