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Textos sobre React, Node.js, TypeScript y AI. El cuerpo traducido se muestra cuando existe. Si no, ve el texto en inglés y una nota que lo dice.
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16 min de lecturaCómo RAG reduce las alucinaciones de los LLM: recuperación de información, embeddings y uso empresarial
Por qué los LLM responden incorrectamente con confianza y cómo el RAG los basa en datos actuales: la arquitectura de dos partes, los embeddings, los compromisos y limitaciones del ajuste fino.
9 min de lecturaQué salto introdujo la alucinación: trazabilidad al estilo de los hadices
Por qué los errores de los LLM nacen en el primer salto y cómo una cadena inspirada en el isnad, un registro de narradores y una matriz de decisión dan a las canalizaciones multiagente responsabilidad en cada salto.
5 min de lecturaPor qué los asistentes de IA inteligentes siguen dando respuestas erróneas: una visión de pipeline
Seguimos el pipeline de un asistente de IA, desde los datos de entrenamiento y la ventana de contexto hasta la recuperación RAG y la generación, para ver de dónde salen las respuestas erróneas y cómo reducirlas.
7 min de lecturaCuando un modelo nunca termina: fallos silenciosos que las métricas de alucinación no muestran
Dos checkpoints, dos cuantizaciones y dos runtimes probados con nombres inventados: un modelo se queda callado durante minutos y un evaluador cuidadoso revela lo que las puntuaciones pasan por alto.
11 min de lecturaUn chatbot de portfolio diseñado para decir «no lo sé» en lugar de adivinar
Cómo se mantiene honesto un chatbot de portfolio: un control de honestidad bloqueado, cinco notas escritas a mano en el prompt en lugar de RAG y una frase de rechazo fija que además sirve como detector de lagunas.
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