Integración de API de IA: añada inteligencia a su software

Depende de la tarea, del idioma, de la latencia, del coste y de los requisitos de privacidad. A menudo hacemos prototipos de la misma función con dos o tres modelos y elegimos según los resultados con sus datos reales.

Almacenamos en caché las solicitudes repetidas, usamos modelos más pequeños donde son suficientes, limitamos el uso por usuario y seguimos el gasto para que no haya sorpresas.

Usamos las condiciones para empresas de los proveedores en las que los datos no se usan para entrenar, regiones de la UE cuando están disponibles y eliminamos los datos personales antes de que salgan de su sistema cuando hace falta.

Sí. Los modelos modernos extraen campos de PDF, escaneos y correos a datos estructurados, con validación y revisión humana para los casos dudosos.

Sí. Mantenemos el código específico de cada proveedor detrás de una pequeña abstracción, de modo que cambiar de modelo es una tarea de configuración y pruebas y no una reescritura.

Sí, con modelos de pesos abiertos, cuando los datos no deben salir de su infraestructura o cuando el volumen hace más barato el autoalojamiento.

Midiéndola con un conjunto de pruebas de sus ejemplos reales antes del lanzamiento y supervisando la calidad en producción.

Sí, normalmente a través de su back end para que las claves de API sigan seguras y se pueda controlar el uso.

Sí, con modelos de voz a texto, además de resúmenes y tareas pendientes cuando sea útil.

Usted. Los prompts, los esquemas y el código viven en su repositorio.

Sí. Los modelos líderes manejan bien ambos en la mayoría de las tareas. Probamos con su contenido real en albanés o alemán, porque la calidad varía según la tarea y el modelo.

Los modelos pequeños pueden responder casi al instante; los más grandes tardan más. En las funciones interactivas transmitimos las respuestas en streaming para que los usuarios vean aparecer el texto de inmediato, y ejecutamos las tareas más pesadas en segundo plano.

Los proveedores anuncian las retiradas con antelación. Como los prompts y los conjuntos de evaluación viven en su repositorio, podemos probar un modelo de sustitución y cambiar con confianza.

Sí. Revisamos los prompts, la elección de modelo, la validación y los costes, construimos un conjunto de evaluación a partir del uso real y mejoramos la precisión y el gasto paso a paso.