Índice híbrido
Embeddings densos + BM25, fusionados con un reranker aprendido. El recall se mantiene cuando el corpus crece.
Recuperación híbrida con citas y detección de drift — respuestas que sus auditores pueden leer.
Embeddings densos + BM25, fusionados con un reranker aprendido. El recall se mantiene cuando el corpus crece.
Cada afirmación cita su pasaje origen. Evals de faithfulness + grounding corren cada noche.
La distribución de embeddings + el ratio de hits de recuperación son monitorizados. Las alertas saltan antes de que las respuestas degraden.
Every system we build follows this shape. Client at the edge, tools in a sandbox, traces everywhere, evaluators gating output. No black boxes, no "it works on my machine."
Three real production scenarios, replayed at observed latency. Every box is a span; every span has tokens, cost, and an eval gate. This is what shows up in your traces, not a marketing animation.
Pipeline scribe: ASR médico, contexto del paciente + plantilla, borrador SOAP, gates de seguridad.
Precio fijo, scoped a dos semanas. Compartimos una hoja de tarifas a petición — el objetivo es que se vaya con algo concreto (arquitectura + spike) independientemente de si continúa con nosotros.
Faithfulness (¿la respuesta se deriva de los documentos citados?), grounding (¿las citas son reales?), y recall (¿encontramos los documentos correctos?). Cada release corre la suite.
Discovery a precio fijo en 2 semanas. Se va con una arquitectura, un spike funcional y un plan de construcción.