Integración de GenAI y LLM
Integre la IA donde sus usuarios ya trabajan.
Resumir información, redactar textos o comprender casos complejos: la IA generativa puede añadir capacidades útiles a aplicaciones existentes. Convertimos un caso de uso en una función integrada con una tarea clara, controles comprensibles y calidad medible. El acceso a datos, la integración de modelos, los costes y las operaciones se planifican juntos para que una demostración pueda convertirse en una parte útil de su producto.
Sus opciones
Servicios para avanzar en su proyecto
Definir la tarea del usuario y el beneficio esperado
Seleccionamos un paso de proceso con usuarios identificables y criterios claros de éxito. Se evalúan conjuntamente el esfuerzo actual, la calidad de salida requerida y las posibles consecuencias de los errores.
El primer caso de uso puede evaluarse en función de tareas reales.
Comparar modelos y opciones de operación
Probamos capacidades de los modelos, idiomas disponibles, tiempos de respuesta, tratamiento de datos y costes con ejemplos representativos. Evaluamos API alojadas y despliegues gestionados por su organización según los requisitos.
La selección se basa en los resultados de su caso de uso.
Integrar la funcionalidad de IA en la aplicación
Las interfaces, la interfaz de usuario, las identidades y el acceso a datos están integrados en la arquitectura existente. Los estados de espera, errores y reintentos reciben un comportamiento comprensible.
Los usuarios pueden utilizar la función dentro de su flujo de trabajo existente.
Controlar resultados y permisos
Los formatos esperados, los datos permitidos y las acciones disponibles están restringidos en la aplicación. La validación empresarial y las aprobaciones necesarias se integran en los puntos apropiados.
La aplicación determina qué resultados pueden procesarse en las siguientes etapas.
Medir la calidad y el uso de recursos
Un conjunto de pruebas acordado comprueba la calidad de la tarea, los patrones de error, el tiempo de respuesta y el uso de recursos. Los cambios en el modelo, prompt o contexto se evalúan bajo los mismos criterios.
Recibirá una base documentada para las decisiones de publicación y los desarrollos posteriores.
Preparar el despliegue y el soporte
Documentamos versiones, supervisión, procedimientos alternativos y responsabilidades. La experiencia de SYNEDAT PLATFORM con Git, CI/CD, Kubernetes y observabilidad facilita la integración en sus operaciones de TI.
La función de IA sigue un camino definido desde el desarrollo hasta el uso diario.
Cuándo empezar
Integración de GenAI y LLM Casos de uso
Tres situaciones de ejemplo muestran cómo podemos colaborar.
Quienes tramitan un expediente necesitan un borrador basado en la información existente
Integramos una función de asistencia cuya salida puede revisarse antes de su uso.
Un portal empresarial necesita facilitar la comprensión de un contenido extenso
Los resúmenes y respuestas estructuradas están alineados con los permisos de acceso y las tareas de los usuarios.
Un prototipo de IA exitoso debe convertirse en parte del producto
Completamos los aspectos básicos que faltan para integración, evaluación, manejo de errores y operaciones de TI.
De las necesidades a los resultados
Un proceso claro con etapas verificables
Acordar el caso de uso y los criterios
Se describen tareas del usuario, datos, límites y resultados verificables.
Probar modelos e integración
Un prototipo acotado comprueba las principales hipótesis de calidad y arquitectura.
Implementar y evaluar la función
La aplicación, la conexión del modelo y los controles se desarrollan y prueban en casos acordados.
Preparar la publicación y la operación
Se entregan resultados, responsabilidades, seguimiento y las siguientes mejoras.
Su beneficio
Qué recibe
- Un caso de uso prioritario con criterios definidos de calidad y éxito.
- Una función de IA integrada dentro del ámbito de aplicación acordado.
- Evaluaciones documentadas de calidad, errores, tiempo de respuesta y consumo.
- Un plan de despliegue y operación con versiones, responsables y procedimientos alternativos.
Cómo trabajar con nosotros
Elija un punto de partida adecuado a sus necesidades. Concretamos juntos el alcance y el esfuerzo necesario en una propuesta.
Evaluar un caso de uso GenAI
Para una decisión informada: tarea del usuario, datos, opciones de modelo y criterios de éxito.
Solicitar presupuesto: Evaluar un caso de uso GenAIDesarrollar un piloto de IA integrado
Para evaluación práctica: una función, pruebas representativas y resultados documentados.
Solicitar presupuesto: Desarrollar un piloto de IA integradoPreparar una función de IA para producción
Para un uso continuado: integración, publicaciones controladas y soporte acordado.
Solicitar presupuesto: Preparar una función de IA para producciónSYNEDAT PLATFORM
Experiencia en plataformas para su proyecto
Utilizamos estas herramientas en SYNEDAT PLATFORM o en sus procesos de entrega de software. Adaptamos las prácticas pertinentes a su proyecto y acordamos su integración con los sistemas existentes.
Identidades, secretos y políticas
Keycloak · OpenBao · External Secrets · Kyverno
El inicio de sesión, los secretos técnicos y las políticas de plataforma cumplen diferentes propósitos. Los conectamos con roles, permisos limitados y excepciones documentadas. Las herramientas seleccionadas forman parte de un modelo común de acceso y operativo.
Acceso controlado y políticas de plataforma más coherentes.
Observabilidad y operaciones
Prometheus · Grafana · Alloy · Loki · Tempo
Las métricas, registros y trazas proporcionan diferentes vistas de aplicaciones y plataformas. Organizamos fuentes de datos, paneles de control y rutas de alerta en torno a preguntas operativas específicas. Se tienen en cuenta la retención, los datos sensibles y los costes al planificar la recogida de datos.
Mejor diagnóstico de incidentes y decisiones operativas informadas.
Datos, búsqueda y mensajería
MySQL · Redis · RabbitMQ · Solr · OpenSearch
El almacenamiento en caché, la mensajería y la búsqueda de datos tienen diferentes requisitos de consistencia, acceso y recuperación. Seleccionamos y conectamos estos componentes a lo largo de sus procesos empresariales. La propiedad y el mantenimiento forman parte de la integración.
Componentes técnicos que se adapten a sus datos y procesos de aplicación.
Preguntas antes de empezar
¿Qué tareas son adecuadas para una primera función de IA generativa?
Un paso claramente definido, como resumir, estructurar o redactar texto, puede ser adecuado. Ejemplos representativos, resultados evaluables y una forma práctica de manejar errores son esenciales. Probamos el beneficio dentro del flujo de trabajo propiamente dicho.
¿Necesitamos entrenar nuestro propio modelo?
Un modelo existente con integración y contexto adecuados suele proporcionar un punto de partida útil. Se considera la adaptación o entrenamiento personalizado cuando los requisitos lo justifican. Los datos, la evaluación y las operaciones importan en ambos casos.
¿Cómo se selecciona el modelo adecuado?
Comparamos candidatos adecuados en función de sus tareas, idiomas y criterios de calidad. Se tienen en cuenta el tiempo de respuesta, el procesamiento de datos, la disponibilidad y los costes de funcionamiento. Un nombre de modelo por sí solo no es una base suficiente para tomar decisiones.
¿Puede la IA funcionar dentro de una aplicación existente?
Sí, donde hay interfaces y accesos adecuados. Integramos la función en la experiencia del usuario, los controles de identidad y la gestión de errores. Su arquitectura actual y la capacidad del equipo de producto determinan el alcance específico.
¿Cómo se gestionan las respuestas incorrectas o inapropiadas?
Las pruebas, el contexto adecuado y los controles de la aplicación pueden reducir las fuentes conocidas de error. Se diseñan limitaciones visibles, solicitudes de aclaración, procedimientos de respaldo y aprobaciones humanas para la tarea. No asumimos que un modelo esté completamente libre de errores.
¿Pueden enviarse datos de la empresa a un servicio que aloja un modelo?
Antes de la integración, las personas responsables de su organización evalúan los tipos de datos, los términos contractuales, los acuerdos de procesamiento y los usos permitidos. La solución técnica implementa el enfoque acordado. Se evalúan alternativas al procesamiento externo cuando es necesario.
¿Cómo se controlan los costes y los tiempos de respuesta?
Medimos solicitudes representativas teniendo en cuenta el volumen del contexto, la longitud de las respuestas, los reintentos y el paralelismo. Los límites adecuados y la supervisión forman parte del diseño. El presupuesto distingue los costes de uso y los servicios de desarrollo.
¿Qué ocurre si el modelo cambia más adelante?
Registramos las versiones del modelo, del prompt y de la aplicación. Los cambios se comprueban con el conjunto de pruebas acordado. Las decisiones de publicación, los procedimientos alternativos y los ajustes necesarios siguen un proceso definido.
Hablemos del siguiente paso
¿Qué paso debería ser más fácil para sus usuarios?
Describa la tarea, la aplicación y la información disponible. Definimos un punto de partida concreto y una forma de verificar el beneficio.
Integración de GenAI y LLM
El siguiente paso
Cuéntanos brevemente qué necesitas. Asignaremos tu consulta al equipo adecuado y acordaremos contigo los siguientes pasos.
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