AdriánAnchuela

Problema

Las operaciones militares exigen respuestas instantáneas y trazables, fundamentadas en corpus enormes de normativa, manuales técnicos e informes históricos — con tolerancia cero a las alucinaciones.

Arquitectura y enfoque

• Arquitectura RAG con chunking jerárquico: fragmentos pequeños para la recuperación y ventanas de contexto amplias para que el LLM razone.
• Búsqueda híbrida que combina recuperación vectorial densa (índice HNSW) con búsqueda por palabras clave BM25, fusionadas mediante Reciprocal Rank Fusion para capturar tanto la intención semántica como identificadores exactos.
• Base de datos vectorial empresarial desplegada en OpenShift para soberanía total del dato y cumplimiento de seguridad on-premise.
• Pipeline de evaluación continua que mide Faithfulness, Context Recall y Answer Relevancy con métricas tipo RAGAS para mantener las respuestas ancladas en las fuentes.

Problema

Los modelos puramente cuantitativos se pierden los movimientos de mercado impulsados por la narrativa. El sistema fusiona series temporales estructuradas con sentimiento textual no estructurado para capturar ambas señales.

Arquitectura y enfoque

• Embeddings sentence-transformer a medida para vectorizar titulares y publicaciones sociales a escala — el mismo modelo de embeddings para indexado e inferencia.
• Ingeniería de features sensible al sentimiento: agregación de puntuaciones de sentimiento del espacio de embeddings como features de serie temporal junto a los datos de precio OHLCV.
• Modelo secuencial (LSTM + atención) entrenado para aprender la distribución conjunta de precio y sentimiento narrativo en la predicción de tendencias.
• Pipeline en LangChain que orquesta ingesta de noticias, generación de embeddings, scoring de sentimiento y predicción en un bucle continuo.

Problema

Los pipelines de IA y analítica se atascan en el movimiento de datos. Archivos audiovisuales a escala de petabytes y telemetría energética necesitan moverse entre sistemas más rápido de lo que TCP permite.

Arquitectura y enfoque

• Implementación del protocolo FASP superando las limitaciones de TCP — rendimiento predecible a velocidad de línea con independencia de la distancia o la latencia.
• Despliegue nativo en contenedores sobre OpenShift con escalado horizontal y despliegues sin downtime en entornos de nube híbrida.
• Pipelines seguros que alimentan cargas de IA: entrenamiento de modelos, indexado semántico de archivos audiovisuales y analítica de telemetría energética en tiempo real.
• Integraciones de monitorización a medida que exponen métricas de transferencia en los stacks de observabilidad corporativos existentes.

Problema

Los LLM genéricos alucinan con pólizas de seguros y contratos de telecomunicaciones. El sistema necesita respuestas fundamentadas y alineadas con la marca en diálogos multi-turno complejos.

Arquitectura y enfoque

• Pipeline RAG sobre pólizas y catálogos de producto — chunking semántico por límites de tema en lugar de ventanas fijas de tokens, preservando el significado en la recuperación.
• Recuperación híbrida que combina embeddings densos con búsqueda por palabras clave para manejar tanto conceptos abstractos como códigos de póliza o SKUs exactos.
• Fine-tuning con DPO (Direct Preference Optimization) sobre pares de preferencia curados para alinear el modelo con el tono de marca — sin entrenar un modelo de recompensa aparte.
• Bucle de evaluación continua con métricas de Faithfulness y Answer Relevancy para detectar regresiones antes del despliegue en producción.
• Capa de memoria conversacional que mantiene la intención a lo largo de flujos multi-turno para intercambios naturales y contextuales.

Problema

Los ingenieros pierden horas cada día rellenando formularios, actualizando estados y cambiando de contexto entre herramientas internas. Los scripts convencionales fallan en los casos límite — los LLM los resuelven.

Arquitectura y enfoque

• Extensión nativa del navegador que intercepta el contexto de la página y sugiere acciones inteligentes en tiempo real.
• Clasificación de tareas con LLM que enruta las acciones del usuario al sistema interno correcto sin búsquedas manuales.
• Parseo ligero en el dispositivo para datos sensibles — ningún dato personal sale del navegador sin aprobación explícita.
• Capa de orquestación de flujos que encadena acciones de varios pasos entre herramientas corporativas desconectadas.