Desarrollo de soluciones con LLMs

No. Este servicio utiliza modelos existentes y los integra o adapta al caso de uso. El entrenamiento de un modelo fundacional desde cero no forma parte de este alcance.

RAG recupera información para incluirla como contexto en una consulta. Fine-tuning ajusta el comportamiento del modelo mediante entrenamiento adicional con ejemplos. Pueden complementarse, pero resuelven necesidades distintas.

Cuando la respuesta debe apoyarse en documentación propia o información que cambia. La calidad depende también de las fuentes, los permisos y la recuperación de fragmentos relevantes.

Cuando existe una tarea definida, ejemplos de calidad y evaluaciones que muestran una necesidad de adaptación que no se resuelve bien con instrucciones o contexto.

Con fuentes revisadas, pruebas representativas, límites de alcance y mecanismos para abstenerse o derivar. Un LLM puede equivocarse; se evalúa el sistema completo y la necesidad de supervisión.

El alcance funcional, las integraciones, el volumen de documentos, la complejidad de evaluación y la operación. El consumo de modelos e infraestructura se estima por separado según la arquitectura.

Sí, según las APIs, permisos y condiciones de acceso disponibles. Las acciones y la información que el asistente puede consultar se definen antes de integrarlo.

Comparando opciones con tareas representativas de la empresa. Se revisan calidad, latencia, costo y condiciones de uso, en lugar de elegir solamente por un ranking general.