Integración de LLM para operaciones de comercio
Claude, GPT-4 y Gemini conectados a tu catálogo de Square, datos de pedidos e historial de clientes. Búsqueda, descripciones de productos, recomendaciones y soporte impulsados por IA — en producción.
Cuatro problemas de comercio que los LLM resuelven mejor que las reglas
Un cliente busca "regalo para un corredor que odia los calcetines". La búsqueda por palabras clave no devuelve nada. Una capa de búsqueda con LLM entiende la intención y devuelve los productos correctos. Se conecta directamente a tu catálogo de Square.
Envía tu catálogo de Square a un LLM y recibe una puntuación de calidad por producto: imágenes faltantes, descripciones débiles, títulos duplicados, brechas de SEO. Se sugieren las correcciones, no solo se señalan los problemas.
Un agente de soporte con Claude entrenado con tu catálogo de productos, tu política de devoluciones y tu historial de pedidos. Atiende el soporte de primer nivel sin intervención humana y lo escala a tu equipo cuando la confianza es baja.
El stack de integración
Selección de LLM (Claude / GPT-4 / Gemini)
Seleccionamos el modelo según el caso de uso: Claude para trabajo de catálogo con contexto extenso, GPT-4 para agentes con function-calling, Gemini para análisis multimodal de imágenes de productos. La mayoría de los proyectos usa varios modelos para distintas tareas.
El catálogo de Square como base de conocimiento
Tu catálogo de productos de Square es la fuente de verdad. Construimos pipelines de recuperación que mantienen el contexto del LLM actualizado conforme cambia tu catálogo — sin datos de productos desactualizados en las respuestas de la IA.
Capa de búsqueda vectorial (pgvector / Pinecone)
La búsqueda semántica requiere embeddings. Construimos el pipeline vectorial: ingesta del catálogo, generación de embeddings y búsqueda por similitud. Los resultados son reordenados por un LLM antes de devolverse al cliente.
GCP Vertex AI o Anthropic API
La inferencia corre en GCP Vertex AI (para Gemini) o directamente contra las APIs de Anthropic/OpenAI. Todas las llamadas se registran, se monitorea su costo y se limita su tasa para evitar cargos inesperados.
Validación de salidas y controles de seguridad
Los LLM cometen errores. Construimos capas de validación que verifican cada respuesta del LLM contra tu catálogo antes de mostrarla al cliente. Sin afirmaciones generadas por IA que contradigan tu inventario real.
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre la integración de LLM para comercio.
Inicia tu proyecto de integración de LLM
Cuéntanos qué problema de comercio quieres que la IA resuelva. Diseñamos la integración y modelamos el costo.
El catálogo de Square como fuente de verdad
Las respuestas del LLM se basan en tus productos reales.
Validación de respuestas incluida
Cada respuesta de la IA se verifica antes de llegar a tus clientes.
Modelado de costos antes de construir
Estimamos los costos mensuales de inferencia antes de escribir código.
Opciones de alojamiento propio disponibles
Ejecuta modelos en GCP Vertex AI para control total de tus datos.
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Cuéntanos qué problema de comercio quieres que la IA resuelva. Diseñamos la integración y modelamos el costo.
El catálogo de Square como fuente de verdad
Las respuestas del LLM se basan en tus productos reales.
Validación de respuestas incluida
Cada respuesta de la IA se verifica antes de llegar a tus clientes.
Modelado de costos antes de construir
Estimamos los costos mensuales de inferencia antes de escribir código.
Opciones de alojamiento propio disponibles
Ejecuta modelos en GCP Vertex AI para control total de tus datos.
