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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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6 min de lecturaConceptos básicos de LangChain: qué problema resuelve y cuándo omitirlo por completo.
Aprende qué ofrece realmente LangChain, por qué las herramientas que utilizan múltiples proveedores impulsaron a los equipos a adoptarlo, qué paquetes instalar y cuándo es mejor usar un wrapper simple.
7 min de lecturaEquipo multiagente autoreparable en LangGraph: Arquitecto, Probador, Depurador
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31 min de lecturaLangGraph en Python: Estado, nodos paralelos, puntos de control y revisión humana
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25 min de lecturaUn flujo de trabajo local para agentes LLM creado a partir de carpetas y archivos Markdown
Cree un pipeline local de agentes con múltiples etapas y control de acceso, donde cada etapa es una carpeta, los prompts están en formato Markdown editable y un humano revisa el resultado antes de pasar a la etapa costosa.
25 min de lecturaIngeniería de contexto en la práctica: Un agente de investigación del Claude Agent SDK
Construir un agente de investigación en Python con el Claude Agent SDK utilizando patrones de escritura, selección, compresión e aislamiento, y luego compararlo con una línea de base simple en pruebas medidas.
20 min de lecturaUna hoja de ruta de ingeniería de IA para 2026: de Python a agentes y LLMOps.
Un camino de aprendizaje por fases para 2026 en ingeniería de IA, que abarca desde Python y matemáticas, pasando por el aprendizaje automático clásico y el aprendizaje profundo, hasta RAG, MCP, agentes, evaluaciones e implementación.
14 min de lecturaInteligencia de contratos con OCR, RAG híbrido y LangGraph
Un pipeline de extracción de contratos: limpieza de imágenes, PaddleOCR con fallback a GPT-4o, recuperación mediante FAISS y BM25, RAG para múltiples consultas y un informe en Excel con puntuaciones.
27 min de lecturaAuditoría de la recuperación RAG en busca de fragmentos obsoletos, desviaciones y contexto ruidoso.
Una auditoría en Python para la recuperación RAG: consultas ideales, filtros de relevancia por coseno, verificaciones de desviación de Kolmogorov-Smirnov y eficiencia del contexto, además de cómo leer el informe.
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