Integración y despliegue LLM

Qué cubre «integración LLM» en QwertyBit

Los LLMs cambian la economía del trabajo que implica lenguaje no estructurado — leer, resumir, clasificar, redactar, razonar sobre documentos. El valor es real. Desplegarlos fiablemente en producción es más difícil de lo que sugieren la mayoría de los demos. Nuestro servicio de integración LLM lleva un flujo de negocio desde «nos preguntamos si un LLM podría ayudar» hasta «está en vivo, está medido y sabemos cuánto cuesta».

Qué entregamos

• Aplicaciones LLM-backed bien delimitadas. Asistentes de atención al cliente, flujos de documentos conscientes de compliance, motores de revisión de contratos, agentes de conocimiento interno, transcripción de llamadas y extracción de action items — integradas en tus herramientas existentes con APIs correctas y audit trails.
• Pipelines RAG que realmente funcionan a escala. Estrategia de chunking, selección del modelo de embedding, reranking de retrieval, harness de eval para calidad de retrieval, degradación gradual cuando la base de conocimiento cambia.
• Despliegues LLM on-prem. Despliegue completo de modelo open-weights en tu infraestructura vía LLM Studio — Llama, Qwen, Mistral, DeepSeek, Gemma. Dimensionado de hardware, pipelines de fine-tuning, observabilidad, disaster recovery.
• Capas de enrutado híbrido. Una capa de enrutado delante de varios modelos (Claude para razonamiento, GPT-4o para tool use, Llama on-prem para datos sensibles, un modelo pequeño para clasificación) para que cada llamada vaya al modelo más barato «suficientemente bueno».
• Harness de eval y observabilidad. Cada integración se entrega con un set de eval que detecta regresiones antes que tus usuarios, más monitorización en producción para latencia, coste, uso de tokens y calidad del resultado downstream.

Los modelos y herramientas que usamos

• Anthropic Claude — nuestro por defecto para agentes de alto razonamiento, contexto largo y uso intensivo de tools.
• OpenAI GPT — cuando la amplitud del ecosistema de function-calling importa.
• LLM Studio — modelos open-weights on-prem para clientes regulados o sensibles a la soberanía.
• CrewAI y LangGraph — cuando la orquestación multi-agente se gana su complejidad.

Dónde se cruza la integración LLM con el resto de QwertyBit

Las integraciones LLM raramente son standalone — viven dentro de agentes IA, pipelines de automatización de negocio y software a medida. El servicio de integración LLM es el núcleo de ingeniería que hace esas colaboraciones fiables en producción. Cualquiera de esos servicios puede incluir esta capa, o puedes contratarnos solo para la capa LLM si tu equipo se ocupa de la aplicación alrededor.

Cómo empezar

Agenda una llamada de scoping con un caso de uso específico en mente. En una semana te diremos si un LLM es la herramienta correcta, qué modelo usar, cuánto costaría construirlo y cómo se ve el coste mensual de operar. Si la respuesta honesta es «no necesitas un LLM aquí», eso es lo que oirás.