Ingeniería de la Inteligencia.
De la investigación a la producción. Construimos sistemas de IA escalables, fiables y observables que resuelven problemas reales.
Sistemas RAG Empresariales
Búsqueda híbrida, reranking y generación con citas a gran escala.
Agentes Autónomos
Agentes autodirigidos con planificación, uso de herramientas y razonamiento multi-paso.
LLM Ops y Evaluación
Observabilidad de modelos, seguimiento de latencia y evaluación automatizada.
Integración Multimodal
Fusión de modelos de texto, visión y audio para una comprensión integral.
Arquitectura Vectorial
Búsqueda vectorial escalable con Qdrant y Pinecone a latencia sub-milisegundo.
Fine-Tuning
Modelos de dominio personalizados con LoRA/QLoRA sobre Llama 3, Mistral.
Edge AI
Inferencia local con ONNX y formatos cuantizados para aplicaciones que priorizan la privacidad.
Flujo de Decisión del Agente de IA
Observa cómo un agente autónomo descompone una tarea compleja, llama a herramientas, razona y entrega resultados.
Motor de Búsqueda Semántica
Búsqueda de similitud vectorial del lado del cliente — escribe una consulta y observa los resultados ordenados por significado, no por palabras clave.
Se ejecuta en tu navegador. Los sistemas de producción utilizan bases de datos vectoriales y modelos de embedding.
Pipeline Multimodal
Suelta un documento para ver la pipeline de procesamiento en acción
Recibiendo entrada sin procesar
OCR / Transcripción / Extracción
Conversión al espacio vectorial
Almacenamiento en BD vectorial
Consulta y recuperación de resultados
Motor RAG para Base de Conocimiento Interna
Empresa SaaS B2B · Proyecto de 6 semanas
Una empresa SaaS de tamaño mediano tenía más de 15.000 documentos internos distribuidos entre Confluence, Notion y Google Drive. Su equipo de soporte pasaba una media de 12 minutos por ticket solo buscando información relevante.
Construimos una pipeline de generación aumentada por recuperación que ingiere documentos de las tres fuentes, los divide según límites semánticos y los indexa en un almacén vectorial Qdrant. La búsqueda híbrida (densa + BM25 dispersa) con reranking por cross-encoder muestra los pasajes más relevantes.
La interfaz conversacional integrada en su panel de soporte ofrece respuestas citadas en menos de 200ms. Cada respuesta incluye enlaces a las fuentes para su verificación.