OnDemand
OnDemand AI · Marketing · Aprendizaje · Otro · Chatbot
OnDemand es una plataforma de IA basada en RAG con la que tu equipo crea agentes, conecta datos privados y los publica por API, con catálogo de modelos y la opción de traer tu propio modelo.
Acerca de OnDemand
About
Qué es OnDemand
OnDemand AI es un PaaS de IA que sirve para meter agentes dentro de software que ya existe. Apuntas la plataforma a tus documentos y servicios, eliges un modelo y publicas el resultado como agente, endpoint de chat o flujo de trabajo.
La generación aumentada por recuperación está en el centro del producto, no es un extra. Casi todas las herramientas existen para responder con datos de la empresa y ejecutar acciones en sistemas externos. Por eso la calidad del montaje de recuperación pesa más que la redacción del prompt.
El límite principal está en el público. OnDemand se pensó para gente que trabaja con APIs y datos estructurados. No hay app de consumo y los planes de pago se cotizan por proyecto, sin tarifa pública en la web.
Primeros pasos
- Crea una cuenta en app.on-demand.io y abre el Playground para probar un modelo sin escribir código.
- Genera una clave de API en el panel y envía la primera petición a https://api.on-demand.io/.
- Sube documentos o conecta una fuente de datos y arma un agente de conocimiento para que las respuestas salgan de ese contenido.
- Añade herramientas, agentes REST o un flujo y publica el conjunto como endpoint para tu aplicación.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de OnDemand.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Desarrolladores backend y full stack
- Ingenieros de IA en empresas medianas
- Equipos de producto con un corpus ya reunido
Tareas
- Montar un asistente de soporte sobre artículos del centro de ayuda y tickets antiguos, con respuestas apoyadas en los documentos de origen.
- Envolver servicios REST internos como agentes para que una petición de chat consulte el estado de un pedido o abra un ticket.
- Comparar el comportamiento de varios modelos sobre el mismo conjunto privado antes de elegir proveedor, ya que puedes cambiarlos detrás del mismo agente.
Casos de uso
- Un piloto que debe enseñar IA funcionando en semanas
- Equipos regulados que no pueden mandar documentos a un endpoint desconocido
- Tareas de back office con varios pasos, como recepción, clasificación y derivación, donde un flujo sustituye a una cadena de scripts.
Funciones clave
Catálogo de modelos y Playground
OnDemand incluye un catálogo de modelos alojados para texto, visión y datos, y el Playground te deja comparar respuestas antes de decidir. Lanzas un mismo prompt contra varios modelos y te quedas con el que encaja en presupuesto y latencia. Es la vía más rápida para saber si una tarea tiene solución antes de construir alrededor.
BYOI y BYOM
Bring Your Own Inference apunta OnDemand a un endpoint que ya ejecutas. Bring Your Own Model llega más lejos: despliega un modelo de Hugging Face sobre vLLM en GPU dedicadas, con tu propio token para pesos privados. Así un modelo ajustado sigue en producción sin mover datos ni pagar dos veces el alojamiento.
Agentes y conectores
Los agentes llevan el modelo más allá del chat. Un agente REST convierte un esquema OpenAPI en acciones invocables, un agente de conocimiento responde desde documentos indexados y los conectores enlazan servicios externos mediante OAuth. Los agentes IoT por MQTT y el agente de terminal cubren dispositivos y servidores, algo que importa cuando el flujo toca hardware.
Constructor de flujos de agentes
El constructor encadena modelos, agentes y lógica en una tubería repetible. Los nodos resuelven ramificaciones, transformaciones de datos y llamadas a herramientas, de modo que un trabajo de varios pasos corre como un flujo y no como una cola de scripts. Cada flujo publicado tiene su endpoint y su historial de ejecuciones, lo que facilita rastrear fallos.
RAG con búsqueda vectorial y gestión de archivos
Los archivos subidos se analizan, se trocean y se guardan en una base de datos vectorial gestionada. Las respuestas se apoyan en esos fragmentos y los ajustes de recuperación quedan a la vista para regular el tamaño del trozo y el número de resultados. La gestión de archivos aguanta documentos grandes, así que un PDF de 200 páginas no bloquea la ingesta.
APIs, webhooks y aplicaciones serverless
Cada objeto tiene su API: chat, agentes, flujos y ejecuciones, bajo una misma URL base con claves y límites estándar. Los webhooks devuelven el resultado a tu sistema al terminar una ejecución. Las aplicaciones serverless alojan funciones pequeñas junto a los agentes, y eso reduce el número de servicios que hay que mantener.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- Recuperación, agentes, flujos y acceso por API en un solo sitio, así que una función RAG no necesita cuatro proveedores.
- BYOM sobre GPU dedicadas es una opción real para equipos con requisitos de privacidad, no una línea de marketing.
- El Playground reduce la comparación de modelos de días a una tarde.
- Los flujos publicados muestran registros de ejecución, algo que ayuda cuando un agente responde mal.
Desventajas
- El precio se cotiza, así que no puedes estimar la factura mensual solo con la web. La aprobación de presupuesto tarda más.
- La plataforma presupone soltura con APIs. A un perfil no técnico el panel le resultará denso y la documentación le parecerá escrita para programadores.
- La calidad de la recuperación depende de cómo prepares los documentos. Una fuente mal estructurada produce respuestas seguras y equivocadas.
Preguntas frecuentes
OnDemand sirve para añadir agentes de IA y recuperación a productos que ya funcionan. Lo habitual son asistentes de soporte sobre documentos de la empresa, endpoints de chat que llaman a APIs internas y flujos automatizados de back office.
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