Integració de LLMs en empreses, amb les teves dades i en producció

Connectem un LLM a la teva documentació i el deixem en producció en 6-10 setmanes. Respon citant la font i, si no la troba, passa a una persona.

  • 90%+ Precisió RAG
Com treballa un agent: llegeix els teus sistemes, planifica, proposa, una persona aprova, executa i tot queda registrat Aprèn de cada aprovació 01 · Sistemes Llegeix ERP, CRM icorreu 02 · Objectiu Planifica elspassos 03 · Proposta Amb l'evidència 04 · Control Una persona aprova 05 · Acció Executa als teussistemes 06 · Registre Tot queda traçat
  1. 01 · Sistemes Llegeix ERP, CRM i correu
  2. 02 · Objectiu Planifica els passos
  3. 03 · Proposta Amb l'evidència
  4. 04 · Control Una persona aprova
  5. 05 · Acció Executa als teus sistemes
  6. 06 · Registre Tot queda traçat
  7. Aprèn de cada aprovació
Scroll

En xifres

Resultats en producció

Impacte financer real de LLMs ben implementats.

  • -50% Tickets L1 Deflectats per chatbot
  • 0,02€ Cost/Consulta Amb infraestructura, davant de 8-15 € d'un agent humà
  • 24/7 Disponibilitat Sense torns ni festius

Per què

RAG enterprise, chatbots, APIs d'IA

LLMs que responen amb la teva documentació i citen la font

No som un wrapper de ChatGPT. Implementem arquitectura RAG que fonamenta respostes en la teva documentació real. Multi-model (OpenAI, Anthropic, Llama) sense dependència de proveïdor. Servidors a Europa per compliment RGPD i EU AI Act.

rag/pipeline.py
# Pipeline RAG - respon amb fonts o escala
async def query(question: str):
docs = await vector_store.search(
embed(question), top_k=5
)
if docs.confidence < 0.8:
return "I have no information on that"
return llm.generate(docs, question)
  • 90%+ Precisió
  • ✓ Cita la font
  • ✓ EU Data

Definició

Què és RAG i per què redueix les al·lucinacions?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) cerca a la teva documentació abans de respondre. El LLM respon a partir del que troba i cita la font. Si no troba res rellevant, ho diu i passa a una persona. La diferència entre un chatbot que fa mal a la teva marca i un que la potencia.

Què inclou

Lliurables del servei

El que reps. Llest per a producció.

  • Sistema RAG sobre la teva documentació
  • Interfície de xat o endpoint API
  • Salvaguardes anti-al·lucinació
  • Panell d'ús i precisió
  • Bucle de retroalimentació
  • Documentació tècnica completa

Resum

Resum executiu

Per a la direcció.

La integració de LLMs redueix costos operatius d'atenció al client un 40-60% automatitzant tickets L1. Amb arquitectura RAG, el sistema respon citant la teva documentació i, si no troba la resposta, passa a una persona: així es redueixen les "al·lucinacions" que fan mal a la marca.

ROI demostrable en 4-8 mesos. Solució escalable adaptada a la complexitat de cada cas. Dissenyat per complir el RGPD i l'EU AI Act, amb servidors a Europa.

Per al CTO

Resum tècnic

Per al CTO.

Arquitectura RAG amb vector stores (Pinecone, Qdrant, ChromaDB), chunks optimitzats, i embeddings semàntics. Suport multi-model (OpenAI, Anthropic, Llama, Mistral) sense dependència de proveïdor.

Salvaguardes de seguretat: llindar de confiança, escalat a humà, filtratge de contingut. Desplegament al teu cloud (AWS, GCP, Azure) o infraestructura on-premise per màxima privacitat.

Per a qui

És per a tu?

LLMs en producció requereixen dades estructurades i volum d'ús.

Per a qui

  • Empreses amb volum alt de tickets L1 que busquen reducció de costos.
  • Organitzacions amb base documental extensa (FAQs, manuals, polítiques) infrautilitzada.
  • CTOs que necessiten IA en producció amb compliment RGPD i dades a Europa.
  • Equips de producte que volen funcionalitats d'IA sense construir des de zero.

Per a qui no

  • Projectes que només necessiten un wrapper de ChatGPT sense customització.
  • Empreses sense documentació estructurada que serveixi de base de coneixement.
  • Projectes sense volum de dades o tickets suficient per justificar un MVP funcional.

Claus

Solucions LLM empresarials

Casos d'ús amb ROI provat.

  1. 01

    Bot de suport al client

    Chatbot sobre FAQs i documentació. Resol L1, escala L2/L3 amb context. -40-60% tickets.

  2. 02

    Assistent de coneixement

    Assistent intern sobre polítiques i processos. -50% temps d'incorporació.

  3. 03

    Processament de documents

    Extracció estructurada de contractes, factures, informes. Minuts vs hores.

  4. 04

    Endpoints API personalitzats

    APIs d'IA integrades a la teva aplicació. Classificació, resum, anàlisi. Sense dependència. Si la teva aplicació és Laravel, mira com integrar IA a Laravel.

Com treballem

Procés d'integració

De concepte a producció en 6-10 setmanes.

  1. 01

    Cas d'ús i arquitectura

    Definició, fonts de dades, mètriques d'èxit. Avaluació EU AI Act.

    Setmana 1
  2. 02

    Pipeline de dades

    Ingesta, fragmentació, embeddings, base vectorial. Precisió 90%+.

    Setmana 2-4
  3. 03

    Integració LLM

    Prompts optimitzats, salvaguardes, interfície o API. Control d'al·lucinacions.

    Setmana 5-8
  4. 04

    Producció i iteració

    Desplegament, monitorització, millora contínua basada en ús real.

    Setmana 9-10+

Riscos i com els cobrim

Riscos i mitigació

Anticipem els problemes abans que passin.

  1. 01

    Al·lucinacions del model

    Mitigació

    Arquitectura RAG amb llindar de confiança i escalat a humà quan no sap.

  2. 02

    Dades sensibles a tercers

    Mitigació

    Opció de models self-hosted (Llama, Mistral) sense dades sortint del teu perímetre.

  3. 03

    Dependència de proveïdor

    Mitigació

    Abstracció multi-model que permet canviar entre proveïdors amb canvis mínims.

  4. 04

    Incompliment normatiu

    Mitigació

    Servidors a Europa, documentació RGPD, classificació EU AI Act inclosa.

Tecnologies

Tecnologies LLM

Multi-model, sense dependència.

  • OpenAI GPT
  • Anthropic Claude
  • Llama
  • Mistral
  • LangChain
  • LlamaIndex
  • Pinecone
  • Qdrant
  • ChromaDB
  • Python
  • FastAPI

La prova

Per què Kiwop per a LLMs

No som venedors de "wrappers de ChatGPT". Portem des de 2009 implementant tecnologia que genera resultats de negoci. I ho apliquem a casa: el chatbot de kiwop.com funciona amb Claude a través de l'API d'Anthropic, i la nostra plataforma Nexo integra LLMs en producció cada dia.

  • 17 Anys d'experiència
  • 90+ Precisió RAG
  • 6-10 Setmanes fins a producció

Què inclou

Què inclou cada projecte LLM

Solucions a mida amb ROI demostrable.

  • Chatbot RAG intern sobre la teva documentació
  • Sistema client amb integracions CRM i escalat
  • Inclou desenvolupament, desplegament, 3 mesos d'ajust
  • ROI típic: 4-8 mesos

Fonts

Fonts de les xifres d’aquesta pàgina

D'on surten les dades de privacitat, normativa i casos que citem. La resta de xifres són estimacions de la nostra experiència. Data de consulta: 26 de setembre de 2026.

  1. OpenAI, privacitat empresarial (Enterprise privacy) Per defecte, OpenAI no entrena els seus models amb les dades que s’envien per l’API ni pels seus plans d’empresa.
  2. Anthropic, centre de privacitat: s’usen les meves dades per entrenar? Per defecte, Anthropic no fa servir per entrenar les entrades i sortides dels seus productes comercials, inclosa l’API.
  3. Cas d’èxit: Nexo Plataforma pròpia de Kiwop amb LLMs i agents d’IA en producció cada dia.
  4. Reglament (UE) 2016/679 (RGPD), EUR-Lex Text oficial de protecció de dades.
  5. Reglament (UE) 2024/1689 d’intel·ligència artificial (EU AI Act), EUR-Lex Text oficial de la classificació per risc i les obligacions que citem.

Preguntes freqüents

Preguntes executives

El que els CTOs pregunten.

Les meves dades van a OpenAI/Anthropic?

Amb API empresarial, les teves dades no entrenen models. Per màxima privacitat, despleguem Llama/Mistral al teu cloud. Sempre a servidors europeus.

Com reduïu les al·lucinacions?

Arquitectura RAG que fonamenta respostes en documents reals. Salvaguardes que detecten baixa confiança i escalen a una persona. Així les al·lucinacions baixen molt, però no a zero: per això cada resposta cita la font.

OpenAI, Anthropic o Llama?

Depèn del cas. Fem proves comparatives amb les teves dades. Sense dependència de proveïdor únic.

Què passa quan el LLM no sap?

Respon clarament que no té informació. Opcionalment, escala a humà amb context de la conversa.

Compliu RGPD i EU AI Act?

Dades a servidors a Europa. Per alt risc EU AI Act: classificació, documentació tècnica, i governança incloses.

Millor model per a dades sensibles?

Llama o Mistral self-hosted. Dades mai surten del teu perímetre. Rendiment comparable a un model frontera.

Puc canviar de proveïdor de LLM?

Arquitectura dissenyada per zero dependència de proveïdor. Abstracció que permet canviar amb canvis mínims.

Quina precisió puc esperar?

90%+ precisió amb RAG ben configurat. Iterem fins a assolir el llindar abans de sortir a producció. Després del desplegament, LLMOps manté aquesta precisió estable.

Integració de LLM o agent d'IA?

La integració de LLM cobreix consulta i resposta: chatbots, RAG empresarial i APIs. Un agent d'IA a més executa accions als teus sistemes. Si dubtes de l'enfocament, una consultoria d'IA ho aclareix abans d'invertir.

Següent pas

Què vols connectar a un LLM?

30 minuts amb qui dissenyarà el sistema, no amb un comercial. Et diem què es pot construir amb les teves dades, què costaria i què no val la pena. Responem en menys de 24 hores. Si prefereixes començar pel diagnòstic complet: Auditoria d'IA des de 3.000 €.

  • Sense compromís
  • Resposta en 24h
  • Proposta personalitzada
Última actualització: setembre del 2026

Parlem.

Consulta tècnica inicial

IA, seguretat i rendiment. Diagnòstic i proposta tancada per fases.

  • NDA disponible
  • Resposta <24h
  • Proposta per fases

La teva primera reunió és amb un Arquitecte de Solucions, no amb un comercial.

Parlar amb un arquitecte