RAG enterprise completo
Ingesta de documentos, chunking inteligente, embeddings con caché, vector DB (Pinecone/Chroma/pgvector), reranking y citaciones.
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Inteligencia Artificial Aplicada a Empresas
Implementamos IA generativa en empresas que necesitan resultados medibles en producción, no demos. Desde RAG sobre documentación corporativa hasta agentes autónomos con tool-use — construimos pipelines con métricas reales de precisión, latencia y coste por petición desde el primer día.
Actualizado:
Definiciones clave
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Patrón donde un LLM consulta una base de conocimiento externa antes de generar la respuesta. Reduce alucinaciones y permite usar información que el modelo no vio en su entrenamiento.
- Fine-tuning
- Re-entrenar un modelo con datos específicos del cliente. Solo aporta valor con ≥1000 ejemplos etiquetados y cuando RAG + prompting no son suficientes.
- Agente autónomo
- Sistema basado en LLM que combina razonamiento, uso de herramientas externas (tool-use) y memoria para resolver tareas multi-paso sin intervención humana en cada paso.
- Vector database
- Base de datos especializada en almacenar embeddings (vectores numéricos que representan significado semántico). Pinecone, Chroma, Qdrant, pgvector son ejemplos.
La diferencia entre IA que impresiona en una demo e IA que aporta valor en producción es ingeniería: evaluación rigurosa, observabilidad, control de costes, fallbacks ante fallos del proveedor y ciclos de mejora basados en datos reales de uso. En el segundo lleva más trabajo — es el único que construimos.
Trabajamos con OpenAI API, Anthropic Claude API, Mistral y modelos open-source self-hosted (Llama, Qwen, modelos especializados). La elección no es ideológica sino técnica: cada proveedor tiene un perfil distinto de coste, latencia, calidad y compliance. Para datos sensibles que no pueden salir de la organización, desplegamos modelos en infraestructura del cliente con vLLM, Ollama o llama.cpp según el hardware disponible.
Los casos de uso que más construimos son RAG enterprise (búsqueda + generación sobre documentación interna), chatbots empresariales con contexto de negocio real, generación automática de informes técnicos, clasificación inteligente de tickets y documentos, y agentes autónomos que combinan razonamiento, tool-use y memoria para procesos de varios pasos.
La diferencia entre nuestros pipelines y un script con OpenAI API está en la disciplina de evaluación. Definimos métricas antes de codificar (precisión sobre dataset etiquetado, latencia p95, coste por petición, tasa de fallback humano), implementamos evaluación continua con frameworks tipo Ragas o DeepEval, y monitorizamos drift del modelo en producción para detectar cuándo el comportamiento se degrada y necesita re-tuning.
Qué incluye exactamente
Integración LLM multi-proveedor
OpenAI, Anthropic, Mistral, modelos open-source. Fallback automático ante caídas. Routing por coste/calidad.
Agentes autónomos
Tool-use, planning, memoria de largo plazo. Frameworks LangChain, LlamaIndex, DSPy o implementación custom.
Fine-tuning cuando aplica
Solo cuando hay dataset ≥1000 ejemplos y el comportamiento no se consigue con prompting + RAG. Sin moda gratuita.
Evaluación rigurosa
Datasets de evaluación etiquetados. Métricas de precisión, recall, latencia, coste. Frameworks Ragas / DeepEval.
Caching semántico
Reducción del 60-80% del coste por petición en casos con consultas repetitivas.
Observabilidad LLM
Trazas con LangSmith, Helicone o custom. Detección de drift, alertas sobre degradación de calidad.
Self-hosted para datos sensibles
Despliegue de modelos open-source en tu infraestructura. vLLM, Ollama, llama.cpp.
Human-in-the-loop
Para casos críticos: validación humana antes de mostrar respuesta. Workflow de review configurable.
Precios orientativos
Rangos de referencia. Cada presupuesto se ajusta al alcance real del proyecto.
Integración LLM básica
Desde 12.000€
Primer caso de uso en producción: chatbot, clasificador o generador de contenido. 4-6 semanas.
Sistema RAG enterprise
Desde 45.000€
Pipeline completo con base de conocimiento, embeddings, búsqueda y generación. 8-12 semanas.
Agentes autónomos custom
Desde 60.000€
Agentes multi-paso con tool-use, planning y métricas de output. 12-16 semanas.
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es exactamente RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
- Un patrón donde el LLM consulta una base de conocimiento (documentos, manuales, tickets) antes de generar la respuesta. Reduce alucinaciones y permite usar información que el modelo no vio en su entrenamiento sin necesidad de fine-tuning costoso.
- ¿Qué proveedor de LLM recomendáis: OpenAI, Anthropic o open-source?
- Depende del caso. OpenAI GPT-4 y GPT-4o para uso general con buena relación precio/calidad. Anthropic Claude para razonamiento largo y tareas complejas. Modelos open-source (Llama, Mistral) self-hosted cuando hay restricciones de soberanía de datos o coste extremo.
- ¿Cómo medimos si la IA funciona?
- Definimos métricas antes de empezar: precisión sobre dataset etiquetado (con frameworks como Ragas o DeepEval), latencia p50/p95/p99, coste por petición, tasa de fallback humano y satisfacción del usuario final. Sin métricas no lo desplegamos.
- ¿Cuánto cuesta operar un sistema RAG en producción?
- Variable según volumen. Un sistema medio con 100k consultas/mes y embeddings cacheados: 200-800€/mes en API + infraestructura. Sistemas enterprise con caching agresivo y reranking pueden bajar el coste por petición un 60-80%.
- ¿Podéis hacer fine-tuning de un modelo con nuestros datos?
- Sí, cuando tiene sentido. El fine-tuning solo aporta valor si tienes ≥1000 ejemplos de calidad y el comportamiento deseado no se consigue con prompting + RAG. En el 70% de los casos prompting bien diseñado + RAG son suficientes y más mantenibles.
- ¿Cómo gestionáis las alucinaciones del modelo?
- Tres capas: (1) Grounding con RAG sobre documentos verificables. (2) Validación post-generación con reglas o segundo modelo. (3) Citaciones obligatorias a la fuente. Para casos críticos: human-in-the-loop antes de mostrar respuesta al usuario final.
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