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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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Un plan de seis meses para pasar de principiante a ingeniero de IA en activo
Sigue un plan mes a mes que abarca Python, APIs de LLM, RAG, agentes, evaluación, despliegue y costos, junto con cuatro proyectos de portafolio que demuestran que puedes lanzar sistemas de IA.
10 min de lecturaCincuenta años de investigación en recuperación de información oculta dentro de tu pipeline RAG
El fragmentado de RAG, la búsqueda híbrida, HyDE, el reclasificado y las evaluaciones tienen antepasados de varias décadas en la recuperación de información. Un recorrido por la investigación y sus limitaciones.
17 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 lecturaCalidad de RAG en tiempo de indexación: tipos de fragmentos, limpieza y etiquetas de recuperación
Calidad de RAG en el momento del índice: crear fragmentos de texto, tablas e imágenes, eliminar ruido del analizador y agregar etiquetas de recuperación escritas por modelos LLM que redujeron a la mitad aproximadamente las búsquedas fallidas.
12 min de lecturaTres formas en que fallan los sistemas RAG en entornos de producción: contexto fragmentado, desviación y uso inadecuado.
Tres formas en que falla el RAG de producción: contexto fragmentado debido al procesamiento en bloques, desviación a medida que crece la base de conocimientos, y uso incorrecto a pesar de una buena recuperación de información, junto con soluciones a nivel de capas.
11 min de lecturaIA de primavera en la empresa: un agente de soporte con herramientas, RAG y revisión
Spring AI para un asistente de triaje de incidentes: prompts como contratos, salida estructurada, llamadas a herramientas, descubrimiento de MCP, Qdrant RAG, seguimiento y bucles de agente limitados.
13 min de lecturaReclasificación en RAG: Codificadores cruzados vs. evaluadores de LLM y su latencia
Cómo un reordenador de segunda etapa corrige el orden de los candidatos en RAG, comparando codificadores cruzados con jueces basados en LLM, los costos de latencia, los modos de fallo y cómo evaluarlos.
14 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.
12 min de lecturaGraphify, OKF y RAG: ¿Qué capa de contexto necesita tu código?
Las pruebas de referencia muestran que Graphify iguala a vector RAG en precisión. Aquí se explica cómo se relacionan Graphify, OKF de Google y vector RAG, junto con los factores que provocan fallos y una matriz de decisión.
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