Descubrimiento
Comenzamos con el problema, no con el modelo. Un compromiso enfocado para entender las limitaciones, datos, criterios de éxito y el entorno de producción donde vivirá el sistema.
Lo que hacemos
Soluciones IA diseñadas para su negocio.
Cuatro formas de ayudar a las organizaciones a usar IA , cada una puede funcionar por sí sola o en conjunto como un sistema completo. Nos enfocamos en resolver su problema real, no en impulsar una tecnología particular.
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01 / Capacidad
Sistemas de IA local
Soluciones de IA privadas que se ejecutan de forma segura en su infraestructura.
Construimos sistemas de IA que operan completamente dentro de su entorno, en estaciones de trabajo, servidores locales o clústeres air-gapped. La ejecución local elimina las restricciones de confianza, latencia y cumplimiento de los modelos alojados en la nube, mientras preserva las capacidades completas de los LLM modernos de peso abierto. Nuestros despliegues están diseñados alrededor de runtimes de inferencia cuantificados, co-programación GPU/CPU y selección de modelos consciente del hardware, para que el sistema permanezca reactivo en cualquier hardware que ya posea.
Lo que entregamos
- Inferencia local con GGUF, llama.cpp, vLLM y TGI
- Despliegue air-gapped para entornos regulados
- Cuantización consciente del hardware (INT4 / INT8 / FP8)
- Soberanía de datos por arquitectura, no por política
- Registro de modelos sin conexión y control de versiones
Stack
GGUFllama.cppvLLMCUDADockerKubernetes
02 / Capacidad
Aplicaciones LLM
Asistentes de IA personalizados, agentes y sistemas de automatización inteligente.
Diseñamos y desarrollamos aplicaciones LLM que van más allá del chat — asistentes que actúan, agentes que orquestan herramientas, y sistemas de automatización que se integran limpiamente con su software existente. Cada aplicación se construye con marcos de evaluación, salvaguardas y observabilidad desde el primer día, para que el comportamiento se mantenga predecible cuando escale de prototipo a tráfico de producción.
Lo que entregamos
- Orquestación de agentes con llamadas de herramientas estructuradas
- LLMs aumentados con herramientas sobre sus APIs internas
- Automatización de flujos de trabajo con seguridad humana en el bucle
- Pipelines de evaluación de prompts y respuestas
- Streaming, salida estructurada y llamada de funciones
Stack
PythonTypeScriptOpenAIAnthropicOpen weightsLangGraph
03 / Capacidad
Inteligencia de conocimiento
Sistemas RAG avanzados, búsqueda semántica e inteligencia documental.
Construimos sistemas de recuperación que realmente encuentran la respuesta correcta. Nuestros pipelines RAG combinan recuperación densa y dispersa, reranking por cross-encoder, reescritura de consultas y atribución de fuente en un sistema único y observable. Para dominios ricos en documentos, agregamos OCR, chunking sensible al diseño y comprensión de tablas, para que el sistema funcione con contratos, artículos de investigación y archivos escaneados — no solo texto limpio.
Lo que entregamos
- Recuperación híbrida (BM25 + embeddings densos)
- Reranking por cross-encoder para precisión
- Indexación multi-vector y por documento padre
- OCR + chunking de documentos sensible al diseño
- Atribución de fuente y seguimiento de citaciones
Stack
BGE-M3QdrantPostgresColPaliOCRrerankers
04 / Capacidad
Infraestructura de IA
Despliegue, optimización e ingeniería de IA escalable.
Construimos la capa de infraestructura que hace que los sistemas de IA funcionen de manera confiable en producción. Eso significa servicio de modelos ajustado para su hardware, autoscaling que respeta la memoria de GPU, observabilidad que muestra la deriva de latencia y calidad, y pipelines CI/CD que evalúan modelos, no solo pruebas unitarias. El resultado es una plataforma de IA en la que su equipo puede iterar sin tener que apagar incendios.
Lo que entregamos
- Servicio de modelos con vLLM, TGI y Triton
- Programación de GPU, batching y optimización de memoria
- Observabilidad: trazas, métricas, evaluaciones, deriva
- CI/CD impulsado por evaluación para prompts y modelos
- Optimización de costos y rendimiento
Stack
vLLMTritonPrometheusOpenTelemetryKubernetesTerraform
Colaboración
Cómo trabajamos
Un modelo de colaboración en cuatro etapas diseñado para reducir los riesgos de los proyectos de IA y dejar a su equipo con un sistema que pueden operar y extender.
Arquitectura
Diseñamos el sistema de extremo a extremo — selección de modelos, estrategia de recuperación, infraestructura, marco de evaluación — y lo probamos contra sus cargas de trabajo reales antes de comprometernos.
Construcción
Ingeniería en incrementos pequeños y demostrables. Ve software funcionando temprano y con frecuencia, con reportes de evaluación adjuntos a cada hito.
Implementación
Entregamos en su entorno — nube, local o air-gapped — con la observabilidad, runbooks y documentación que su equipo necesita para operarlo con confianza.
¿Quiere un recorrido más profundo?
Podemos adaptar cualquiera de estas capacidades a su caso de uso específico en una llamada de 45 minutos.
Glossary
AI engineering terms, defined.
The vocabulary we use across this site , defined plainly so anyone evaluating AI systems can follow along.
- RAG
- Retrieval-Augmented Generation , an architecture that grounds LLM responses in your own documents by retrieving relevant passages and feeding them as context.
- LLM
- Large Language Model , a neural network trained on large text corpora that generates text, answers questions, and performs natural language tasks.
- GGUF
- GPT-Generated Unified Format , a file format for storing quantized language models so they can run efficiently on consumer hardware.
- BGE-M3
- A multilingual embedding model that produces dense, sparse, and ColBERT-style representations in a single pass, used for semantic search.
- Reranking
- A second-stage retrieval step that uses a more expensive model (usually a cross-encoder) to re-score and reorder the top results for higher precision.
- Vector Database
- A database optimized for storing and querying high-dimensional vectors (embeddings), used for semantic search and RAG.
- Open-weight model
- A language model whose weights are publicly available for download and local execution , such as Llama, Mistral, or Qwen.
- Air-gapped
- A deployment with no network connection to the outside world , used in regulated environments where data cannot leave the premises.
- Fine-tuning
- The process of further training a pre-trained model on domain-specific data to specialize its behavior.
- Embedding
- A numerical vector representation of text that captures semantic meaning, enabling similarity search.
- Cross-encoder
- A model that takes a query and a document together and outputs a single relevance score , slower than bi-encoder retrieval but more accurate.
- Agent orchestration
- Coordinating multiple LLM calls, tool uses, and reasoning steps to accomplish a complex task autonomously.
FAQ
Preguntas sobre nuestras capacidades
Preguntas comunes sobre IA local, RAG, BGE-M3, despliegue air-gapped e infraestructura IA.
¿Qué es un sistema de IA local?
Un sistema de IA local se ejecuta completamente en su propio hardware: estaciones de trabajo, servidores locales o clústeres aislados, sin enviar datos a una API en la nube. Haal Lab construye sistemas de IA locales utilizando modelos de pesos abiertos en formato GGUF, con runtimes de llama.cpp y vLLM, y aceleración CUDA cuando hay GPUs disponibles.
¿Qué es un sistema RAG y Haal Lab los construye?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una arquitectura que ancla las respuestas del modelo de lenguaje en sus propios documentos. Un sistema RAG recupera pasajes relevantes de una base de conocimientos y los alimenta al LLM como contexto. Haal Lab construye sistemas RAG de producción con búsqueda híbrida (BM25 + embeddings densos), reclasificación por cross-encoder y atribución de fuentes.
¿Qué es BGE-M3 y por qué lo usa Haal Lab?
BGE-M3 es un modelo de embeddings multilingüe que produce representaciones densas, dispersas y de tipo ColBERT en una sola pasada. Haal Lab utiliza BGE-M3 para la búsqueda en producción porque maneja corpus multilingües (como documentos legales en diferentes jurisdicciones) y soporta indexación multi-vector para mayor recall.
¿Puede Haal Lab desplegar IA en infraestructura aislada?
Sí. Construimos despliegues aislados para entornos regulados: salud, finanzas, gobierno y legal. Todo el stack (modelos, runtime, capa de recuperación, aplicación) se ejecuta dentro de su red sin llamadas salientes. Usamos registros de modelos offline y control de versiones para mantener el sistema mantenible.
¿Qué es la ingeniería de infraestructura de IA?
La ingeniería de infraestructura de IA es la práctica de construir la capa de servicio, escalabilidad y observabilidad que hace que los sistemas de IA funcionen de manera confiable en producción. Haal Lab construye infraestructura alrededor de vLLM, Triton y Kubernetes, incluyendo programación de GPU, batching, ajuste de memoria e impulsado por evaluación CI/CD para prompts y modelos.
¿Cuánto tiempo dura un compromiso con Haal Lab?
Depende del alcance. Un prototipo enfocado puede entregarse en 4–6 semanas. Un sistema de producción con infraestructura, evaluación y observabilidad típicamente toma 3–6 meses. Discovery (1–2 semanas) nos da suficiente contexto para darle un cronograma concreto antes de cualquier compromiso.
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