Arquitectura técnica detrás de Fazil
Fazil no es solo una aplicación de IA, es un Sistema de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) diseñado con una prioridad singular: la fiabilidad y la soberanía del contexto. Nuestra arquitectura se centra en un flujo de procesamiento que reduce activamente el riesgo de alucinaciones y falsos positivos, un desafío crucial en el despliegue de Large Language Models (LLMs) en entornos de datos sensibles y propietarios.
La base de nuestra arquitectura es la selección, mantenimiento y creación rigurosa del contexto. Entendemos que un exceso de información irrelevante degrada la respuesta del LLM (el fenómeno de Context Window Crowding). Para lograr la máxima precisión, hemos implementado:
Utilizamos agentes especializados para analizar el documento completo, extrayendo y categorizando únicamente los metadatos y la información clave. Este proceso inteligente garantiza que el LLM solo reciba los datos directamente relevantes a la consulta del usuario, sin sobrecargar la ventana de contexto con ruido innecesario.
Antes de enviar la información recuperada al LLM, aplicamos una capa de síntesis de alto nivel. Esto consolida los datos de múltiples fuentes en un resumen conciso y de alta densidad, optimizando el consumo de tokens y refinando la precisión del payload que impacta en la respuesta final.
El corazón de la interacción de Fazil se basa en Prompt Engineering diseñado para la precisión verificable, no para la creatividad.
Utilizamos metaprompts para establecer un rol de agente rígido para el LLM, forzándolo a basar sus respuestas exclusivamente en el contexto suministrado por el usuario y a rechazar cualquier inferencia o información ajena.
Hemos diseñado soluciones de memoria que permiten a la IA recordar interacciones pasadas y la base de conocimiento que crece con el usuario, gestionando la conversación sin tener que recargar el historial completo, haciendo el proceso más rápido y rentable.
Hemos diseñado Fazil con una mentalidad de control y auditoría, crucial para la confianza en IA.
Al ser una aplicación Local-First, el procesamiento de documentos se realiza en la máquina del usuario, demostrando un compromiso de arquitectura que garantiza la privacidad y la adhesión a normativas como GDPR y HIPAA.
El usuario tiene visibilidad total del contexto que se está a punto de enviar al LLM, y la capacidad de intervenir o editarlo. Esto no solo mejora la experiencia, sino que establece un bucle de validación humana que eleva la calidad final del contexto utilizado.
Experimenta cómo un sistema RAG bien diseñado transforma tu información en conocimiento fiable.
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