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AI Powered | Agentes, Memoria Contextual y Bases Vectoriales | Avallon

AI Powered · Avallon

Habilitamos herramientas que
Optimizan
tus proyectos con IA.

Agentes inteligentes, memoria contextual persistente y pipelines vectoriales listos para producción. Somos el partner técnico que convierte el potencial de la IA en resultados reales y costos controlados.

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✦ Optimización de tokens ✦ Memoria contextual persistente ✦ Bases de datos vectoriales ✦ Agentes autónomos ✦ RAG pipelines ✦ Context engineering ✦ Vectorize partner ✦ LLM production-ready ✦ Optimización de tokens ✦ Memoria contextual persistente ✦ Bases de datos vectoriales ✦ Agentes autónomos ✦ RAG pipelines ✦ Context engineering ✦ Vectorize partner ✦ LLM production-ready

Propuesta de valor

Los tres pilares donde Avallon marca diferencia.

No implementamos IA genérica. Nos especializamos en los problemas más costosos y complejos de llevar IA a producción.

Optimización de tokens

Reducimos el consumo de tokens hasta un 70% sin perder calidad de respuesta. Diseñamos prompts, contextos y estructuras de datos que hacen más con menos, impactando directamente en tus costos operativos de IA.

Reducción de costos LLM

Memoria contextual persistente

Diseñamos sistemas de memoria para agentes de IA que retienen y recuperan contexto relevante entre sesiones. Tus aplicaciones de IA aprenden de cada interacción y mejoran con el tiempo, como lo haría un experto humano.

Context engineering

Bases de datos vectoriales

Creamos, configuramos y conectamos bases vectoriales que permiten a tus modelos de IA buscar y recuperar información semánticamente relevante. Desde la ingesta de documentos hasta la consulta en tiempo real con RAG pipelines.

Vector DB + RAG
−70%
Reducción en consumo de tokens
5x
Mayor velocidad de respuesta contextual
<5m
Para tener un RAG pipeline operativo
100%
Ownership de tus datos vectoriales

Optimización de tokens

Cada token que gastas de más es dinero que dejas en la mesa.

La mayoría de las implementaciones de IA envían contexto redundante en cada llamada al LLM. Nosotros diseñamos la arquitectura de contexto para que el modelo reciba exactamente lo que necesita, y nada más.

Auditar mi implementación →
Token usage · context window analysis // avallon.cl
Sin optimización 92% tokens usados
Con Avallon AI Layer 28% tokens usados
Memoria contextual activa 65% recall precision
Antes Después Memoria

Cómo trabajamos

De la idea al agente en producción.

Un proceso probado que elimina las fricciones más comunes al implementar IA en entornos reales.

01

Diagnóstico de arquitectura

Analizamos tu stack actual, tus fuentes de datos y los casos de uso que quieres habilitar con IA. Identificamos dónde están los bottlenecks de costo y latencia.

// output: mapa de arquitectura + oportunidades de optimización
02

Diseño de memoria y contexto

Definimos qué información debe persistir entre sesiones, cómo estructurarla en bases vectoriales y cuándo recuperarla. El context engineering es la diferencia entre un bot genérico y un agente experto.

// herramientas: Vectorize · Pinecone · pgVector · DataStax
03

Construcción del RAG pipeline

Implementamos el pipeline de ingesta, vectorización y recuperación con Vectorize. Tus documentos, PDFs y bases de conocimiento quedan indexados y actualizados en tiempo real.

// tiempo estimado de deployment: <1 semana para MVP
04

Agentes y automatizaciones

Construimos los agentes que orquestan todo: conectan con tus sistemas, recuperan contexto, razonan sobre los datos y ejecutan acciones. IA que hace, no solo responde.

// integración con tus sistemas vía API + webhooks
05

Monitoreo y mejora continua

Medimos precisión de recuperación, uso de tokens y calidad de respuestas. Iteramos. El sistema mejora con cada interacción y con cada actualización de tus datos.

// métricas: token spend · recall@k · latency p95

Partners tecnológicos

Herramientas de nivel enterprise para construir IA real.

Partner oficial

Vectorize · RAG Pipelines

Vectorize automatiza la construcción de pipelines RAG de producción: ingesta datos de cualquier fuente, los vectoriza con los mejores modelos de embeddings, y mantiene tus índices siempre sincronizados. Avallon implementa Vectorize en proyectos empresariales, integrándolo con tu stack existente y optimizando la estrategia de chunking y embeddings para tu caso de uso específico.

RAG Pipelines Web Crawlers PDF & Docs Pinecone DataStax pgVector OpenAI Embeddings Auto-sync de índices RAG Evaluation

Casos de uso

Aplicaciones concretas, impacto medible.

Retail & Commerce

Agente de atención al cliente con memoria

Un agente que conoce el historial del cliente, el catálogo completo y las políticas de la empresa. Resuelve sin escalar, aprende de cada caso.

Operaciones internas

Copilot empresarial sobre documentación propia

Conectamos todos tus documentos internos a una base vectorial. Tu equipo consulta en lenguaje natural y obtiene respuestas precisas con fuentes citadas.

Ventas & CRM

Agente de seguimiento con contexto de negocio

Un agente que lee el CRM, recuerda cada interacción, redacta follow-ups personalizados y actualiza registros automáticamente.

Análisis & Reporting

Pipeline de análisis de datos no estructurados

Ingesta automática de reportes, PDFs y noticias relevantes para tu industria. Vectorizados, indexados y consultables en segundos.

¿Por dónde empezamos?

Tu primer agente en producción en menos de 4 semanas.

Conversemos sobre tu caso de uso específico. Sin decks genéricos ni demos enlatadas — solo una conversación técnica real sobre lo que necesitas construir.

sebastian@avallon.cl

ai-powered experiences

Algunas de nuestras soluciones


Personal Shopping Agents:

  • Agentes que conocen profundamente a cada usuario (no solo "usuarios que compraron X también compraron Y")
  • Aprenden estilos, preferencias, restricciones (tallas, presupuesto, ocasiones)
  • Mejoran recomendaciones con cada interacción basándose en feedback implícito y explícito
  • Conversión típicamente 2-3x mayor vs recomendaciones tradicionales

Document Intelligence & Data Extraction:

  • Extracción automática de datos de facturas, contratos, órdenes de compra
  • Procesamiento de documentos complejos (tablas, layouts custom, múltiples formatos)
  • Pipelines automatizados que indexan, clasifican y hacen searchable todo tu contenido
  • Crítico para B2B commerce, procurement, compliance

Agentes de Customer Service con Memoria Real:

  • Agentes que recuerdan conversaciones previas, preferencias del cliente, y contexto histórico
  • Aprenden de errores pasados y forman "opiniones" sobre cómo manejar mejor cada situación
  • No solo responden preguntas: resuelven problemas, procesan reembolsos, gestionan cambios
  • Memoria biomimética usando Hindsight™ (líder mundial en benchmarks de agent memory)
  • Reducción típica de 40-60% en tickets escalados a humanos

Knowledge Base Intelligence:

  • Agentes internos que acceden a TODO tu conocimiento corporativo disperso
  • Conectamos Google Drive, Confluence, SharePoint, Notion, Slack, y 15+ fuentes más
  • Procesamiento automático de PDFs, contratos, políticas, documentación técnica
  • Respuestas en tiempo real con contexto actualizado (no información obsoleta)
  • Ideal para equipos de soporte, onboarding, y operations

Nosotros construimos agentes de IA que tienen memoria real, aprenden de cada interacción, y mejoran continuamente sin reentrenamiento.

Tecnología

  • Hindsight™ Agent Memory: Sistema de memoria con aprendizaje continuo (91.4% en LongMemEval benchmark - mejor del mundo)
  • Context Engineering Platform: Procesamiento automático de cualquier formato de documento
  • 17+ Data Connectors: Integración lista con Google Drive, Slack, Confluence, S3, SharePoint, Notion, etc.
  • Enterprise-grade: SOC2 Type 2, infraestructura production-ready
  • Model-agnostic: Funciona con cualquier LLM (OpenAI, Anthropic, otros)

También ayudamos a empresas a preparar su infraestructura de datos para que agentes de IA puedan encontrarlos y recomendarlos:

  • Datos estructurados y enriquecidos: Schema markup, especificaciones completas, metadata optimizada
  • APIs agent-friendly: Endpoints diseñados para consumo por agentes autónomos
  • Real-time inventory & pricing: Para que agentes tengan información actualizada
  • Políticas machine-readable: Envíos, devoluciones, garantías parseables por IA