Integración de IA en Productos Existentes
Su producto ya funciona y sus usuarios ya tienen datos en él. Añado funciones con LLM encima: una búsqueda que responde a partir de sus documentos con una fuente para cada respuesta, una extracción que convierte archivos en campos, y asistentes que trabajan dentro de su producto en lugar de al lado.
El problema que resuelve
Sus usuarios piden una y otra vez búsqueda o un asistente, pero un modelo acoplado sin sus datos da respuestas erróneas con total seguridad, y nadie en su equipo tiene tiempo para integrarlo de forma segura.
Entregables
- Búsqueda en documentos que responde con citas
- Extracción de campos de PDF y otros archivos
- Un asistente conectado a los datos de su producto
- Avisos de revisión para las respuestas de las que el modelo no está seguro
- Código fuente y despliegue que son suyos
Cómo funciona
Primero leo su código y sus datos, y después elijo una función que añadir, por ejemplo la búsqueda en sus documentos. Se integra en su stack y en sus permisos actuales, de modo que los usuarios solo reciben respuestas basadas en datos que pueden ver. Todo aquello de lo que el modelo no está seguro se marca para que lo revise una persona. Las siguientes funciones llegan sobre la misma base. El coste de operación depende sobre todo del modelo que usa cada paso, como muestro en cuánto cuesta operar un agente de IA.
Cuándo no contratarlo
No es lo más adecuado si quiere un nuevo agente independiente en WhatsApp o Telegram (consulte Agentes de IA y Chatbots a Medida), o si la función no necesita un modelo y bastaría una consulta normal a la base de datos.
Tecnologías
- OpenAI
- Anthropic
- LangChain
- PostgreSQL