01
Trazar
Seguir solicitudes por datos, retrieval, modelo, prompts, tools y revisión.
07
Infraestructura de IA / LLM y RAG
Haz medibles los sistemas de IA antes de escalarlos
Un proyecto técnico para mover un sistema LLM, RAG, búsqueda o agentes desde un prototipo prometedor hacia infraestructura confiable de producción.
El detonante
Una función de IA se vuelve crítica, pero retrieval, evaluación, latencia, costo, observabilidad, seguridad o fallas siguen opacos.
- Estructura del proyecto
- Alcance y entregables definidos
Qué cambia
01
Modelo explícito de retrieval, generación, evaluación, fallbacks y confianza.
02
Baseline de calidad y confiabilidad con escenarios reales.
03
Prioridades de rendimiento, costo y observabilidad basadas en evidencia.
04
Plan por etapas que evita plataforma prematura.
Método de trabajo
02
Medir
Definir evaluación, telemetría, latencia, costo y categorías de falla.
03
Escalar
Priorizar arquitectura, observabilidad, seguridad y rendimiento.
Entregables concretos
- Mapa de arquitectura LLM/RAG/agentes
- Framework y escenarios de evaluación
- Baseline de confiabilidad, latencia, costo y observabilidad
- Análisis de fallas de retrieval y modelo
- Recomendaciones de seguridad y prompt injection
- Roadmap de hardening
Buen encaje cuando
- El workflow ya existe o se acerca a producción
- Soporta una función importante
- Hay trazas y evidencia representativa
- Se busca confiabilidad medible, no una presentación genérica
Preguntas frecuentes
Definir el alcance antes de asumir.
¿Qué revisa un consultor de infraestructura de IA?
Datos, retrieval, prompts, modelos, tools, evaluación, fallbacks, observabilidad, costo y revisión humana a través de solicitudes reales.
¿Ayudan con evaluación de LLM y RAG?
Sí: escenarios, datasets, categorías de calidad, comparación de modelos, señales de producción y proceso operativo.
Siguiente paso