Modelos de lenguaje integrados en procesos reales de empresa: asistentes que conocen tu negocio, búsqueda sobre tu documentación y generación de contenido fiable y evaluable.
Llamar a un modelo de lenguaje es fácil. Lo difícil —y donde aportamos— es hacerlo fiable, evaluable y seguro sobre tus propios datos: que responda con tu conocimiento, que no se invente lo que no sabe y que puedas medir si lo está haciendo bien.
Convertimos los experimentos con LLM en una herramienta interna en la que se puede confiar: asistentes, búsqueda semántica y generación de contenido conectados a tus sistemas y tu documentación.
Qué resolvemos
RAG sobre datos propios
Retrieval-Augmented Generation sobre tu documentación y bases de conocimiento, para respuestas fundamentadas en tus fuentes y con citas.
Asistentes internos
Asistentes que conocen tus procesos y responden a empleados o clientes, integrados con tus sistemas y permisos.
Búsqueda semántica
Búsqueda por significado sobre documentación, tickets o catálogos, más allá de la coincidencia de palabras clave.
Generación de contenido
Borradores de informes, documentación técnica y respuestas, con la persona siempre en el bucle de revisión.
Pipelines de ingesta
Procesado, troceado e indexado de tus documentos (PDF, web, bases de datos) en almacenes vectoriales mantenibles.
Evaluación y calidad
Conjuntos de evaluación y métricas para medir la calidad de las respuestas y evitar regresiones al cambiar de modelo o prompt.
Casos de uso por sector
Servicios profesionales
Asistentes que responden sobre normativa, procedimientos o documentación interna, con citas a la fuente original.
Soporte y atención
Respuestas asistidas a partir de la base de conocimiento, reduciendo el tiempo de resolución sin perder control humano.
Industria y técnico
Búsqueda sobre manuales, planos y documentación técnica para que el personal encuentre la respuesta correcta al instante.
Legal y cumplimiento
Análisis y resumen de documentación extensa con trazabilidad a las cláusulas y fuentes originales.
Cómo trabajamos
01
Caso y datos: qué pregunta debe responder y sobre qué fuentes.
02
Pipeline RAG + evaluación: respuestas fundamentadas y un set para medir calidad.
03
Producción: integración, control de costes, seguridad y mantenimiento.
Stack
Modelos de lenguaje de última generación (Claude y otros), almacenes vectoriales, frameworks de orquestación y prompt engineering en producción. Priorizamos arquitecturas portables y control de coste. La ejecución especializada la canalizamos a través de enredando.me.
Preguntas frecuentes
¿Mis datos salen de mi entorno o entrenan modelos de terceros?
Diseñamos la arquitectura para que tus datos permanezcan bajo tu control y no se usen para entrenar modelos de terceros. La privacidad es un requisito de diseño, no un añadido.
¿Cómo evitáis que el asistente se invente respuestas?
Con RAG (responde solo a partir de tus fuentes, con citas), límites claros y conjuntos de evaluación que detectan alucinaciones y regresiones antes de pasar a producción.
¿Hace falta fine-tuning?
Casi nunca al principio. Un buen RAG y un prompting cuidadoso resuelven la mayoría de casos con menos coste y más mantenibilidad. El fine-tuning ligero se valora solo cuando aporta.
¿Tienes un caso de uso? Hablemos.
Cuéntanos el problema y te decimos cómo lo abordaríamos —sin compromiso y sin humo.