Aplicaciones con LLM
Herramientas web e internas construidas en torno a un modelo de lenguaje, desde la interfaz hasta las capas de prompt y datos.
IA y aprendizaje automático
IA generativa y soluciones con LLM
Grandes modelos de lenguaje aplicados a tareas reales del negocio.
Creamos herramientas sobre GPT, Claude, Llama y otros modelos que leen, redactan y resumen junto a su equipo, evaluadas con sus propios ejemplos antes de que nadie dependa de ellas.
IA generativa que hace un trabajo, no una demo.
Los grandes modelos de lenguaje (LLM) como GPT, Claude, Gemini y Llama pueden leer, escribir, resumir y razonar sobre texto. Eso los hace útiles para trabajo que antes exigía a una persona por cada caso: redactar respuestas, extraer campos de contratos, resumir informes extensos, convertir notas en registros estructurados o responder preguntas sobre sus propios documentos.
Lo difícil no es llamar al modelo, sino lograr que su salida sea fiable. Diseñamos los prompts, el flujo de datos y los controles alrededor del modelo, medimos la calidad con sus ejemplos reales, mantenemos los costes previsibles y elegimos entre APIs gestionadas y modelos abiertos autoalojados según sus requisitos de privacidad.
IA generativa y soluciones con LLM
Qué ofrecemos
Procesamiento de documentos
Extracción de datos estructurados de facturas, contratos, formularios e informes, con umbrales de confianza y revisión humana.
Asistentes de redacción
Herramientas que redactan correos, descripciones, informes y respuestas con su tono, para que una persona revise y envíe.
Copilotos internos
Asistentes que ayudan a su equipo a buscar, resumir y actuar dentro de las herramientas que ya usa.
Fine-tuning y elección de modelo
Elegir el modelo adecuado en coste, velocidad y privacidad, y ajustar modelos abiertos cuando el prompting no basta.
Evaluación y guardarraíles
Conjuntos de prueba, puntuación automática de calidad, filtros de contenido y planes alternativos para que la calidad se mida, no se suponga.
Cuándo encaja
- Su equipo dedica horas a leer, resumir o retranscribir documentos
- Quiere añadir una función de IA a su producto, pero necesita que sea fiable
- Las solicitudes de clientes o internas siguen patrones para los que un modelo podría redactar respuestas
- Las normas de privacidad impiden pegar datos de la empresa en un chatbot público
Cómo trabajamos
- 01Reunir ejemplos realesRecopilamos entradas auténticas y las salidas que su equipo daría por buenas: el referente con el que se puntúa cada versión.
- 02Diseño de modelo y promptsComparamos modelos en calidad, velocidad, coste y privacidad, y diseñamos los prompts y formatos de salida en torno a la tarea.
- 03Guardarraíles y revisiónValidaciones, filtros de contenido y un paso de aprobación humana allí donde un error saldría caro.
- 04Lanzamiento y control de costesPublicación para un primer grupo de usuarios, con la calidad y el coste por solicitud visibles en un panel.
Tecnología
Herramientas que usamos en IA generativa y soluciones con LLM
- OpenAI
- Anthropic Claude
- Llama
- Mistral
- LangChain
- LlamaIndex
- Python
- FastAPI
Preguntas frecuentes
¿Están seguros nuestros datos al usar un LLM?
Usamos proveedores de API bajo condiciones empresariales que excluyen el entrenamiento con sus datos, o desplegamos modelos de código abierto en infraestructura que usted controla cuando los datos no pueden salir de su entorno.
¿Cómo evitan que el modelo se invente cosas?
Fundamentamos las respuestas en sus propios datos (véase RAG), restringimos el formato de salida, añadimos comprobaciones automáticas y mantenemos una revisión humana donde los errores son costosos. La calidad se mide con un conjunto de prueba antes del lanzamiento.
¿Cuánto cuesta operar una aplicación con LLM?
El coste operativo depende del uso y del modelo elegido. Estimamos el coste por solicitud durante la definición y diseñamos con caché y modelos más pequeños donde resultan suficientes, de modo que la factura sea previsible.
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