Infraestructura de IA y LLMOps

Arquitectura de IA

Sin una arquitectura de referencia, cada equipo elige por su cuenta un modelo, un almacén vectorial, un enfoque de orquestación y una forma de gestionar los secretos. Definimos la arquitectura compartida que hace que el segundo y el quinto sistema de IA salgan más baratos que el primero.

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El problema de negocio

Nada se acumula

El primer sistema de IA es caro porque todo es nuevo. El quinto debería ser barato y normalmente no lo es, porque cada equipo resolvió los mismos problemas de otra manera. Ahora hay cinco formas de llamar a un modelo, cinco enfoques de evaluación, cinco almacenes de secretos y ninguna capacidad de mover tráfico entre proveedores. El coste se paga dos veces: una en construcción duplicada y otra cuando algo tiene que cambiar en todas partes a la vez.

Qué hacemos

Definir la capa común y sus fronteras

Diseñamos la capa que debería ser común, acceso a modelos, recuperación, orquestación, evaluación, observabilidad y secretos, y somos igual de explícitos sobre qué debe quedarse en la aplicación, porque centralizar de más crea un cuello de botella. La arquitectura se escribe para que la elección de proveedor siga siendo reversible, de modo que decidir un modelo no se convierta en un compromiso de arquitectura. La validamos contra dos o tres casos de uso reales en lugar de entregar un diagrama.

Arquitectura de IA

Capacidades

Arquitectura de IA corporativa
Arquitectura de LLM
Arquitectura RAG
Arquitectura de agentes
Arquitectura de plataforma de IA
Arquitectura de IA en la nube
IA híbrida
Arquitectura de IA privada

Casos de uso habituales

Fijar una arquitectura de referencia antes de que arranque en paralelo una cartera de proyectos de IA.
Consolidar sobre infraestructura común las implementaciones divergentes de varios equipos.
Diseñar para un requisito de jurisdicción o aislamiento que descarta la vía cloud por defecto.
Revisar una arquitectura que está resultando cara de cambiar.

Cómo trabajamos

Analizar

Establecer las restricciones: residencia, latencia, gasto y lo que ya está en marcha.
Diseñar

Diseñar pasarela, enrutado, caché y conmutación para que la elección de proveedor siga siendo reversible.
Instrumentar

Observabilidad, evaluación y atribución de costes conectadas antes de que llegue el tráfico.
Operar

Explotarlo con niveles de servicio acordados, revisando capacidad y gasto de forma periódica.

Tecnología

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Seguridad y gobernanza

Dónde pueden tratarse los datos es una configuración, no una suposición: los modelos pueden ejecutarse en su propio entorno cloud o en su propio hardware cuando la residencia o el aislamiento lo exigen. El tráfico que pasa por la pasarela se autentica, se atribuye a un equipo y se registra, que es lo que hace posibles tanto la traza de auditoría como el modelo de coste.

Independently audited against

Modelos de colaboración

Proyecto de IA

Asumimos la responsabilidad de diseñar y entregar una solución de IA definida.

Equipo de IA dedicado

Capacidad de ingeniería dedicada a largo plazo, construida en torno a su tecnología y su modelo de entrega.

IA gestionada

Operamos, monitorizamos y mejoramos de forma continua los sistemas de IA en producción.

Por qué TeamExtension.ai

Validamos las arquitecturas construyendo sobre ellas

Una arquitectura que nunca ha soportado una carga real es una hipótesis. Contrastamos el diseño con casos de uso reales durante el encargo, lo que saca a la luz los supuestos equivocados mientras corregirlos aún es barato. También mantiene el documento honesto sobre qué es realmente común y qué solo lo parecía en un diagrama.

Clientes seleccionados

Preguntas frecuentes

¿Construimos una plataforma o dejamos elegir a los equipos?

Un punto intermedio, y la línea importa más que la elección. Centralice el acceso a modelos, la evaluación, la observabilidad y los secretos, porque se benefician de la coherencia. Deje la lógica de aplicación y la experiencia de usuario en los equipos, porque centralizarlas crea una cola.

¿Cómo evitamos la dependencia de un proveedor?

Haciendo pasar las llamadas a modelos por una pasarela con una interfaz interna estable, de modo que la elección de proveedor sea configuración. La portabilidad total no es alcanzable porque el comportamiento de los modelos difiere, pero el coste de cambiar puede reducirse a una semana en lugar de un trimestre.

¿Necesitamos una base de datos vectorial dedicada?

A menudo no. pgvector sobre un PostgreSQL existente cubre muchas cargas corporativas sin nueva infraestructura que operar. Un almacén dedicado se gana su sitio a gran escala o por funcionalidades concretas, no por defecto.

¿Cuánto tiempo lleva?

De seis a diez semanas, validación con casos de uso reales incluida. Los encargos más cortos producen un documento; es la validación lo que lo convierte en una arquitectura.

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