Futtura Orchestration LLM

Un solo lugar para orquestar todos los modelos de IA de tu empresa

FutturaOLLM reúne modelos abiertos de texto, telefonía, voz, avatares, música, imagen y documentos. Los entrenamos con el conocimiento de tu negocio, generás una API key y los conectás a tus aplicaciones — en nuestra nube o dentro de tus servidores.

Ver catálogo de modelos
38
modelos para entrenar personalizado o ya entrenados
10
capacidades
3
modos de despliegue

Arquitectura FutturaOLLM

Orquestador Futtura

Ruteo, políticas, cuotas y costos

Modelos
Conocimiento
Identidad
Facturación
Tenant Cliente A · base propia
Tenant Cliente B · on-premise
Observabilidad · Evaluaciones · Auditoría

Capacidades de la plataforma

Cada capacidad usa modelos abiertos seleccionados y entrenados específicamente para tu operación.

Chat y agentes de texto

Copilotos internos, atención al cliente y automatización con RAG sobre tus datos.

Agentes telefónicos

Voz en tiempo real con SIP, barge-in y derivación a humano.

Voz y clonación

TTS, transcripción y clonación de voz corporativa multilingüe.

Clones de avatar

Video-avatares con lipsync para onboarding, ventas y capacitación.

Generación de archivos

Informes, contratos y planillas generados desde tus plantillas.

Base vectorial

Ingesta de PDF, bases de datos, links y documentos en vectores.

Del catálogo a producción

  1. 1. Elegí e implementá

    Seleccioná el modelo del catálogo y creá la implementación del tenant.

  2. 2. Subí conocimiento

    PDF, archivos, datasets, bases de datos, links y vectores.

  3. 3. Entrená y probá en demo

    Ambiente de demo con clientes antes de pasar a producción.

  4. 4. Integrá o instalá

    API key para tus apps, o instalación en los servidores del cliente.

Modelos de despliegue

Cada cliente opera con su propio tenant y su propia base de datos: si la plataforma se cae, los tenants siguen funcionando.

Futtura Cloud (sin servidor)

Empezá en minutos con API key y consumo medido por token.

VPS dedicado / híbrido

Capacidad reservada por tenant, con aislamiento de red y datos.

On-premise del cliente

Instalación del modelo entrenado dentro del datacenter de banca, hospitales y aseguradoras.

Módulos del sistema

FutturaOLLM es una plataforma modular: 30 módulos operativos hoy, cada uno independiente dentro de tu tenant — desde el catálogo de modelos hasta voz, avatares, skills, adapters, políticas, evaluaciones y despliegue on-premise.

Portal y catálogo de modelos

Catálogo de modelos abiertos por capacidad, licencia y modo de despliegue.

01

Cuentas, login y roles

Usuarios de plataforma y de cliente, permisos y perfiles.

02

Tenants aislados

Base y dashboard independiente por cliente: la plataforma no es punto único de caída.

03

Implementaciones de modelos

Instanciá un modelo del catálogo en el tenant, con ambiente demo y producción.

04

Fuentes de conocimiento

PDF, documentos, datasets, links y bases de datos vectorizados para RAG.

05

Entrenamiento y demos

Prompt de sistema, ajuste por vertical, demo con el cliente y paso a producción.

06

API Keys y SDK

Claves por ambiente, rotación, revocación y quickstart de integración.

07

Sizing y cuotas

Ampliación de volumen, concurrencia y límites por cliente.

08

Consumo, costos y facturación

Medición por tenant y modelo, costo interno y facturación consolidada.

09

Seguridad y despliegue on-premise

Guardrails, PII, auditoría e instalación dentro del datacenter del cliente.

10

Webhooks y sandbox de eventos

Notificación en tiempo real de roles, invitaciones y rotación de claves, con firma, replay y comparación de respuestas.

11

Monitoreo on-premise y telemetría

Agente de hardware (CPU/RAM/GPU/disco), estado del runtime y test de carga con estimación de sesiones concurrentes.

12

Skill Engine y marketplace

Habilidades de dominio, acción, seguridad y canal, con dependencias, confianza y composición dinámica del prompt.

13

Adapters LoRA / QLoRA / DoRA

Capas base, dominio, tarea e idioma; estimación de VRAM, caché de runtime y fusión de builds.

14

Live Flow y AI Trace

Grafo de ejecución en vivo y trazas por nodo: ruteo, skills, RAG, herramientas, políticas y handoff.

15

Políticas y guardrails

PII, temas bloqueados, palabras prohibidas, límites de salida, disclaimers y derivación a humano.

16

Herramientas y acciones

Llamadas HTTP y webhooks orquestados con autenticación, variables y registro de ejecuciones.

17

Memoria y contexto

Hechos por usuario y conversación, historial resumido y configuración de memoria por tenant.

18

Evaluaciones y calidad

Suites, casos y corridas evaluadas por IA con score, regresiones y comparación entre versiones.

19

Agent Builder y constructor automático

Wizard de agentes y generación de planes completos a partir de una descripción del negocio.

20

Voz, telefonía y runtime de llamadas

Perfiles de voz, clonación, canales SIP/Twilio y webhook TwiML con RAG, skills y políticas.

21

Clones de avatar en vivo

Avatares con lipsync vinculados a una voz y un agente, con prueba en vivo desde el navegador.

22

Dataset Manager

Datasets e ítems, importación JSONL/CSV y normalización para entrenamiento y evaluación.

23

Entrenamiento avanzado

Presets Unsloth y Axolotl, hiperparámetros LoRA/DoRA, cola con prioridades, reintentos y rollback.

24

Skill Learning Factory

Generación asistida por IA de manifiestos de habilidades a partir del conocimiento del tenant.

25

Importadores externos

Alta de modelos y datasets desde Hugging Face con normalización de formatos y licencias.

26

Industry Packs

Paquetes verticales (salud, banca, seguros, retail…) que instalan skills, políticas y herramientas listas.

27

Demo Center

Enlaces públicos con branding propio, captura de leads y chat contra la implementación entrenada.

28

Production Hardening

Auditoría de 17 puntos críticos, checklist de go-live y score de preparación antes de producción.

29

API pública compatible OpenAI

Endpoint de chat, jobs, KB sync, instalación y desinstalación remota con API key por ambiente.

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