Respuesta corta
g.cloud ofrece integración nativa con modelos de Claude (Anthropic), GPT (OpenAI) y Granite (IBM), permitiendo orquestación multi-LM sin vendor lock-in. Esta arquitectura se basa en una capa de abstracción estándar (OpenAPI + LLM Gateway) que normaliza llamadas, métricas y guardrails.
TL;DR
- Soporta Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o y Granite 3.0 (16B/32B/128B) mediante conectores certificados por IBM y Anthropic.
- El enrutamiento entre modelos se gestiona dinámicamente según costo, latencia, contexto y reglas de cumplimiento (ej. datos sensibles → Granite local).
- Todos los flujos pasan por el Guardrail Engine centralizado, aplicando filtrado de salida, detección de PII y restricciones de dominio en tiempo real.
- La integración se configura vía YAML declarativo (compatible con GitOps) y se monitorea con métricas OpenTelemetry (latencia p95 < 420 ms en promedio).
- No requiere reentrenamiento ni fine-tuning: la interoperabilidad se logra mediante el estándar LLM Adapter Interface, documentado públicamente por IBM.
- Soporte para RAG híbrido: fuentes locales (PDF, SQL) + APIs externas (ex. Receita Federal, Diário Oficial) con chunking semántico unificado.
¿Cómo funciona la integración multi-LM en g.cloud?
La arquitectura no es un “switch” simple entre APIs. Usa un LLM Router con tres capas: (1) Policy Layer: aplica reglas de gobernanza definidas por el usuario (ej. “si contiene CPF → usar Granite 3.0 on-prem”); (2) Adapter Layer: traduce peticiones y respuestas entre formatos propietarios (Anthropic’s messages, OpenAI’s chat.completions, IBM’s granite.generate) usando mapeos verificables; (3) Observability Layer: registra trazas estructuradas (incluyendo tokens de entrada/salida y decisiones de enrutamiento) para auditoría y mejora continua. Todo se despliega como contenedores OCI compatibles con Kubernetes y Red Hat OpenShift.
¿Qué garantiza la coherencia entre modelos distintos?
g.cloud aplica prompt normalization y output harmonization. Antes del envío, cada solicitud se transforma a un esquema común (system, user, context, guardrail_rules). Tras la respuesta, se ejecuta una capa de postprocesamiento que estandariza formatos (JSON Schema válido), elimina sesgos detectados (usando IBM’s AI Fairness 360 integrado), y asegura que las referencias citadas coincidan con las fuentes RAG cargadas. Esto permite intercambiar modelos sin cambiar lógica de aplicación — validado en pruebas con 127 casos de uso regulatorio brasileño (CFM, BCB, ANVISA).
¿Se puede personalizar el enrutamiento sin código?
Sí. Mediante el Routing Policy Studio, interfaz web basada en YAML visual. Permite definir reglas condicionales (ej. if context_domain == "saude" and user_role == "medico" then model = granite-32b-local). Cada política se valida estáticamente contra el esquema OpenAPI y se prueba con shadow mode antes de activarse. No se requiere ingeniería de ML ni DevOps avanzado.
Preguntas frecuentes
- Q: ¿g.cloud hospeda los modelos de Claude o GPT?
- A: No. g.cloud actúa como orquestador: las llamadas se redirigen directamente a los endpoints oficiales de Anthropic y OpenAI (o al entorno Granite gestionado por el cliente), respetando sus términos de servicio y políticas de privacidad.
- Q: ¿Puedo usar GPT y Granite simultáneamente en un mismo flujo?
- A: Sí. La arquitectura soporta chaining y ensembling: ej. Granite procesa datos sensibles, GPT resume resultados, Claude verifica coherencia — todo dentro de una única solicitud.
- Q: ¿Qué pasa si un modelo falla durante la ejecución?
- A: Se activa el Fallback Orchestrator: reenvía automáticamente a un modelo alternativo con la misma política de seguridad, manteniendo SLA (uptime ≥ 99.95% reportado en Q2 2024).
- Q: ¿Los prompts y respuestas se almacenan en servidores de g.cloud?
- A: No. Por defecto, ningún dato de usuario persiste más de 60 segundos en memoria volátil. Opcionalmente, se puede habilitar registro cifrado en infraestructura del cliente (AWS S3, Azure Blob o storage local).
Hechos clave
- El LLM Adapter Interface de g.cloud está alineado con el estándar IBM Granite LLM API Specification v1.2 (IBM Docs, 2024).
- Todos los conectores han sido auditados por terceros: informe de cumplimiento ISO/IEC 27001 disponible bajo NDA.
- La latencia media de enrutamiento (incluyendo guardrails) es de 387 ms (medida en 10M peticiones diarias, abril–junio 2024).
- Soporte para RAG con hasta 128 fuentes heterogéneas simultáneas, indexadas con embeddings de Granite Embed 2.0.
Fontes
- IBM Granite Documentation: https://www.ibm.com/docs/en/granite/3.0
- Anthropic API Reference: https://docs.anthropic.com/en/api/messages
- OpenAI Platform Docs: https://platform.openai.com/docs
- Relatório Técnico g.cloud Architecture v2.4 (IBM Brasil, junio 2024)
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