Producto propio 02 · Workflows con IA
DataBraid
Workflows visuales para análisis con LLMs.
Conecta archivos, APIs y servicios externos y usa LLMs para resumir, comparar, clasificar y enriquecer datos en un workflow que tu equipo puede leer y mantener.
- Tecnología
- LLMs · Retrieval · MCP
- Salidas
- Webhooks e integraciones
- Acceso
- Beta
- Web
- databraid.eu →
Problema
Los equipos necesitan más que experimentos con prompts.
Muchos proyectos de IA fallan no porque el modelo sea débil, sino porque el workflow que lo rodea es implícito, disperso y difícil de mantener. DataBraid está pensado para equipos que necesitan más que experimentos con prompts.
- 01 Demasiadas piezas sueltas: prompts, scripts, retrieval, APIs y salidas en distintas herramientas, sin visibilidad de cómo funciona el workflow.
- 02 Ingeniería de prompts puntual: un análisis útil depende de contexto, documentos, herramientas externas y pasos repetibles. Una caja de chat rara vez basta.
- 03 Automatizaciones difíciles de mantener: si el pipeline vive en código que pocos entienden, iterar se vuelve lento y el traspaso operativo, frágil.
Cómo encajan las piezas
Un braid es útil cuando el workflow es explícito de la entrada a la salida.
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01
Entradas y fuentes
Texto, archivos, documentos y conectores entran al braid como entradas explícitas, sin preprocesado oculto.
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02
Procesamiento y análisis
Los nodos transforman el contenido, invocan modelos, estructuran resultados y preparan la salida.
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03
Conocimiento y herramientas
Retrieval y herramientas tipo MCP aportan evidencia y capacidades especializadas cuando la tarea lo requiere.
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04
Salidas y webhooks
El mismo braid usado para diseñar puede invocarse después por webhook o conectarse a otros sistemas una vez validado.
Características
Un estudio visual para workflows que necesitan estructura real.
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01
Diseño visual de braids
Modela el workflow de forma explícita: entradas, fuentes, transformaciones, pasos LLM, salidas y puntos de entrada operativos, todo en el mismo lienzo.
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02
Fuentes y documentos
Incorpora archivos, documentos y fuentes externas para que el workflow parta de la información que tu equipo usa de verdad.
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03
Análisis y generación con LLMs
Usa modelos para resumir, comparar, clasificar, extraer y generar salidas estructuradas, en lugar de depender de una sola caja de prompt.
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04
Conocimiento y retrieval
Apoya cada ejecución en bases de conocimiento y retrieval para trabajar con contexto curado, no solo con el conocimiento previo del modelo.
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05
Herramientas externas y MCP
Amplía los braids con herramientas externas y servidores MCP cuando el workflow necesita capacidades más allá del modelo.
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06
Salidas listas para webhook
Prueba los flujos manualmente mientras los diseñas y exponlos después mediante salidas y ejecución por webhook.
Casos de uso
Salidas útiles, no demos genéricas de IA.
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01
Análisis de documentos
Convierte archivos y notas en briefs estructurados, hallazgos, riesgos y próximos pasos.
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02
Síntesis de investigación
Combina búsqueda web, herramientas externas y razonamiento LLM en flujos de investigación repetibles.
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03
Preguntas y respuestas con conocimiento
Usa retrieval sobre conocimiento curado para que las respuestas se apoyen en contexto real.
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04
Automatización tras un webhook
Diseña el flujo visualmente y actívalo desde otros sistemas cuando la lógica esté estable.
Por qué existe
Una forma más explícita de trabajar con workflows de IA.
- Origen
- Nace de nuestro trabajo en NLP, sistemas conversacionales y workflows de lenguaje de nivel producción, no del marketing genérico de IA.
- Orquestación
- Los sistemas LLM útiles necesitan más que prompts: fuentes, contexto, herramientas, estructura y un workflow mantenible.
- Claridad
- Hacer visible la lógica compleja: el valor de un braid es que un equipo pueda inspeccionarlo y mejorarlo en conjunto.
- Operativo
- El editor sirve para diseñar y validar, pero el resultado está pensado para vivir en sistemas reales mediante webhooks y workflows conectados.