Arquitectura

Cómo diseño sistemas de IA listos para producción

Una solución de IA senior no termina en el modelo. Debe considerar datos, arquitectura, APIs, evaluación, seguridad, observabilidad, costos y operación.

Architecture note

RAG y LLM Apps

Diseño sistemas de consulta documental y copilotos empresariales con foco en grounding, recuperación, citas y control de alucinaciones.

  • • Chunking con metadatos y versionado documental.
  • • Embeddings y retrieval semántico/híbrido.
  • • Filtros por tenant, permisos y contexto de usuario.
  • • Evaluación de relevancia, cobertura, precisión y grounding.
  • • Monitoreo de latencia, costos, uso y calidad de respuesta.

Architecture note

MLOps y ciclo de vida de modelos

Construyo pipelines para que los modelos sean reproducibles, auditables, testeables y desplegables.

  • • Validación de datos antes del entrenamiento.
  • • Tracking de experimentos y métricas con MLflow.
  • • Versionado de datasets y artefactos con DVC.
  • • Serving desacoplado mediante FastAPI y Docker.
  • • Pruebas, CI/CD, rollback y monitoreo de drift.

Architecture note

Arquitectura de agentes

Diseño agentes modulares con separación entre intención, herramientas, memoria, cliente LLM y políticas de seguridad.

  • • Router de instrucciones y clasificación de intención.
  • • Skills independientes y testeables.
  • • Clientes LLM desacoplados para modelos locales o APIs externas.
  • • Fallbacks seguros para instrucciones desconocidas.
  • • Evaluación de tool-use, trazas y observabilidad.

Architecture note

Recomendadores y personalización

Diseño motores de recomendación con separación entre candidatos, ranking, serving y medición de impacto comercial.

  • • Candidate generation con similitud, reglas y embeddings.
  • • Ranking orientado a conversión y engagement.
  • • Estrategias de cold start y control de popularidad.
  • • Métricas offline y preparación para A/B testing.
  • • APIs de serving para productos digitales.

Production checklist

Criterios que uso antes de llamar productiva a una solución de IA

¿El sistema tiene métricas técnicas y de negocio?
¿Existe trazabilidad entre datos, modelo, versión y respuesta?
¿Hay pruebas automáticas para componentes críticos?
¿La solución maneja errores, timeouts y fallback?
¿Se monitorean latencia p95/p99, costo, calidad y uso?
¿La arquitectura considera seguridad, permisos y aislamiento?
¿Hay camino claro para rollback, auditoría y mejora continua?

Principio de diseño

Mi enfoque es construir sistemas de IA como productos de software: con contratos claros, trazabilidad, seguridad, pruebas, observabilidad y métricas de negocio. El modelo es una pieza importante, pero la arquitectura completa determina si la solución genera valor real.