02Servicio · IA/ML y Software
Ingeniería IA/ML y de software
KRAD Labs desarrolla software impulsado por IA que llega a producción: pipelines RAG (generación aumentada por recuperación) y LLM, visión por computador con PyTorch y OpenCV, flujos de automatización y el producto full-stack que los rodea, en Python, FastAPI, Next.js y Electron sobre infraestructura Cloudflare-native.
Qué construimos
Sistemas RAG, visión por computador y automatización: llevados a producción, no al prototipo.
- 01Pipelines RAG y LLM
- 02Visión por Computador
- 03Flujos de Automatización
- 04Productos Full-Stack
- 05Arquitectura Cloudflare-Native
- 06Aplicaciones de Escritorio
Tecnologías
- Python
- PyTorch
- OpenCV
- RAG
- FastAPI
- Next.js
- React
- Node.js
- Electron
- Cloudflare Workers / D1 / R2
Cómo trabajamos
Un enfoque probado para cada proyecto.
- 01
DESCUBRIR
Definimos requisitos, alcance y enfoque técnico.
- 02
DISEÑAR
Planificación de arquitectura y diseño de la solución.
- 03
DESARROLLAR
Desarrollo iterativo con entregas regulares.
- 04
ENTREGAR
Pruebas, despliegue y soporte continuo.
Preguntas
¿Construís el modelo o el producto que lo rodea?
Ambos, y normalmente el producto primero. La mayoría de los proyectos necesitan un pipeline fiable, evaluación y una interfaz mucho más que un modelo nuevo; solo afinamos o entrenamos cuando los modelos disponibles se quedan cortos de forma medible.
¿Dónde se ejecuta?
Donde lo dicten los datos y el presupuesto. Por defecto en Cloudflare Workers, D1 y R2 para productos web, en vuestros propios servidores cuando los datos deben quedarse en casa, y como aplicación de escritorio con Electron cuando el trabajo ocurre sin conexión.
¿Cómo evitáis que una función con LLM sea poco fiable?
Con recuperación sobre vuestras propias fuentes, un conjunto de prompts reales que se comprueba antes de cada versión y salvaguardas en los límites: salidas estructuradas, validación y una alternativa cuando el modelo no está seguro.