Chatbot con tus documentos (RAG)
Busca por significado y por palabra exacta en tus documentos y cita la fuente. Medido antes de salir a producción.
IA en la nube · Azure, AWS y Google Cloud
Inteligencia artificial dentro de la nube que ya pagas
Si tu empresa ya trabaja con Microsoft Azure, Amazon Web Services o Google Cloud, los modelos, los índices y los datos pueden vivir en tu propia cuenta. Construimos chatbots con tus documentos, agentes y aplicaciones con tus credenciales y el consumo facturado a tu nombre.
- 3 años
- operando Azure OpenAI y Azure AI Search en producción
- 2M+
- usuarios atendidos por ese sistema en diez países
Tu cuenta en la nube
- Microsoft Azure
- Amazon Web Services
- Google Cloud
Tus permisos
Tus documentos Búsqueda Modelo de IA Agentes
Nada sale de tu nube
En resumen
- Con Azure OpenAI, Amazon Bedrock o Vertex AI, lo que se envía al modelo no se usa para entrenarlo, y el índice de búsqueda vive en la misma cuenta que el resto de los datos.
- La arquitectura es la misma en las tres nubes —buscar en tus documentos, responder con la fuente, medir antes de salir—; cambian los nombres de los servicios.
- Quarl lleva tres años operando Azure OpenAI y Azure AI Search en producción, en un RAG para dos millones de usuarios en diez países. En AWS y Google Cloud se empieza por un piloto acotado y se mide igual.
- Recursos, claves y consumo quedan a nombre de la empresa, facturados por su proveedor, sin una cuenta de Quarl en el medio.
-
Microsoft Azure
- Modelos de IA
- Azure OpenAI, en Microsoft Foundry
- Búsqueda en tus documentos
- Azure AI Search
- Permisos
- Entra ID
- Quién factura
- Microsoft, a tu nombre
-
Amazon Web Services
- Modelos de IA
- Amazon Bedrock: Claude, Llama y Mistral
- Búsqueda en tus documentos
- Bases de conocimiento de Bedrock o pgvector
- Permisos
- Roles de IAM
- Quién factura
- AWS, a tu nombre
-
Google Cloud
- Modelos de IA
- Vertex AI: Gemini y Claude
- Búsqueda en tus documentos
- Vertex AI Search
- Permisos
- Cloud IAM
- Quién factura
- Google, a tu nombre
Lo que pregunta seguridad
¿A dónde van los datos?
- El modelo, el índice y los registros en tu cuenta
- Los permisos que ya administran
- El consumo facturado por tu proveedor, a tu nombre
Qué construimos
Las piezas, dentro de tu cuenta
El modelo justo para cada tarea
Uno económico clasifica y resume, uno capaz redacta la respuesta. El costo por consulta, a la vista.
Agentes que consultan tus sistemas
Con permisos acotados a lo que cada herramienta necesita y aprobación humana en los pasos con consecuencia.
Filtros de entrada y salida
Bloquean temas y datos personales, además de las defensas contra instrucciones maliciosas.
Formatos
Alcances y plazos
-
4–8 semanas
Chatbot con tus documentos en tu nube
Ingesta, índice, un modelo de tu nube con cita de la fuente y conjunto de evaluación, desplegado en tu cuenta.
-
2–4 semanas
Llevar un piloto a tu nube
Un prototipo hecho sobre la API pública de un proveedor, llevado a tu nube con la calidad medida antes y después.
-
1 semana
Diagnóstico de lo que ya tienen
Búsqueda y respuesta medidas por separado, costo por consulta y los fallos ordenados por impacto con su arreglo.
Cuándo no contratarnos
Si no están en ninguna de estas nubes, no los vamos a mudar para esto.
La misma arquitectura corre sobre la API directa del proveedor. Si lo que buscan es que el equipo redacte correos y resuma reuniones, Microsoft 365 Copilot o Gemini en Google Workspace ya lo hacen. Y si el trabajo es la infraestructura —redes, landing zone, migración de servidores—, no somos el equipo: construimos lo que corre encima.
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¿Nuestros datos se usan para entrenar modelos?
No. Azure OpenAI, Amazon Bedrock y Vertex AI no usan lo que se les envía para entrenar sus modelos. El índice de búsqueda, los documentos y los registros quedan en recursos de tu cuenta, con los permisos que ya administran. Además filtramos los datos personales antes de que lleguen al modelo cuando el caso no los necesita.
¿Cuál nube conviene?
La que ya usan. No es un modelo mejor: es el contrato, la identidad y la factura que la empresa ya tiene. Si están en Microsoft, Azure; si la operación vive en AWS, Bedrock; si están en Google Cloud, Vertex AI. Mudarse de nube por un asistente no se justifica.
¿Qué experiencia tienen en cada nube?
La mayor parte está en Azure: tres años operando Azure OpenAI y Azure AI Search en producción, en un RAG para dos millones de usuarios en diez países. En AWS y Google Cloud la arquitectura y la medición son las mismas; ahí empezamos por un piloto acotado y lo medimos igual antes de crecer.
¿Quién paga el consumo de la nube?
Ustedes, directamente a su proveedor, dentro de su cuenta o de su acuerdo empresarial. Quarl no revende consumo ni pone una cuenta propia en el medio. Lo que sí entregamos es el costo por consulta medido, para que la factura no sea una sorpresa cuando el uso crezca.
¿Pueden trabajar sobre lo que ya tenemos?
Sí, y es lo más común: un índice o un despliegue que ya existe y responde mal. Empezamos por medirlo con preguntas reales y su respuesta correcta, igual que en un rescate, y el arreglo se hace sobre sus recursos, sin reconstruir lo que funciona.
Quince minutos. Una respuesta concreta.
Se arregla, se construye, o no vale la pena. Y si el diagnóstico no llega a tres hallazgos accionables, no se cobra.