Inteligencia Artificial Aplicada, Voice AI & Agentes RAG
Desarrollo e Integración de Modelos de Voz en Tiempo Real, Asistentes RAG Empresariales y Automatización Inteligente
Resumen Ejecutivo & Alcance de Ingeniería
Fameruz Technologies diseña e implementa soluciones de Inteligencia Artificial aplicada orientadas a resolver problemas de negocio reales. Integramos modelos de transcripción de voz en streaming con ultra-baja latencia (Whisper v3), síntesis de voz natural (Piper TTS), agentes inteligentes basados en Retrieval-Augmented Generation (RAG) con bases de datos vectoriales, y automatización de flujos documentales con total privacidad.
Desglose Completo de Módulos Operativos
Voice AI en Streaming con Whisper v3
Transcripción de audio ambiental con alta fidelidad terminológica.
Agentes RAG & Bases de Conocimiento Corporativas
Asistentes inteligentes alimentados con manuales y bases de datos de la empresa.
Automatización de Procesos con Visión por Computadora
Extracción estructurada de información desde imágenes y documentos PDF.
Arquitectura de Inferencia y RAG de Alta Velocidad
Pipeline asíncrono con FastAPI, modelos de deep learning locales, base de datos vectorial y WebSockets.
1. Capa de Captura & Audio Streaming
Captura de audio en tiempo real desde navegadores o apps móviles con supresión de ruido.
2. Motor de Inferencia de Voz (FastAPI)
Transcripción y síntesis de voz acelerada por hardware en microsegundos.
3. Orquestador RAG & Modelos de Lenguaje
Búsqueda de contexto relevante y generación de respuestas estructuradas.
4. Integración Transaccional
Sincronización con sistemas empresariales (FARUZMED, Mishi Crunch, NetISP).
Flujo de Operación Transaccional (Data Flow)
- 1. El usuario habla o consulta por texto en la aplicación web, móvil o WhatsApp.
- 2. El microservicio FastAPI procesa el audio con Whisper v3 en streaming en menos de 800ms.
- 3. El motor RAG consulta la base de datos vectorial recuperando el contexto exacto del negocio.
- 4. El modelo genera la respuesta estructurada (ej. campos médicos SOAP, comanda de restaurante, respuesta técnica).
- 5. El resultado se inyecta automáticamente en la base de datos del sistema destino.
Ficha Técnica & Homologación
- Latencia de Transcripción< 800ms en streaming
- Modelos SoportadosWhisper v3, Llama 3, Claude, Piper
- PrivacidadInferencia local / On-premise
- Base de Datos VectorialPgVector / ChromaDB
- IntegracionesWhatsApp, Web, Mobile, REST
- Rol de Ingeniería & SoporteLead AI & Deep Learning Architect
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