Conector por proveedor
OpenAI, Claude, Gemini o modelos locales se cambian por configuración, no por código.
Núcleos propios
Núcleo de IA empresarial
IA como servicio interno: una integración, muchos productos.
.NETLaravelpgvectorRedis
El desafío
Distintos productos necesitaban IA: leer documentos, responder sobre información propia y redactar informes. Integrar un proveedor de IA en cada producto duplicaba código, impedía cambiar de modelo y hacía invisible el costo por cliente.
Cómo lo resolvimos
Centralizamos la IA en una plataforma que los demás sistemas consumen por API. Se encarga de convertir documentos en texto, indexarlos para búsqueda semántica, elegir el modelo y registrar cada uso con su costo.
Arquitectura
Cómo está construido.
Vista simplificada de los componentes y del recorrido de la información.
01
Productos
Plataformas SaaS
Mensajería y bandejas
02
API de IA
Tokens por empresa
Créditos y límites
03
Procesamiento
Ingesta y OCR
Búsqueda semántica (RAG)
04
Modelos
Proveedores en la nube
Modelos locales
.NETLaravelpgvectorRedisOpenAIClaudeGeminiOllama (modelos locales)
Decisiones técnicas
Por qué lo hicimos así.
Espacios de conocimiento aislados
Cada empresa y aplicación busca solo en sus propios documentos.
Registro de tokens, costo y latencia
Cada consulta queda medida para facturar y optimizar.
Ejecuciones idempotentes
Un reintento no consume créditos dos veces.
Vectores dentro de PostgreSQL
pgvector evita operar una base vectorial adicional.
Resultado
Lo que cambió.
- Un producto nuevo incorpora IA consumiendo una API, sin reimplementar nada.
- Los datos sensibles pueden procesarse con modelos locales.
- Plantillas que generan documentos DOCX, PDF o JSON listos para usar.
¿Listo para construir lo que sigue?
Encontremos la solución correcta para tu empresa.
Cuéntanos tus objetivos y un ingeniero del equipo te responderá personalmente.