Agentes de IA y Automatización

Integración de LLM

Añade grandes modelos de lenguaje a tu producto con recuperación sobre tus propios datos, evaluación con preguntas reales, barreras de protección, controles de costos y un plan alternativo claro cuando el modelo no está seguro.

Hablemos de su proyectoHabla sobre tu funcionalidad de LLM

Funcionalidades de LLM creadas para producción

Llamar a la API de un modelo es la parte fácil. Hacer que sus respuestas sean precisas, seguras y asequibles dentro de tu producto es el verdadero trabajo. Integramos modelos como los modelos GPT de OpenAI, Claude, Gemini, Llama o Mistral en tu software, desde una sola funcionalidad hasta la generación aumentada por recuperación (RAG) sobre tu base de conocimiento. Para los equipos de producto e ingeniería, nos encargamos de la elección del modelo, la recuperación, los prompts, la evaluación, las barreras de protección y el control de costos, y diseñamos cómo los usuarios ven las fuentes y marcan respuestas incorrectas.

Ingeniería de LLM asistida por IA y dirigida por expertos

Cómo ayuda la IA

  • Los agentes de codificación redactan código de integración, canalizaciones de recuperación y arneses de pruebas para que los ingenieros los revisen.
  • La IA propone preguntas de prueba a partir de tus documentos; tus expertos aprueban las que definen la calidad.
  • La IA compara los resultados entre modelos y prompts candidatos, y marca las probables regresiones para su revisión.
  • La IA resume los registros de producción y los comentarios de los usuarios para hacer visibles los patrones de fallos recurrentes.

De qué se encargan nuestros expertos

  • Elección de modelo y proveedor, basada en los resultados de la evaluación, el costo y tus reglas de datos
  • A qué puede acceder el modelo: fuentes de datos, permisos de usuario y configuración de retención
  • El nivel de calidad que deben cumplir las respuestas antes de cualquier lanzamiento
  • Comportamiento alternativo cuando falla la recuperación, un proveedor está caído o el modelo no está seguro

Cómo se produce una respuesta fundamentada

Solicitud ilustrativa con recuperación aumentada; las reglas de fuentes, las comprobaciones y el texto de reserva se diseñan para tu producto.

  1. Pregunta formulada

    Un usuario autenticado formula una pregunta; su identidad y su rol acompañan a la solicitud.

  2. Recuperación permitida

    La búsqueda clasifica los fragmentos de tus fuentes indexadas según su relevancia para la pregunta.

    Punto de control: Solo los fragmentos que este usuario puede ver

  3. Prompt con fuentes

    La pregunta, los fragmentos recuperados y las instrucciones versionadas sobre formato y rechazos se combinan en un único prompt.

  4. Respuesta del modelo

    El modelo elegido devuelve una respuesta estructurada que cita los fragmentos en los que se basó.

  5. Comprobación de fundamentación

    Las comprobaciones automatizadas confirman que cada cita apunta a un fragmento recuperado y señalan las afirmaciones que van más allá de estos.

    Punto de control: Las respuestas sin respaldo se retienen

  6. Respuesta o reserva

    El usuario ve la respuesta con enlaces a las fuentes, o un mensaje claro de que nada permitido la cubre.

Cuando algo falla: Si la recuperación no encuentra nada, las comprobaciones fallan o el proveedor está caído, la función lo indica en lugar de adivinar, y el caso se registra para su revisión.

Quién pide funcionalidades de LLM

Quieres un modelo que responda a partir de tus propios datos, pero un prototipo rápido afirma cosas que tus documentos no respaldan, ignora quién puede ver qué y tiene costos de funcionamiento que nadie puede predecir.

  • Equipos de producto que añaden búsqueda, resúmenes o redacción a una app SaaS existente
  • Organizaciones cuyo personal tiene dificultades para encontrar respuestas en las políticas y los manuales internos
  • Equipos de ingeniería que llevan por primera vez un prototipo de LLM a producción

Lo que recibes

Qué necesita una funcionalidad de LLM en producción

  • Selección e integración del modelo

    Conexión con OpenAI, Claude, Gemini o modelos de pesos abiertos desde tu backend, con limitación de tasa, reintentos, planes alternativos de proveedores y seguimiento de uso.

  • RAG sobre tu base de conocimiento

    Recuperación de tus documentos y datos a través de una base de datos vectorial, con referencias de fuentes y reglas de acceso, para que las respuestas respeten los permisos de cada usuario.

  • Prompts y salidas estructuradas

    Prompts versionados, ejemplos few-shot y salidas estructuradas que tu código puede validar, en lugar de texto libre que tiene que adivinar.

  • Conjunto de evaluación

    Conjuntos de pruebas creados a partir de tus preguntas reales, puntuados por precisión, fundamentación en las fuentes y formato, y ejecutados de nuevo antes de cada cambio de prompt, modelo o datos.

  • Barreras de protección y planes alternativos

    Filtrado de entradas, moderación de salidas, defensas contra inyección de prompts y un plan alternativo definido cuando el modelo no está seguro o un proveedor no está disponible.

  • Ajuste fino donde ayuda

    Ajuste fino con tus datos para el lenguaje, el tono o los formatos del dominio, usado cuando la evaluación muestra que los prompts y la recuperación no son suficientes.

Fuera de una integración de LLM

  • El trabajo de varios pasos que modifica registros o desencadena acciones en otros sistemas corresponde a Agentes de Automatización; una función de LLM aquí responde, redacta o extrae dentro de tu producto.
  • Un asistente de atención al cliente en tu sitio web o en WhatsApp, con transferencia al personal de soporte, está cubierto por Chatbots de IA.
  • No redactamos ni corregimos tus documentos fuente: cuando la recuperación muestra contenido desactualizado o contradictorio, lo señalamos para que sus responsables lo corrijan.
  • Ejecutar modelos de pesos abiertos en tus propios servidores o cuenta en la nube se define por separado como Infraestructura de IA Privada, a menudo junto con la integración.

Solicitudes típicas de LLM

Escenarios típicos que delimitamos, no casos de estudio de clientes.

  • Respuestas a partir de documentos de políticas internas

    El personal busca en una unidad compartida y a menudo encuentra copias de políticas desactualizadas. Indexaríamos únicamente las versiones actuales, aplicaríamos las reglas de acceso de cada equipo, citaríamos el fragmento que respalda cada respuesta y nos abstendríamos cuando ninguna fuente permitida cubra la pregunta.

  • Resúmenes dentro de un producto SaaS multiinquilino

    Una aplicación SaaS quiere un botón que resuma la actividad reciente de una cuenta. Filtraríamos la recuperación por inquilino y rol antes de construir el prompt, y añadiríamos casos de prueba que intenten extraer datos de otro cliente.

  • Un prototipo que llama al modelo desde el navegador

    Un prototipo en funcionamiento envía prompts directamente desde el navegador con una clave de API compartida. Trasladaríamos las llamadas a tu backend, añadiríamos límites por usuario, registro y prompts versionados, y construiríamos un conjunto de evaluación antes del primer lanzamiento.

Cómo entregamos una integración de LLM

  1. 01

    Caso de uso y viabilidad

    Probamos el caso de uso con tus datos y preguntas reales, comparamos modelos candidatos y estimamos los costos de funcionamiento antes de que te comprometas con una construcción completa.

  2. 02

    Arquitectura y reglas de datos

    El patrón de integración, el diseño de recuperación, las reglas de acceso, los términos del proveedor y el comportamiento alternativo se acuerdan con tu equipo y se documentan.

  3. 03

    Construir y evaluar

    Los ingenieros construyen la integración y la funcionalidad orientada al usuario, y el control de calidad la puntúa frente al conjunto de evaluación hasta que cumple el nivel de calidad que aprobaste.

  4. 04

    Lanzar y monitorizar

    Un despliegue controlado con monitoreo, límites de costos y captura de comentarios, y luego una evaluación continua a medida que cambian los modelos, los prompts y los datos.

Dos formas de trabajar con herramientas de IA

Elija dónde pueden procesar su código los agentes de codificación con IA mientras construimos. El estándar de ingeniería es el mismo en cualquier caso.

¿No está seguro? Le recomendaremos uno durante la definición del alcance. Compara las opciones de entrega con IA

Cómo el diseño, el control de calidad y las operaciones respaldan tu funcionalidad de LLM

  • Diseño para la confianza y la corrección

    Los diseñadores planifican cómo aparecen las respuestas, las fuentes y la incertidumbre, cómo los usuarios editan o marcan una respuesta incorrecta, y cómo tu equipo revisa esas marcas, para que la funcionalidad sea honesta sobre sus límites.

  • Control de calidad más allá del camino feliz

    El control de calidad mantiene los conjuntos de evaluación, prueba la calidad de las respuestas, los permisos de datos y la exposición a la inyección de prompts, y vuelve a ejecutar las comprobaciones de regresión tras los cambios de modelo, prompt o datos.

  • Operaciones y control de costos

    DevOps gestiona la integración con registros, paneles de uso y costos, almacenamiento en caché y enrutamiento de modelos, y modelos de pesos abiertos en infraestructura privada cuando las reglas de datos lo exigen.

  • Actualizaciones de modelos y prompts

    Los proveedores cambian y retiran modelos. Probamos los reemplazos con tu conjunto de evaluación antes de cambiar, y mantenemos los prompts, la recuperación y los costos ajustados a medida que crece el uso.

Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes

¿Qué es RAG y lo necesitamos?

La generación aumentada por recuperación (RAG) permite que un modelo responda a partir de tus propios documentos y datos, no solo de su entrenamiento general. La necesitas cuando las respuestas deben reflejar información privada, especializada o que cambia con frecuencia. Añadimos referencias de fuentes para que las respuestas puedan comprobarse, y reglas de acceso para que los usuarios solo recuperen el contenido que tienen permitido ver.

¿Deberíamos ajustar finamente un modelo o usar RAG?

La mayoría de las funcionalidades deberían empezar con buenos prompts y recuperación, porque son más rápidos de cambiar y más fáciles de auditar. El ajuste fino ayuda cuando necesitas un formato, tono o vocabulario de dominio coherente que los prompts no pueden mantener, y a veces permite que un modelo más pequeño y económico haga el trabajo. Decidimos usando los resultados de la evaluación con tus datos, no por defecto.

¿Podemos usar un modelo privado o de código abierto?

Sí. Los modelos de pesos abiertos como Llama o Mistral pueden ejecutarse en infraestructura que controlas, o podemos usar proveedores alojados como OpenAI o Claude con la configuración de cuenta y retención de datos acordada. Nuestro propio trabajo de desarrollo sigue el paquete que elijas: Ingeniería de IA Privada / Local o Ingeniería con Claude Code / OpenAI Codex.

¿Cuánto cuesta construir y operar una funcionalidad de LLM?

El costo de construcción depende del alcance: fuentes de datos, integraciones, trabajo de interfaz y profundidad de la evaluación. El costo de funcionamiento depende del uso y la elección del modelo. Estimamos ambos durante la viabilidad, y luego gestionamos el costo de funcionamiento con enrutamiento de modelos, almacenamiento en caché, límites de tokens y paneles de uso que puedes ver.

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  • Inteligencia artificial

    Reducir las respuestas sin respaldo en aplicaciones RAG

    Cómo la calidad de recuperación, los permisos de documentos, la evidencia y la evaluación pueden reducir las respuestas sin respaldo, y dónde un asistente de conocimiento todavía necesita límites.

Pon una funcionalidad de LLM en producción

Trae un caso de uso y datos de muestra. Probaremos la viabilidad, compararemos modelos y esbozaremos la evaluación, las barreras de protección y los costos de funcionamiento antes de que te comprometas.

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