Retrieval-Augmented Generation conecta un LLM con tu base de conocimiento aprobada. El modelo recibe documentos relevantes al momento de responder, reduciendo alucinaciones y manteniendo las respuestas alineadas con tus datos actuales.
Un Large Language Model entiende y genera lenguaje. Elegimos si conviene un modelo comercial, open-source o un modelo pequeño especializado según necesidades de privacidad, latencia, costo y precisión.
Los embeddings convierten textos, productos, documentos o registros en significado numérico. Hacen posible la búsqueda semántica para encontrar información relacionada aunque el usuario no use palabras exactas.
Las arquitecturas de agentes definen cómo un modelo planifica, llama herramientas, lee datos, hace preguntas de seguimiento y escala a humanos. Una buena orquestación mantiene útil al asistente sin darle autonomía insegura.
Los guardrails son reglas alrededor de privacidad, permisos, prompt injection, formato de salida, escalamiento y políticas de negocio. Evitan que el modelo exponga datos, invente acciones o actúe fuera de su rol.
La calidad de IA debe probarse con ejemplos reales. Definimos respuestas esperadas, casos borde, comportamiento de rechazo, latencia, costo y señales de revisión humana para mejorar con evidencia.
Retrieval-Augmented Generation conecta un LLM con tu base de conocimiento aprobada. El modelo recibe documentos relevantes al momento de responder, reduciendo alucinaciones y manteniendo las respuestas alineadas con tus datos actuales.
Un Large Language Model entiende y genera lenguaje. Elegimos si conviene un modelo comercial, open-source o un modelo pequeño especializado según necesidades de privacidad, latencia, costo y precisión.
Los embeddings convierten textos, productos, documentos o registros en significado numérico. Hacen posible la búsqueda semántica para encontrar información relacionada aunque el usuario no use palabras exactas.
Las arquitecturas de agentes definen cómo un modelo planifica, llama herramientas, lee datos, hace preguntas de seguimiento y escala a humanos. Una buena orquestación mantiene útil al asistente sin darle autonomía insegura.
Los guardrails son reglas alrededor de privacidad, permisos, prompt injection, formato de salida, escalamiento y políticas de negocio. Evitan que el modelo exponga datos, invente acciones o actúe fuera de su rol.
La calidad de IA debe probarse con ejemplos reales. Definimos respuestas esperadas, casos borde, comportamiento de rechazo, latencia, costo y señales de revisión humana para mejorar con evidencia.
Retrieval-Augmented Generation conecta un LLM con tu base de conocimiento aprobada. El modelo recibe documentos relevantes al momento de responder, reduciendo alucinaciones y manteniendo las respuestas alineadas con tus datos actuales.
Un Large Language Model entiende y genera lenguaje. Elegimos si conviene un modelo comercial, open-source o un modelo pequeño especializado según necesidades de privacidad, latencia, costo y precisión.
Los embeddings convierten textos, productos, documentos o registros en significado numérico. Hacen posible la búsqueda semántica para encontrar información relacionada aunque el usuario no use palabras exactas.
Las arquitecturas de agentes definen cómo un modelo planifica, llama herramientas, lee datos, hace preguntas de seguimiento y escala a humanos. Una buena orquestación mantiene útil al asistente sin darle autonomía insegura.
Los guardrails son reglas alrededor de privacidad, permisos, prompt injection, formato de salida, escalamiento y políticas de negocio. Evitan que el modelo exponga datos, invente acciones o actúe fuera de su rol.
La calidad de IA debe probarse con ejemplos reales. Definimos respuestas esperadas, casos borde, comportamiento de rechazo, latencia, costo y señales de revisión humana para mejorar con evidencia.