Cómputo frugal
El código resuelve lo predecible, modelos pequeños la ambigüedad y la alta precisión solo los errores costosos.
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Transparencia de ingeniería
Stack tecnológico y arquitectura de IA
Una vista pública y versionada de cómo Maison Apéro equilibra conocimiento vinícola, velocidad, coste y privacidad, separando producción y validación.
ActivoParcialmente activoEn validaciónPrevisto
Esta página se genera desde un único catálogo. Solo lo validado en producción se marca como activo.
Stack de IA
El cliente no elige proveedor: el servidor controla tarea, modelo, cobro y recuperación.
| Capa | Tecnología o modelo | Uso | Estado |
|---|---|---|---|
| Cliente | Flutter 3.47 / Dart 3.13 | Una base de UI para Android, iOS, Web y PWA. | Activo |
| Autenticación y protección API | Firebase Auth / App Check | Acepta usuarios autenticados y solicitudes de instancias verificadas. | Activo |
| Orquestador de evaluación | Cloud Functions / Node.js 22 | Clasifica evaluación y estudio, elige modelos, controla tickets, reintenta y valida. | Parcialmente activo |
| Caché verificada | Server-owned 8-language templates | Devuelve un resultado verificado de la Wine Library sin una nueva solicitud de modelo. | Parcialmente activo |
| Normalización de entrada | ministral-8b-2512Contexto de 256k · salida estructurada | Normaliza la identidad desde etiqueta, carta o texto y comprueba si basta. | En validación |
| Validación de reseñas | mistral-small-2603Contexto de 256k · salida estructurada · razonamiento ajustable | Valida rutas de borrador de reseña y metadatos de preguntas antes de producción. | En validación |
| Gemini ligero | gemini-3.5-flash-liteContexto de entrada de 1M · salida estructurada · Thinking | Ruta prevista para traducción, extracción de etiquetas y estructura ligera. | Previsto |
| Gemini de alta precisión | gemini-3.7-flashContexto de entrada de 1M · salida estructurada · Thinking bajo/medio/alto | Cata estructurada, generación de preguntas, corrección escrita, Grand y arbitraje crítico. | Activo |
| Datos | Firestore / Wine Library | Hechos verificados, evaluaciones y caché por idioma. | Activo |
| Conocimiento confidencial | Server-only reference layer | Mantiene referencias e instrucciones de evaluación y preguntas en el servidor. | Parcialmente activo |
| Secretos | Google Secret Manager | Separa credenciales del código y del cliente. | Activo |
| Observabilidad | Cloud Logging / aggregate metrics | Mide modelo, tarea, latencia, tokens y éxito sin registrar la entrada. | Activo |
Cómo se procesa una evaluación o pregunta
Primero busca en la Wine Library, ejecuta modelos solo cuando hace falta y valida antes de mostrar.
01Etiqueta, fragmento de carta o identidad escrita
02Auth + App Check
03Contrato servidor de evaluación o estudio
04Coincidencia Wine Library → caché verificada · 0 tickets
05Normalización de identidad → validación
06Borrador de reseña → Mistral Small 4 · solo validación
07Traducción o extracción → Gemini 3.5 Flash-Lite
08Evaluación, preguntas o corrección → Gemini 3.7 Flash
09Estructura, hechos, idioma, plan y políticas
10Resultado de referencia o reembolso
Por qué esta arquitectura
Aplicamos cuatro principios de ingeniería en lugar de tratar todos los mensajes igual.
Generación fundamentada
Se recuperan datos verificados y se separan hechos de recomendaciones.
Fallo seguro
Una evaluación crítica fallida no baja silenciosamente de calidad: se reembolsa y se reintenta.
Cobro idempotente
Una tarea tiene una clave; reintentos y respaldo no duplican cargos.
Política de razonamiento
La intensidad depende del riesgo; prompts, umbrales exactos y trazas quedan en servidor.
| Tarea | Modelo | Intensidad |
|---|---|---|
| Normalización de identidad | Ministral 3 8B | Mínima |
| Validación de borrador | Mistral Small 4 | Baja |
| Generación de preguntas | Mistral Small 4 | Media |
| Traducción y extracción | Gemini 3.5 Flash-Lite | Mínima |
| Cata y corrección escrita | Gemini 3.7 Flash | Media |
| Arbitraje de diferencias materiales | Gemini 3.7 Flash | Alta |
Integridad de tickets
Los tickets siguen el propósito de la tarea, no el proveedor interno.
- Consulta en Wine Library y caché verificada: 0 tickets.
- La entrada inválida o insuficiente se rechaza antes del consumo.
- Las reseñas de vino usan 0 tickets.
- Los ejercicios muestran un precio fijo antes de empezar.
- Respaldo y reintento no consumen más.
- Sin resultado útil hay reembolso automático.
- Reanudar una tarea pagada no vuelve a cobrar.
Respaldo sin pérdida silenciosa
- Las evaluaciones y preguntas de producción siguen la ruta aprobada de Gemini 3.7 Flash.
- La traducción y extracción previstas usarán reintentos limitados de Gemini 3.5 Flash-Lite tras validarse.
- Un fallo de Gemini 3.7 Flash no baja a un evaluador inferior.
- Una tarea implica como máximo un cargo.
Límite de privacidad
- El catálogo es público, pero el cliente no controla el modelo.
- Prompts, referencias privadas, umbrales y protecciones quedan en servidor.
- Las trazas de razonamiento no se muestran ni almacenan.
- Las claves viven en Secret Manager.
- Grand sigue en la ruta Gemini aprobada durante la validación de Mistral.
- La aprobación de Mistral exige API regional de la UE sin estado, exclusión de entrenamiento y elegibilidad ZDR verificada; no se muestra activa antes de validarla.
- Los logs guardan metadatos, nunca prompts, mensajes, correos o imágenes.
Arquitectura viva
Catálogo, ocho idiomas, datos estructurados, sitemap y resumen para IA se generan juntos y se validan en cada entrega.
Referencias técnicas primarias
Preguntas de arquitectura
¿El cliente elige el modelo?
No. El servidor autenticado aplica una política versionada.
¿El respaldo consume otro ticket?
No. Comparte la misma solicitud idempotente.
¿Mistral ya procesa evaluaciones en producción?
No; sigue en validación multilingüe del dominio del vino.
¿Son públicas las instrucciones de evaluación?
No. La arquitectura es pública; instrucciones, referencias, umbrales y trazas son confidenciales.