RAG para Banca con Enmascaramiento de PII

El problema

Los equipos de banca y servicios financieros que construyen chatbots RAG chocan con barreras de cumplimiento: los embeddings almacenan PII a menos que se enmascaren, se requieren bases de datos vectoriales autoalojadas para auditoría, y las respuestas sin fundamento sobre temas regulados (tasas, productos) son legalmente peligrosas. Los tutoriales genéricos de RAG ignoran estos tres problemas.

La solucion de Scavio

Usa Scavio como fuente de ingesta para páginas públicas de productos y hojas de tasas, enmascara PII antes de generar embeddings con Presidio o un paso de regex personalizado, almacena embeddings en Qdrant o Weaviate autoalojado dentro de tu VPC, y clasifica las consultas de entrada — las búsquedas determinísticas (tasas, comisiones) consultan un almacén SQL estructurado, solo las consultas ambiguas recurren a RAG.

Para quien es

Equipos de ingeniería en banca, seguros e industrias reguladas que construyen chatbots RAG en producción con aprobación legal y de cumplimiento.

Beneficios clave

• PII nunca entra en la base de datos vectorial
• Base de datos vectorial autoalojada mantiene embeddings en VPC para auditoría
• Clasificador redirige consultas determinísticas a búsquedas SQL
• Scavio suministra páginas públicas actualizadas de productos y tasas
• Filtrado por metadatos de región, producto y frescura

Ejemplo en Python

import os, requests
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}

def fetch_public_pages(bank_domain):
    r = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
        headers=H, json={'query': f'site:{bank_domain} rates OR fees OR products'}).json()
    return [x['link'] for x in r.get('organic_results', [])[:20]]

def mask_pii(text):
    # Presidio or custom regex pipeline
    return text  # implementation elided

for url in fetch_public_pages('examplebank.com'):
    page = requests.get(url).text
    masked = mask_pii(page)
    # chunk + embed + upsert into Qdrant

Ejemplo en JavaScript

const H = { 'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'content-type': 'application/json' };

async function fetchPublicPages(bankDomain) {
  const r = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
    method: 'POST', headers: H,
    body: JSON.stringify({ query: `site:${bankDomain} rates OR fees OR products` })
  }).then(r => r.json());
  return (r.organic_results || []).slice(0, 20).map(x => x.link);
}

Plataformas utilizadas