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Textos originales sobre React, Node.js, TypeScript y AI — de la misma práctica que nuestro software de operador. Cuerpo de los artículos en inglés.
Etiqueta: AI Engineering
Diagnosticar problemas en las salidas de los LLM: cuándo usar prompts, recuperación o ajuste fino
Un enfoque basado en los síntomas para determinar si una función de IA deficiente necesita un prompt mejor, una capa de recuperación o ajuste fino, y por qué entrenar un modelo con hechos tiene efectos negativos.
7 min de lecturaEjecutar un ajuste fino de LoRA localmente: verificar, fusionar y evitar fallos silenciosos
Demuestre que un adaptador LoRA realmente mejoró un modelo pequeño, fusione y sirva dicho modelo a través de una API local compatible con OpenAI, y detecte los fallos que generan resultados incorrectos pero presentados como correctos.
12 min de lecturaSeis conceptos de IA que le indican qué verificar antes de confiar en una respuesta
Tokens, ventanas de contexto, temperatura, alucinaciones, RAG y agentes explicados como herramientas de verificación, para que pueda detectar errores, controlar costos y evaluar las afirmaciones de los productos de IA.
10 min de lecturaComposición de modelos de discurso, visión y generación en aplicaciones multimodales
Aprenda los seis componentes básicos de la IA multimodal, cómo el habla, la visión y los modelos generativos se integran en pipelines, y qué herramientas y proyectos abiertos puede utilizar para comenzar.
11 min de lecturaMejorar las respuestas de RAG con un cambio medido a la vez
Un flujo de trabajo basado en medidas para corregir respuestas débiles de RAG: ajuste gradual del particionamiento, top_k, el reordenamiento, la búsqueda híbrida y la reescritura de consultas, monitoreando al mismo tiempo las métricas de recuperación.
4 min de lecturaQuince conceptos de LLM analizados a través de una única solicitud de un bot de soporte
Sigue una pregunta de un cliente a través de un asistente de IA para entender qué hacen realmente los modelos, tokens, embeddings, contexto, RAG, agentes y métodos de evaluación, y dónde termina cada uno de ellos.
13 min de lecturaHerramientas de evaluación para aplicaciones de LLM: conjuntos de datos, puntuación y umbrales de regresión
Aprenda qué es un harness de evaluación de LLM, sus cuatro componentes principales, y cómo detecta regresiones en los prompts y compara los modelos de manera justa antes de que nada llegue a los usuarios.
9 min de lecturaDe los informes de laboratorio escaneados a datos estructurados: compromisos en la arquitectura OCR
Cómo una startup de salud con limitaciones presupuestarias puede sopesar las bibliotecas OCR, las APIs de Google Cloud y un LLM de visión autohospedado al convertir escaneos médicos en JSON estructurado.
8 min de lecturaPor qué una llamada a un LLM no es una aplicación: dónde encaja LangChain en una pipeline RAG
Aprenda qué hace realmente LangChain siguiendo el proceso de una aplicación de respuesta a preguntas en documentos, desde la carga del PDF hasta obtener una respuesta fundamentada, y descubra cuándo un marco alternativo es más adecuado.
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