Desarrollo de IA generativa
Aplicaciones de IA generativa integradas en la forma de trabajar de sus equipos
Construimos asistentes de conocimiento, herramientas de redacción y copilotos que responden a partir de sus propios documentos y se ejecutan donde sus normas de datos lo exigen.
¿Prefiere primero una explicación sencilla de la IA generativa? Nuestra visión general explica para qué sirve. Esta página trata de lo que construimos para usted y cómo.
Lo que construimos
Asistentes de conocimiento con RAG
Respuestas a partir de sus políticas, manuales, tickets y wikis, con un enlace a la fuente de cada afirmación. El acceso respeta los permisos que ya tiene.
Generación de contenido y documentos
Propuestas, informes, contratos y textos de producto redactados a partir de sus plantillas y datos, y enviados a revisión humana antes de que salga nada.
Copilotos dentro de aplicaciones existentes
Un panel de asistente en su CRM, su helpdesk o su herramienta interna que redacta, resume y busca información, para que nadie tenga que cambiar de aplicación.
Comprensión de documentos
Clasificación, extracción y resúmenes de los documentos entrantes, con puntuaciones de confianza y una cola de revisión para todo lo dudoso.
Fine-tuning y alojamiento open-weight
Cuando un modelo vía API cuesta demasiado, o los datos no pueden salir de su entorno, hacemos fine-tuning y alojamos modelos open-weight con vLLM u Ollama en su infraestructura.
Evaluación y control de costes
Conjuntos de prueba para la calidad de las respuestas, trazas de OpenTelemetry para latencia y coste, además de enrutamiento y caché para que la factura sea previsible.
Cómo se construye un asistente de conocimiento
La mayor parte de la calidad de las respuestas viene de la recuperación. El modelo importa menos de lo que se suele pensar.
Ingesta
Conectar las fuentes, dividir los documentos con sentido y conservar metadatos como propietario, fecha y derechos de acceso.
Recuperación
Búsqueda híbrida sobre un índice vectorial como NebulaDB, filtrada por lo que el usuario puede ver.
Respuesta
El modelo responde solo con lo recuperado y lo cita. Si no aparece nada relevante, lo dice.
Medición
Un conjunto de prueba con preguntas reales y respuestas acordadas, puntuado en cada cambio, más los comentarios de quienes lo usan.
Datos, calidad y coste
Dónde se ejecuta
API de modelos, Amazon Bedrock o Azure AI Foundry, o modelos open-weight en sus propios servidores. Usted decide en cada caso de uso.
Claves y secretos
Las claves de API se quedan en su almacén de secretos y llegan a la aplicación a través de WSL Vault, no mediante archivos de configuración.
Calidad verificable
Las respuestas citan sus fuentes y los resultados del conjunto de prueba viven en su repositorio para que cualquiera pueda volver a ejecutarlos.
Coste previsible
Seguimiento del coste por solicitud, caché y enrutamiento de las solicitudes sencillas a modelos más pequeños. Nuestro artículo sobre observabilidad y control de costes de LLM muestra el método.
Leer el artículo: Coste previsible
Preguntas sobre proyectos de IA generativa
Ya usamos ChatGPT o Copilot. ¿Por qué construir algo?
Los asistentes generales no conocen sus documentos, permisos ni procesos. Una aplicación a medida responde a partir de sus fuentes, respeta los derechos de acceso, registra lo que hizo y está dentro de las herramientas que sus equipos ya usan.
¿Adónde van nuestros documentos?
Adonde sus normas de datos lo permitan. Elegimos proveedores y configuraciones que las cumplan, o alojamos un modelo open-weight para que los documentos nunca salgan de su entorno.
¿Pueden añadir IA generativa a nuestro producto actual?
Sí. Construimos la funcionalidad dentro de su código, detrás de su autenticación, con pruebas y documentación, para que sus ingenieros puedan mantenerla.
¿Cómo saben que las respuestas son correctas?
Acordamos con usted, antes de construir, un conjunto de prueba con preguntas reales y respuestas correctas, y puntuamos cada cambio con él. Las respuestas que no pueden respaldarse en una fuente se rechazan.
Elija un caso de uso y definiremos su alcance
Redacción, respuestas sobre su conocimiento o un copiloto en una aplicación existente. Díganos cuál y qué documentos intervienen.