LLM y RAG para la gestión segura de archivos on-premise: cómo mantener el control total y usar GenAI

Con el rápido auge de los LLM y de la automatización impulsada por RAG, muchas organizaciones buscan incorporar GenAI en sus ecosistemas documentales. Sin embargo, el mayor obstáculo sigue siendo el mismo: la seguridad. Las industrias altamente reguladas, las empresas centradas en la privacidad y las organizaciones que gestionan datos sensibles no pueden asumir el riesgo de enviar documentos a nubes externas ni de exponer información confidencial a proveedores de IA de terceros. Por esta razón, cada vez más compañías optan por soluciones de GenAI on-premise que ofrecen la inteligencia de los LLM y la precisión de RAG, manteniendo cada archivo, cada vector y cada acción completamente dentro de su propia infraestructura.

Este artículo explica cómo elDoc hace esto posible: cómo puedes ejecutar LLM avanzados, orquestar pipelines de RAG y lograr inteligencia documental de nivel empresarial sin que tus datos salgan jamás de tu entorno controlado. Sin exposición. Sin acceso de proveedores. Sin dependencia de la nube. Solo todo el poder de la GenAI con control al 100 %.

¿Realmente puedes ejecutar LLM y RAG de alto rendimiento totalmente on-premise?

Sí, absolutamente. Pero solo cuando comprendes las limitaciones arquitectónicas y resuelves un conjunto de desafíos técnicos críticos para los que la mayoría de los sistemas tradicionales no están diseñados.

Ejecutar GenAI on-premise requiere abordar las siguientes consideraciones:

• Carga de cómputo del modelo: los LLM y VLM exigen recursos significativos de CPU y GPU, optimización de memoria y estrategias eficientes de cuantización.
• Rendimiento de la búsqueda vectorial: RAG necesita un motor vectorial de alto rendimiento, como Qdrant, optimizado para almacenamiento local, recuperación rápida e indexación continua.
• Búsqueda de metadatos y palabras clave: los sistemas de archivos tradicionales no son suficientes; necesitas una capa de búsqueda local robusta, como Apache Solr, para combinar recuperación semántica y por palabras clave.
• OCR y procesamiento visual: los modelos de OCR y de visión con reconocimiento de layout deben integrarse on-premise, sin depender de motores en la nube.
• Orquestación de pipelines: los LLM, el OCR, los embeddings, la recuperación y la validación deben funcionar de forma integrada y fluida, sin dependencias externas.
• Seguridad y control de acceso: todo el flujo de trabajo debe operar dentro de tu perímetro, con RBAC, cifrado, registros de auditoría y sin ningún flujo de datos externo.

Cuando estos desafíos se abordan de forma integral, y no de manera fragmentada, obtienes una GenAI verdaderamente on-premise, con la misma inteligencia que los LLM en la nube, pero con control total de los datos, cero exposición y cumplimiento normativo completo.

Cómo lo resuelve elDoc: una mirada en profundidad al framework de GenAI on-premise de elDoc

Lograr una GenAI de alto rendimiento completamente on-premise requiere mucho más que simplemente «instalar un LLM de forma local». Exige una arquitectura estrechamente integrada y totalmente optimizada, en la que cada componente —modelos, motores de búsqueda, OCR, almacenamiento vectorial, orquestación y seguridad— funcione dentro del propio entorno de la organización. Esto es exactamente lo que ofrece elDoc: un pipeline de GenAI integral y autónomo, diseñado para infraestructuras privadas sin comprometer la velocidad, la precisión ni la inteligencia. A continuación, te explicamos cómo funciona cada capa.

LLM locales (sin llamadas externas, sin exposición a la nube)

elDoc despliega LLM y VLM directamente dentro de tu perímetro, garantizando que todo el procesamiento del lenguaje, el razonamiento visual, la indexación y la comprensión de documentos se realicen completamente on-premise, sin enviar ni un solo token fuera de tu infraestructura. A diferencia de las plataformas cerradas con modelos fijos, elDoc te brinda total libertad para elegir los LLM que deseas utilizar.

Usa cualquier LLM local o de código abierto

Puedes ejecutar cualquier modelo de código abierto o autoalojado, incluidos:

• LLM de bajo consumo para entornos solo con CPU
• Modelos de tamaño medio optimizados para velocidad y eficiencia de costos
• LLM de gran escala para clústeres de GPU y cargas de trabajo de alto volumen
• Modelos ajustados por dominio (legal, financiero, médico)
• Modelos de visión y lenguaje para documentos con datos visuales y textuales combinados

Ejemplos (sin limitarse a):

• Familia Llama (Llama 3.x, Llama 2)
• Mistral y Mixtral
• Cualquier LLM que decidas autoalojar

elDoc es agnóstico al modelo y flexible en cuanto a infraestructura; tú controlas el modelo, la versión, las actualizaciones y el hardware.

Capacidades técnicas clave:

• Alojamiento local de modelos mediante LLM optimizados y cuantizados (Q4, Q8, GGUF, TensorRT o modelos nativos de GPU, según el hardware).
• Ejecución híbrida en CPU y GPU, que permite inferencias de alto rendimiento y un escalado eficiente en costos.
• Sin llamadas externas de inferencia; elDoc no depende de OpenAI, Anthropic, Azure ni de ningún proveedor externo de LLM.
• Modelos optimizados para documentos, ajustados específicamente para extracción, resumen, clasificación, razonamiento de layout y contexto multipágina.
• Soporte para VLM (modelos de visión y lenguaje) capaces de leer PDF estructurados y no estructurados, documentos escaneados, escritura manuscrita y contenido con layouts complejos.

🎯 Resultado: obtienes todo el poder de la inteligencia documental basada en LLM y VLM ejecutándose íntegramente dentro de tu propia infraestructura, con cero exposición externa de datos, control total del modelo, rendimiento predecible y soberanía completa sobre tus datos.

Pipeline RAG integrado dentro de tu perímetro

RAG no se limita únicamente a los embeddings. Requiere un conjunto de componentes estrechamente orquestados. elDoc incluye un stack de RAG completamente on-premise, que abarca:

Generación local de embeddings

• Los modelos de embeddings se ejecutan completamente dentro de tu infraestructura.
• Admite embeddings multimodales para texto, tablas, imágenes y diagramas.
• Batching eficiente y aceleración por GPU para operaciones a gran escala.

Almacenamiento vectorial local (Qdrant)

• Qdrant se despliega como un servicio local.
• Búsqueda ANN de alto rendimiento (HNSW), optimizada para millones de documentos.
• Sin bases de datos vectoriales en la nube (Pinecone, Weaviate Cloud, Chroma Cloud).

Indexación local de metadatos (Solr / OpenSearch)

• Indexación de texto completo para búsquedas por palabras clave y lógicas (Boolean).
• Extracción de metadatos para búsquedas híbridas (palabras clave + semántica).
• Indexación distribuida y replicación para grandes organizaciones.

Recuperación totalmente autónoma

• Toda la recuperación, el ranking y la construcción de contexto se realizan de forma interna.
• Un controlador RAG local optimiza el chunking, el ensamblado de contexto y el re-ranking.

🎯 Resultado: un pipeline de RAG completamente autónomo que se ejecuta íntegramente detrás de tu firewall, ofreciendo recuperación de alto rendimiento, comprensión precisa de documentos y cero dependencia de infraestructuras externas o servicios en la nube.

OCR local y modelos de visión (sin proveedores de OCR en la nube)

El OCR suele ser el eslabón más débil en la automatización de IA on-premise, ya que muchos proveedores “on-premise” dependen de forma encubierta de servicios en la nube como Google Vision, Amazon Textract o Azure OCR para lograr precisión. elDoc evita por completo estas dependencias externas al ofrecer modelos de OCR y visión documental totalmente integrados y on-premise, que se ejecutan íntegramente dentro de tu infraestructura.

Motores de OCR compatibles con elDoc

elDoc incluye múltiples motores de OCR locales líderes en la industria, lo que te permite elegir según el rendimiento, la cobertura de idiomas o el hardware disponible:

• PaddleOCR: alta precisión, multilingüe y con aceleración por GPU
• Tesseract OCR: ligero, rápido y optimizado para CPU
• Capacidades Qwen-VL / Qwen-VL-OCR: razonamiento avanzado tipo OCR mediante VLM
• Pipelines de OCR personalizados: arquitectura modular para motores propietarios

Estos motores garantizan una amplia cobertura en:

• Idiomas latinos
• Idiomas CJK
• Cyrillic

Tipos de documentos compatibles

Tanto si tus archivos son escaneos limpios como si presentan imperfecciones, el stack local de OCR y visión de elDoc los procesa todos, incluidos:

• PDF escaneados o nativos
• Archivos TIFF grandes y multipágina
• Imágenes en formatos JPG y PNG

Capa de visión por computadora (comprensión estructural más allá del OCR)

La capa de visión por computadora de elDoc va mucho más allá de la simple extracción de texto. Comprende la estructura y la lógica visual de los documentos completamente on-premise, lo que permite un procesamiento fiable incluso cuando los archivos están desordenados, escaneados, rotados o son visualmente complejos. Antes de un análisis más profundo, elDoc realiza un preprocesamiento y una normalización de imágenes para mejorar y limpiar el documento. Esto incluye corrección automática de rotación y deskewing, detección de orientación para páginas giradas o invertidas, limpieza de fondo para eliminar ruido o sombras, mejora de contraste para texto tenue, reducción de ruido en escaneos de baja calidad o páginas fax, y normalización de bordes y límites para una segmentación más precisa. Estos pasos aumentan de forma significativa la precisión del reconocimiento y mejoran el rendimiento posterior de los LLM y del OCR.

🎯 Resultado: una capa de comprensión visual totalmente on-premise que normaliza, mejora e interpreta imágenes de documentos, identificando estructuras, tablas, regiones y elementos visuales muy por encima de lo que puede lograr el OCR tradicional.

MongoDB como almacén de alto rendimiento para documentos y metadatos

En el núcleo de la arquitectura on-premise de elDoc se encuentra MongoDB, que actúa como la base para almacenar documentos, metadatos, estados de procesamiento y todos los insights generados por la IA. Su esquema flexible y su escalabilidad natural lo hacen especialmente adecuado para cargas de trabajo documentales de GenAI, donde los formatos, las estructuras y los requisitos de procesamiento varían ampliamente.

La flexibilidad de esquema de MongoDB permite a elDoc gestionar documentos no estructurados y semiestructurados sin la rigidez de las bases de datos relacionales tradicionales. Facturas, contratos, correos electrónicos, PDF escaneados, imágenes y archivos TIFF multipágina presentan formatos y layouts muy diversos, y MongoDB se adapta a esta variabilidad sin necesidad de migraciones de esquema complejas. Los archivos de gran tamaño se almacenan de forma eficiente mediante GridFS, lo que permite un almacenamiento de alto rendimiento y una recuperación rápida de PDF, imágenes y otros activos binarios.

Más allá de los documentos en bruto, MongoDB destaca en la gestión de grandes volúmenes de metadatos generados por los pipelines de GenAI. Permite consultas rápidas sobre salidas de OCR, etiquetas de clasificación, estados de flujo de trabajo, metadatos de RAG, anotaciones a nivel de página, registros de procesamiento y trazabilidad completa para auditorías. Esto lo convierte en una solución ideal para búsquedas en tiempo real, indexación y automatización de flujos de trabajo a gran escala. Gracias al sharding y la replicación integrados, MongoDB puede soportar sin dificultad repositorios con millones de documentos.

Seguridad por arquitectura (no solo por funcionalidades)

En entornos on-premise, las organizaciones requieren un control absoluto sobre el acceso a los datos, el comportamiento del sistema y las interacciones con GenAI. elDoc está diseñado en torno a este principio. Cada componente —LLM, RAG, OCR, visión por computadora, búsqueda vectorial y orquestación— opera completamente dentro de tu infraestructura, sin la participación de servicios externos.

La gobernanza de accesos se aplica mediante una combinación sólida de RBAC, que otorga a los administradores un control preciso sobre quién puede ver, editar, compartir, procesar o aprobar documentos. Los permisos pueden definirse a nivel de departamentos, roles, flujos de trabajo, categorías de sensibilidad o incluso archivos individuales. La autenticación multifactor (MFA) y las OTP opcionales refuerzan la seguridad, garantizando que solo usuarios verificados accedan a documentos sensibles o a funcionalidades de GenAI.

Este modelo de acceso se vuelve especialmente crítico al interactuar con documentos mediante GenAI. En teoría, un usuario podría pedir a un LLM que revele contenido confidencial, pero elDoc lo impide al aplicar los derechos de acceso directamente en la capa de IA. El sistema garantiza que los usuarios solo puedan consultar o generar información a partir de documentos para los que están autorizados. Los usuarios no autorizados no pueden recuperar, resumir ni extraer insights de archivos restringidos, ni siquiera a través de chats con IA. Este enfoque es una parte fundamental de la gobernanza de seguridad de elDoc.

Para garantizar la confiabilidad a nivel empresarial, elDoc permite despliegues de alta disponibilidad, que incluyen clustering, failover, balanceo de carga y arquitecturas distribuidas, asegurando una operación continua incluso en entornos de gran escala o de misión crítica.

Cada acción realizada dentro de elDoc (acceso a documentos, avance de flujos de trabajo, inferencia de modelos, extracción de datos o uso compartido) se registra en una auditoría completa, proporcionando trazabilidad para el cumplimiento normativo, investigaciones internas y transparencia operativa. A esto se suma el monitoreo en tiempo real y el seguimiento de actividades, que ofrecen visibilidad sobre el rendimiento del sistema, las acciones de los usuarios, el comportamiento de los pipelines y el uso de los modelos, con la capacidad de detectar de forma temprana anomalías o patrones de acceso inusuales.

Para industrias que requieren controles más estrictos, se pueden habilitar protecciones adicionales, como cifrado opcional y configuraciones reforzadas, de acuerdo con las políticas internas y los marcos regulatorios aplicables.