OpenSearch
Plataforma de búsqueda y análisis de código abierto para texto completo, agregaciones y consultas escalables.
Índice de texto completo y búsqueda empresarial
tecnología
Tecnologías y plataformas
Las herramientas son intercambiables. Los principios de la arquitectura permanecen. Esta descripción general muestra las tecnologías de código abierto y abiertas con las que trabaja Kaufman AIS o que normalmente utilizamos en los sistemas de conocimiento empresarial. No marketing de pila de tecnología, sino transparencia sobre capacidades, operaciones y capacidades de integración para la gestión, la gestión de TI, la arquitectura empresarial y la ingeniería en empresas medianas y grandes.
Nuestros principios de selección
El código abierto de IA empresarial y las plataformas abiertas son medios, no fines en sí mismos. Elegimos bloques de construcción basados en principios arquitectónicos, no en la religión de herramientas. Los siguientes principios guían la arquitectura y las operaciones de IA empresarial en proyectos.
Sistemas de conocimiento y recuperación.
Los sistemas de conocimiento combinan fuentes, índices, análisis y recuperación. Estos componentes básicos hacen que el conocimiento corporativo sea detectable y abordable. Son parte de la capa de conocimiento, no un reemplazo de la gobernanza y los permisos.
Elasticsearch
Motor de búsqueda y análisis ampliamente utilizado con un rico ecosistema de indexación y observabilidad.
Capas de búsqueda y análisis
Qdrant
Base de datos vectorial con enfoque en rendimiento, filtrado y operaciones relacionadas con la producción.
Índice vectorial para recuperación semántica
Weaviate
Base de datos vectorial con búsqueda híbrida, módulos y funciones gráficas.
Recuperación híbrida y objetos de conocimiento.
Meilisearch
Motor de búsqueda rápido y fácil de usar para desarrolladores para aplicaciones de baja latencia.
Búsqueda orientada a aplicaciones y Typahead
LlamaIndex
Marco para conectores de datos, indexación y canalizaciones RAG sobre fuentes heterogéneas.
Orquestación de tuberías de recuperación.
Haystack
Marco de código abierto para canalizaciones de PNL, control de calidad y sistemas RAG relacionados con la producción.
Marco de canalización para recuperación y control de calidad
Apache Solr
Enterprise Search Server basado en Lucene con búsqueda por facetas y escalado.
Índice de texto completo empresarial clásico
Apache Tika
Detección de contenido y extracción de texto de documentos y formatos binarios.
Análisis y extracción de metadatos.
Unstructured
Canalización para análisis, fragmentación y preparación de contenido no estructurado de documentos.
ETL para fuentes de conocimiento no estructuradas
Cognee
Motor de conocimiento para objetos de conocimiento, gráficos y memoria con enfoque en el contexto empresarial.
Tiempo de ejecución del conocimiento y vinculación semántica
Tiempo de ejecución del conocimiento y memoria empresarial
La memoria empresarial necesita más que vectores. Los objetos de conocimiento, el contexto, los enlaces y la reutilización se crean en una capa de tiempo de ejecución a través de almacenes de recuperación. Cognee combina gráficos, memoria y estructura semántica para una arquitectura de conocimiento utilizable.
Cognee
Motor de conocimiento para objetos de conocimiento estructurados, gráficos y memoria en proyectos empresariales.
Capa de tiempo de ejecución de conocimiento central
Neo4j
Base de datos gráfica para relaciones entre entidades, procesos y objetos de conocimiento.
Gráfico de conocimiento y vinculación.
Mem0
Capa de memoria para contexto persistente y referencia del usuario en sistemas de asistencia.
Memoria de contexto para asistentes
LlamaIndex
Conectores de datos y abstracciones de índices para flujos de trabajo de recuperación repetibles.
Tiempo de ejecución de índices y conectores
Haystack
Pipeline Runtime para control de calidad, RAG y pasos de procesamiento documentados.
Tiempo de ejecución de canalización para el flujo de conocimiento
Qdrant
Almacén de vectores para incrustaciones con filtrado y escalado orientado a producción.
Incrustar tienda en la pila de memoria
LanceDB
Base de datos vectorial integrada para cargas de trabajo vectoriales locales y escalables.
Tienda de vectores ligeros
Los objetos de conocimiento, el contexto, la memoria, la recuperación y la vinculación trabajan juntos. Más información en Qué es la memoria empresarial y Qué es una capa de conocimiento.
Bases de datos vectoriales y almacenes de recuperación.
Los almacenes de vectores hacen que el conocimiento sea accesible. Son un bloque de construcción, no la única arquitectura. La conexión a tierra, los permisos y la referencia de fuentes siguen siendo fundamentales.
Qdrant
Base de datos vectorial orientada a producción con filtrado, fragmentación y API REST.
Índice de vector primario
LanceDB
Tienda de vectores integrada para cargas de trabajo integradas, locales y perimetrales.
Tienda de vectores local e integrada
Weaviate
Búsqueda híbrida con vectores, palabras clave y módulos.
Tienda de recuperación híbrida
Milvus
Base de datos vectorial escalable de código abierto para grandes cantidades de incorporación.
Clústeres de vectores escalables
pgvector
Extensión PostgreSQL para búsqueda vectorial en cargas de trabajo relacionales.
Vectores en el panorama SQL existente
Hacer que el conocimiento sea accesible significa incorporar incorporaciones en la arquitectura, no solo instalar un almacén de vectores. Más información en Qué es la recuperación.
Plataforma y almacenamiento de datos.
Los sistemas de conocimiento empresarial necesitan un almacenamiento resistente para metadatos, eventos, hechos estructurados y objetos de conocimiento. Estas plataformas complementan los panoramas ERP, CRM y DMS existentes.
PostgreSQL
Base relacional para metadatos, configuración, pgvector y cargas de trabajo transaccionales.
Sistema de Registro de metadatos y vectores
ClickHouse
Almacén de columnas para análisis, registros y consultas de gran volumen.
Análisis y almacenamiento de eventos.
DuckDB
Motor de análisis integrado para evaluaciones y prototipos locales.
Análisis y exploración local.
Apache Iceberg
Formato de tabla abierto para lagos de datos versionados y escalables.
Lakehouse y conjuntos de datos versionados
MinIO
Almacenamiento de objetos compatible con S3 para nube privada y autohospedada.
Almacenamiento de objetos para datos sin procesar y artefactos.
Redis
Almacén en memoria para caché, colas y cargas de trabajo relacionadas con sesiones.
Caché y buffers rápidos
MongoDB
Almacén de documentos para esquemas flexibles y datos de aplicaciones.
Almacenamiento de documentos para capas de aplicaciones
Neo4j
Almacenamiento de gráficos para relaciones y gráficos de conocimiento empresarial.
Almacenamiento de gráficos para atajos
Streaming y flujo de datos
Mueva datos en lugar de copiarlos. La transmisión de eventos conecta los sistemas de origen con índice, memoria y asistencia sin frágiles cadenas de lotes.
Apache Kafka
Estándar de facto para transmisión de eventos y columna vertebral de integración.
Integración y columna vertebral del evento
Redpanda
Plataforma de streaming compatible con Kafka con un funcionamiento más sencillo.
Transmisión de eventos ligera
Apache Flink
Procesamiento en streaming para transformaciones en tiempo real y trabajos con estado.
Procesamiento y agregación de transmisiones
Debezium
Cambie la captura de datos de fuentes relacionales a flujos de eventos.
CDC de ERP y sistemas especializados
Apache Pulsar
Mensajería multiinquilino con streaming y colas.
Plataforma de mensajería y eventos
La transmisión es una capacidad para los panoramas de conocimiento actuales, no un fin en sí mismo. Más información en Arquitectura de sistemas de conocimiento empresarial.
Transformación y orquestación
Las canalizaciones preparan fuentes para índice, memoria y asistencia. La orquestación hace que las dependencias, los reintentos y la calidad sean comprensibles.
Apache Airflow
Orquestación del flujo de trabajo para canalizaciones basadas en datos.
Orquestación por lotes
Dagster
Orquestador de datos con linaje de activos y experiencia de desarrollador.
Canalizaciones basadas en activos
dbt
Transformaciones basadas en SQL con pruebas y documentación.
Capa de transformación en el almacén.
Apache Spark
Procesamiento distribuido para grandes cantidades de datos.
Trabajos en secuencia y por lotes escalables
Polars
Fast DataFrame Engine para cargas de trabajo locales y medianas.
Transformación local eficiente
Prefect
Motor de flujo de trabajo con enfoque en observabilidad y flujos dinámicos.
Orquestación de tuberías moderna
Kestra
Orquestación impulsada por eventos con flujos declarativos.
Plataforma de flujo de trabajo declarativo
IA e inferencia
Las capas de inferencia hacen que los modelos sean operables. Los modelos comerciales y de código abierto siguen siendo intercambiables siempre que la conexión a tierra, la gobernanza y la conexión de origen sean correctas.
vLLM
LLM de alto rendimiento que sirve para inferencia a nivel de producción.
Servicio de LLM e inferencia por lotes
Ollama
Tiempo de ejecución de modelo local para desarrollo y cargas de trabajo autohospedadas.
Inferencia local y prototipos.
LiteLLM
Proxy y enrutamiento para proveedores de modelos heterogéneos a través de una interfaz.
Enrutamiento y abstracción de modelos.
Open WebUI
Interfaz web para interacción de modelos locales y remotos.
UI para uso del modelo interno
Haystack
Tuberías RAG y QA con una estructura de tubería clara.
Tiempo de ejecución de RAG
LangGraph
Agentes basados en gráficos y flujos de trabajo con gestión de estado.
Agentes y tiempo de ejecución del flujo de trabajo
OpenRouter
Puerta de entrada a modelos comerciales heterogéneos y abiertos.
Modelo de puerta de enlace y enrutamiento
Agentes y automatización
Los agentes complementan la asistencia cuando los pasos recurrentes están claramente definidos. La gobernanza y la participación humana en el circuito siguen siendo fundamentales.
n8n
Automatización del flujo de trabajo con orquestación visual y autohospedaje.
Integración y fácil automatización
Temporal
Ejecución duradera para flujos de trabajo confiables y duraderos.
Ejecución robusta del proceso
Trigger.dev
Trabajos en segundo plano y flujos de trabajo de agentes para equipos de desarrollo.
Trabajos en segundo plano impulsados por eventos
Flowise
Constructor visual para flujos y prototipos de LLM.
Creación de prototipos de flujos de LLM
LangGraph
Gráficos de agentes con estado para procesos controlados de varios pasos.
Tiempo de ejecución del agente con estado
CrewAI
Orquestación multiagente para roles especializados.
Coordinación multiagente
Backend y API
Los servicios y las API conectan capas de conocimiento, capas de inteligencia y asistencia. La arquitectura API First mantiene las capas desacopladas.
FastAPI
Capa API de Python moderna con escritura y OpenAPI.
Servicios REST para API de conocimiento
Node.js
Tiempo de ejecución impulsado por eventos para servicios intensivos de E/S y capa BFF.
Tiempo de ejecución e integración del servicio
NestJS
Marco de nodo estructurado para API empresariales.
Servicios API modulares
Python
Lenguaje dominante para IA, datos y lógica de integración.
Servicios de datos e inteligencia artificial
TypeScript
Desarrollo con seguridad de tipos para API y servicios relacionados con el frontend.
Tipos y servicios compartidos
GraphQL
Capa de consulta flexible para datos de aplicaciones agregados.
API de cliente flexibles
tRPC
API de extremo a extremo con seguridad de tipos para pilas de TypeScript.
API internas con seguridad de tipos
gRPC
RPC eficiente para la comunicación de servicios internos.
Comunicación de servicio interno.
Frontend y experiencia
Experience Layer hace que el conocimiento y la asistencia sean utilizables. Céntrese en la claridad, los permisos y la referencia de fuentes, no en la sobrecarga de funciones.
Next.js
React Framework para aplicaciones web de alto rendimiento y SSR.
Marco de aplicación web
React
Biblioteca de UI basada en componentes para interfaces de asistencia.
Componentes de la interfaz de usuario
Tailwind CSS
Utilidad CSS para interfaces consistentes y fáciles de mantener.
Base del sistema de diseño.
Shadcn UI
Componentes accesibles basados en Radix y Tailwind.
Biblioteca de componentes de la interfaz de usuario
Vercel
Implementación y alojamiento perimetral para cargas de trabajo frontend.
Implementaciones de alojamiento y vista previa
Despliegue y plataforma
La infraestructura empresarial debe poder implementarse de manera reproducible. Los contenedores, Kubernetes y la infraestructura como código son herramientas estándar, no exageraciones.
Docker
Embalaje de contenedores para servicios reproducibles.
Imágenes de contenedores
Kubernetes
Orquestación para cargas de trabajo escalables y resilientes.
Plataforma de contenedores
OpenTofu
Infraestructura de código abierto como bifurcación de código de Terraform.
IaC con modelo de gobernanza abierta
Terraform
IaC ampliamente utilizado para entornos híbridos y de nube.
Infraestructura como código
Helm
Administrador de paquetes para implementaciones de Kubernetes.
Gestión de lanzamientos de K8
GitHub Actions
CI/CD para repositorios y automatización.
Integración continua
GitLab CI
CI/CD integrado en entornos GitLab.
Automatización de tuberías
Caddy
TLS automático y proxy inverso para servicios perimetrales.
Proxy perimetral y TLS
Observabilidad y calidad
La IA empresarial necesita mensurabilidad. La latencia, los errores, los costos y la calidad deben ser visibles sin una proliferación de herramientas.
Prometheus
Recopilación de métricas y alertas de servicios.
Métricas y alertas
Grafana
Paneles de control para métricas, registros y seguimientos.
Visualización y paneles de control.
OpenTelemetry
Estándar abierto para seguimientos, métricas y registros.
Telemetría unificada
Sentry
Seguimiento de errores para aplicaciones y servicios.
Análisis de errores
Loki
Agregación de registros en el ecosistema de Grafana.
Almacenamiento de registros y consulta
Jaeger
Seguimiento distribuido para microservicios y canalizaciones.
Análisis de trazas
Seguridad e Identidad
La seguridad es un requisito arquitectónico. La identidad, los secretos y la protección perimetral son parte de las operaciones empresariales, no un proyecto separado en etapa avanzada.
Keycloak
Gestión de acceso e identidad de código abierto.
Proveedores de SSO y OIDC
Authentik
Plataforma de identidad flexible para escenarios autohospedados.
Proveedor de identidad
Vault
Gestión de secretos y credenciales dinámicas.
Secretos y gestión de claves.
Traefik
Proxy inverso e ingreso nativos de la nube.
Ingreso y enrutamiento
Caddy
Terminador TLS simple y proxy inverso.
TLS perimetral y proxy
Documentos y contenido
El contenido no estructurado suele ser el mayor conjunto de conocimientos. El análisis, el OCR y la normalización son requisitos previos para una recuperación confiable.
Apache Tika
Extraiga texto y metadatos de Office, PDF y formatos binarios.
Análisis universal de documentos
OCRmyPDF
Canalización de OCR para archivos PDF con capacidad de búsqueda.
PDF OCR y preparación
Tesseract
Motor OCR de código abierto para documentos escaneados.
Reconocimiento de texto en escaneos
Pandoc
Conversión entre formatos de documentos.
Conversión de formato
LibreOffice
Conversión y representación sin cabeza de documentos de Office.
Representación y exportación de Office
Cómo elegimos las tecnologías
Deliberadamente no prometemos ninguna preferencia de herramienta. La selección sigue los requisitos, las operaciones, la gobernanza, los costos, la escala, la soberanía y la integración en los paisajes existentes. La IA empresarial de código abierto tiene sentido cuando la operación, la seguridad y la mantenibilidad son adecuadas en el contexto empresarial.
- Derive los requisitos a partir de casos de uso, arquitectura y cumplimiento, no de la exageración de las herramientas.
- Verifique la capacidad operativa, incluido el monitoreo, la copia de seguridad, las actualizaciones y el modelo de soporte.
- Planifique la gobernanza de datos, modelos, permisos y auditorías con antelación
- Considere los costos de toda la operación, no solo el precio de la licencia o la API.
- Evalúe el escalado en función del volumen de datos, la cantidad de usuarios y los requisitos de latencia.
- La soberanía y el autohospedaje como una opción si los datos y los modelos deben permanecer internos
- Garantice la integración en ERP, CRM, DMS e Identity sin necesidad de desmontar ni reemplazar
Las decisiones sobre la pila de tecnología empresarial son decisiones de arquitectura. Más información en Construir vs Comprar IA y Gobernanza de IA para medianas empresas.
Lo que evitamos conscientemente
La arquitectura de capacidades a menudo falla debido a demasiadas iniciativas paralelas sin un modelo común. Evitamos patrones que impresionan a corto plazo pero que dificultan el mantenimiento y la transparencia a largo plazo.
- Expansión de herramientas con plataformas paralelas sin niveles ni responsabilidades claras
- Bloqueo del proveedor en infraestructura, modelo o formatos de datos propietarios sin una estrategia de salida
- Plataformas innecesarias que duplican sistemas existentes en lugar de conectar conocimientos
- Compromiso temprano del modelo antes de aclarar la arquitectura, las fuentes y la gobernanza
- Exceso de arquitecturas de agentes sin límites claros, aprobaciones y humanos al tanto
No más herramientas. Sistemas más utilizables. Más información en Qué es la IA agente y por qué la IA falla sin el conocimiento de la empresa.
¿Por qué Kaufman AIS?
Kaufman AIS desarrolla sistemas de conocimiento empresarial y sistemas de inteligencia aplicada para empresas medianas y grandes en Europa. Para nosotros, la tecnología es un medio para una arquitectura de conocimiento utilizable, asistencia digital y un funcionamiento seguro.
- Los sistemas de conocimiento empresarial como una arquitectura integrada, no como una colección de herramientas
- Infraestructura abierta con autohospedaje, nube opcional y centros de datos europeos
- IA soberana con control sobre fuentes, modelos y operaciones
- Capa de conocimiento con recuperación, permisos y conexión de origen.
- Asistencia digital con puesta a tierra y gobernanza para departamentos
- Memoria empresarial para la reutilización de decisiones y conocimientos de procesos.
No más herramientas. Sistemas más utilizables. Más información en Sistemas de conocimiento empresarial, IA soberana y ChatGPT interno para empresas.
Preguntas frecuentes
¿Qué tecnologías utiliza Kaufman AIS?
Trabajamos de manera tecnológicamente neutral con código abierto y plataformas abiertas para sistemas de conocimiento, recuperación, inferencia, asistencia y operación. La selección específica sigue la arquitectura y los requisitos por proyecto. Esta página muestra bloques de construcción típicos, no una lista obligatoria fija.
¿Solo trabajas con código abierto?
No. El código abierto suele ser la base de las capas de conocimiento, la infraestructura y las operaciones. Los modelos comerciales, los servicios en la nube y los sistemas empresariales existentes pueden ser complementos útiles si la integración y la gobernanza son correctas.
¿Es posible el autohospedaje?
Sí. Muchas arquitecturas pueden operarse localmente o en una nube privada. La IA autohospedada es parte de configuraciones soberanas si los datos, los modelos y el acceso deben permanecer dentro de la empresa. Más en IA soberana.
¿Pueden permanecer los sistemas existentes?
Sí. Los sistemas de conocimiento empresarial normalmente se basan en ERP, CRM, DMS e identidad en lugar de reemplazarlo todo. Más información sobre silos de datos sin migración del sistema.
¿Qué modelos soporta?
Los modelos son intercambiables. Admitimos modelos API y de peso abierto a través de capas de enrutamiento e inferencia. La base, la referencia de fuentes y la gobernanza son cruciales, no un solo proveedor.
¿Cómo empiezas?
A menudo con un caso de uso con fuentes claras, uso medible y un modelo operativo definido. Esquema paralelo de arquitectura, capa de conocimiento y gobernanza. Más información en Transformación de la IA y Qué es la preparación para la IA.
Evalúa el potencial de IA en 3 minutos
Un chequeo breve de sistemas, fricciones y objetivos muestra dónde la IA empresarial puede generar más impacto.
Las herramientas son intercambiables. La arquitectura y la capacidad operativa determinan la IA empresarial sostenible.
Le ayudaremos a determinar qué tecnologías y plataformas tienen sentido para la arquitectura de su sistema de conocimiento empresarial. El conversatorio está dirigido a la gestión, gestión TI, arquitectura empresarial, ingeniería y digitalización.
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Hable con nosotros sobre las estructuras de conocimiento de su panorama de datos y las posibles aplicaciones de los sistemas de asistencia inteligente dentro de su organización.
Su persona de contacto
Philipp T. Schröder