Tu chatbot de IA alucina, da respuestas incorrectas o se cae. Lo arreglamos.

Lanzaste tu chatbot empresarial con OpenAI Assistants, ChatGPT custom, Claude, o un framework open source. Pero alucina respuestas, ignora tu documentación, contesta cosas inventadas, gasta una fortuna en tokens o tiene latencias inaceptables. Lo arreglamos.

Problemas típicos que resolvemos

• Alucinaciones: el chatbot se inventa respuestas. Solución: RAG bien implementado con embeddings de calidad, reranking, citations obligatorias
• No usa tu base de conocimiento: la indexación es deficiente. Solución: chunking semántico, metadata filters, hybrid search (BM25 + vector)
• Respuestas demasiado largas o demasiado cortas: prompt engineering sin estructura. Solución: prompts versionados, evals, few-shot examples curados
• Coste de tokens disparado: cada conversación cuesta 0.50€. Solución: caching de prompts comunes, modelos más baratos donde aplica (Haiku, GPT-4o-mini), context window optimization
• Latencia > 5s: streaming inexistente o mal hecho. Solución: streaming real, paralelización de tool calls, edge deployment
• Sin guardrails: usuarios consiguen hacer jailbreak. Solución: input/output validation, moderation API, system prompt hardening, rate limiting por user
• Sin observabilidad: no sabes qué dice el chatbot. Solución: Langfuse/Helicone/Phoenix para tracing, evals automáticas en CI

Stack que dominamos

OpenAI Assistants v2, Anthropic Claude (incluido tool use + computer use), Google Gemini, frameworks (LangChain, LlamaIndex, Vercel AI SDK, Mastra), vector DBs (Pinecone, Qdrant, Weaviate, pgvector), evals (Promptfoo, Braintrust, LangSmith).

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