LLM Empresarial Privado (RAG)
Permitir a una entidad corporativa aprovechar la IA Generativa en documentos internos altamente confidenciales. La inferencia se ejecuta en local, en las máquinas del cliente: ningún documento sale de su infraestructura y no se realiza ninguna llamada a APIs públicas de terceros como OpenAI.
Sede operativa: Milán, ItaliaSector objetivo: LogísticaIdioma operativo: Italiano
El Desafío Técnico
Permitir a una entidad corporativa aprovechar la IA Generativa en documentos internos altamente confidenciales. La inferencia se ejecuta en local, en las máquinas del cliente: ningún documento sale de su infraestructura y no se realiza ninguna llamada a APIs públicas de terceros como OpenAI.
Integración de Software e IA
- Despliegue de LLM Local: Configuración y alojamiento de modelos open-source (ej. Llama, Mistral) en servidores privados aislados.
- Arquitectura RAG Avanzada: Desarrollo de una base de datos vectorial propietaria en Python para la recuperación semántica en tiempo real del conocimiento interno.
- Capa FastAPI a Medida: Diseño de un backend de API personalizado para integrar sin problemas el motor de IA aislado con el ERP existente del cliente.
- Cero Fuga de Datos: Un pipeline cifrado de extremo a extremo diseñado para confinar estrictamente todo el procesamiento de la información dentro del firewall corporativo.
Datos verificados
- RAG en producción en 2 semanas, del primer taller al uso diario.
- Inferencia en los equipos de los empleados. Ningún documento sale de la infraestructura del cliente y no se realiza ninguna llamada a una API externa.
- El índice se actualiza solo cuando se añade un archivo a la carpeta dedicada, sin intervención humana.
- Tiempo de respuesta de 3–10 segundos por consulta, en hardware del cliente, sin GPU dedicada y sin llamadas de red.