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IA Aplicada
Pipelines de IA prácticos — RAG, agentes y flujos LLM en streaming.
Empezar un proyectoResumen
Construimos funcionalidades de IA que llegan a producción, no demos. El trabajo cubre recuperación sobre tu propio contenido, agentes que ejecutan herramientas reales y flujos LLM en streaming integrados al stack que ya usas: TypeScript, Next.js, Postgres con pgvector, colas y runtimes edge y node. Tratamos los prompts, los modelos y la recuperación como código: versionados, cubiertos por evals y observables petición a petición. Encaja con equipos que ya tienen datos, usuarios y un costo operativo que justificar — soporte, documentos, búsqueda interna, onboarding — y necesitan que la capa de IA se revise y se pruebe como el resto del sistema.
Qué incluye
RAG sobre tu propio contenido
Ingesta, chunking, embeddings y búsqueda híbrida sobre tus documentos y bases de datos. Las respuestas llegan con citas a la fuente, para que quien las lea pueda verificar de dónde salió cada afirmación.
Agentes con herramientas reales
Tool calling contra tus APIs, con esquemas tipados, reintentos, timeouts y un paso de aprobación humana cuando la acción es irreversible. El alcance se declara en código: un agente solo puede llamar a las herramientas que le diste.
Interfaces en streaming
Respuestas token a token con server actions y edge runtime, con cancelación, estado parcial y reconexión. La interfaz sigue siendo usable mientras el modelo escribe.
Evals y pruebas de regresión
Un golden set construido con tus casos reales, que se ejecuta en CI en cada cambio de prompt, de modelo o de la capa de recuperación. Cada versión se compara con la anterior en vez de darla por mejor.
Extracción de documentos y datos
Parsing, OCR y extracción estructurada con validación de esquema, para que la salida del modelo caiga en campos tipados y no en texto suelto. Lo que no pasa la validación entra a una cola de revisión.
Costo, latencia y enrutamiento
Enrutamiento de modelos por tarea, caché de prompts, batching y trazas de tokens, latencia y gasto por petición. El costo pasa a ser algo que puedes consultar por funcionalidad y por petición, no una línea que lees en la factura del mes.
Cómo trabajamos
- 01
Delimitar el caso de uso
Empezamos por la tarea, no por el modelo: qué entra, qué salida es aceptable, quién la revisa. Escribimos los criterios de aceptación con tu equipo y descartamos todo lo que no necesita un LLM.
- 02
Prototipar con datos reales
Una versión mínima del flujo completo, de punta a punta, contra tus documentos y tu tráfico reales. Los datos reales sacan a la luz los problemas de recuperación y de formato que una demo curada esconde.
- 03
Endurecer el pipeline
Evals, guardrails, fallbacks, rate limits y observabilidad. Definimos presupuestos de costo y latencia, y hacemos que los fallos sean visibles y recuperables en vez de silenciosos.
- 04
Desplegar y entregar
Desplegamos dentro de tu infraestructura con CI/CD, dashboards y un runbook. Tu equipo se queda con el repositorio, los evals y la documentación, y puede seguir iterando sin nosotros.
Qué recibes
- Pipeline en producción desplegado en tu propia infraestructura, con el código fuente
- Endpoints de API en streaming, con su documentación
- Suite de evals con un golden set construido a partir de tus propios casos
- Prompts, modelo y configuración de recuperación versionados en el repositorio
- Trazas de tokens, latencia y costo por petición
- Runbook y sesión de traspaso técnico
La IA deja de ser algo que una sola persona ejecuta en su portátil y pasa a ser una funcionalidad con responsable, pruebas y un costo que se puede leer. Cuando cambia un modelo, un prompt o un conjunto de documentos, puedes medir el efecto antes de publicarlo. Y como la lógica vive en tu repositorio y no en la consola de un proveedor, cambiar de proveedor se resuelve en código que ya es tuyo.
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