Integración de LLM y RAG, fundamentadas en tus propios datos
Integramos proveedores de LLM en tu producto y construimos generación aumentada por recuperación sobre tus propios documentos y datos, para que las respuestas se basen en lo que tu negocio realmente sabe, no solo en lo que el modelo aprendió durante su entrenamiento.
Por qué lo fundamentado supera a lo genérico
Un modelo sin acceso a tus datos responderá con total seguridad a partir de lo que aprendió en su entrenamiento, que rara vez es lo que tu producto necesita. La recuperación lo soluciona dando al modelo tu información propia y actualizada con la que trabajar.
Respuestas Desde tus Propios Datos
Recuperación sobre tus documentos, tu base de datos o tu base de conocimiento, para que las respuestas reflejen lo que es realmente cierto para tu producto, no el entrenamiento general del modelo.
Menos Respuestas Alucinadas
Fundamentar las respuestas en material fuente recuperado, con citas hacia él, reduce las respuestas erróneas dichas con total seguridad, aunque ningún sistema elimina el riesgo por completo.
Sin Dependencia de un Proveedor
Construido mediante herramientas agnósticas de proveedor, de modo que cambiar o combinar proveedores de modelos es un cambio de configuración, no una reescritura.
Evaluado, no Solo Lanzado
La calidad de la recuperación y la precisión de las respuestas se prueban frente a consultas reales antes del lanzamiento, y se monitorizan después.
Lo que entregamos
Integración de Modelos y Proveedores
Conectamos la API de OpenAI, Anthropic u otro proveedor a tu backend y tu interfaz, con controles de fallback y de coste ya integrados.
Diseño de Recuperación y Base de Conocimiento
Fragmentación, generación de embeddings e indexado de tus documentos o datos en un pipeline de recuperación construido para tu contenido, no una plantilla genérica.
Ingeniería de Prompts y Contexto
Estructuramos lo que ve el modelo —contexto recuperado, instrucciones e historial— para que las respuestas se mantengan precisas y fieles a tu marca.
Evaluación y Monitorización
Un conjunto de pruebas con consultas reales para medir la precisión antes del lanzamiento, más monitorización en producción para detectar desviaciones y regresiones.
Proceso
- 01
Acotar
Identificamos las fuentes de datos de las que merece la pena recuperar información y las consultas que el sistema necesita responder bien.
- 02
Construir
Construimos el pipeline de recuperación y la integración con el modelo, probando contra consultas reales sobre la marcha.
- 03
Lanzar
Desplegamos con monitorización activa, y después afinamos la recuperación y los prompts según lo que muestra el uso real.
Con qué construimos
Estándares abiertos y documentación publicada, no una caja negra: cada tarjeta enlaza a la fuente.
Todo lo que necesitas saber sobre la integración de LLM y RAG
Generación aumentada por recuperación: antes de que el modelo responda, buscamos en tus propios documentos o datos las partes relevantes y se las entregamos como contexto. El modelo responde a partir de lo que se le acaba de mostrar, no solo de lo que aprendió durante su entrenamiento.
Sí, ese es precisamente el objetivo. Tus documentos permanecen en la infraestructura que tú controlas; el pipeline recupera de ellos en el momento de la consulta, en lugar de enviar tus datos fuera para reentrenar un modelo.
OpenAI y Anthropic, los más habituales, integrados mediante herramientas agnósticas de proveedor para que cambiar más adelante sea un cambio de configuración y no una reescritura. También podemos trabajar con otros proveedores si lo necesitas.
Ningún sistema las elimina por completo. Fundamentar las respuestas en material fuente recuperado y citable las reduce de forma sustancial, y probamos contra consultas reales para medir con qué frecuencia siguen ocurriendo antes de que lances el sistema.
La combinación de tu infraestructura y la API del proveedor del modelo que mejor encaje con tus requisitos de cumplimiento y coste: diseñamos el pipeline alrededor de las restricciones que ya tienes, en lugar de imponer un stack fijo.
Sí. Eres dueño del código, del pipeline de recuperación y de la configuración. Se documenta y se entrega listo para que lo ejecute tu propio equipo.
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Denys Havryliak
Fundador y CEO
- Más de 10 años en ingeniería de software
- Máster en ciberseguridad
- Conocimiento profundo y actual de las herramientas de IA
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