ai

Construye agentes de IA autónomos que pueden usar herramientas y APIs externas para completar tareas complejas.

Cómo diseñar agentes de IA que autónomamente planifiquen, ejecuten herramientas e iteren hacia objetivos usando ReAct, function calling y arquitecturas de memoria.

Cómo crear un chatbot de IA usando la OpenAI Assistants API con function calling y recuperación de archivos

Cómo crear, editar y optimizar imágenes usando las APIs de DALL-E, Stable Diffusion y Midjourney con prompt engineering, procesamiento por lotes y moderación de contenido.

Cómo hacer fine-tuning de un modelo de lenguaje grande para generación de código específico de dominio usando LoRA, QLoRA y datasets personalizados

Cómo escribir prompts útiles para LLMs usando asignación de roles, few-shot examples, razonamiento chain-of-thought y formato de salida estructurada.

Crea agentes IA multi-paso con LangGraph usando maquinas de estados, aristas condicionales, tool calling y checkpoints human-in-the-loop para workflows de produccion

Fine-tunea un modelo transformer pre-entrenado para clasificacion de texto usando Hugging Face Trainer, tokeniza datasets, evalua metricas y despliega para inferencia

Construye pipelines LLM componibles con LangChain Expression Language (LCEL) usando pipes, ejecucion paralela y componentes runnable personalizados

Mide la calidad del pipeline RAG usando metricas del framework RAGAS — fidelidad, relevancia de respuesta, precision de contexto y recall de contexto para evaluacion objetiva

Stream respuestas LLM a clientes en tiempo real usando Server-Sent Events con FastAPI, OpenAI streaming y async generators para salida token por token

Instala y usa Ollama para ejecutar LLMs open-source localmente con Python, incluyendo streaming, embeddings, function calling y gestion de modelos sin costos de API

Genera embeddings de texto con OpenAI y calcula similitud coseno para medir similitud semantica entre textos para busqueda, deduplicacion y clustering

Usa function calling y structured outputs de OpenAI para obtener JSON confiable de LLMs con validacion Pydantic y manejo de errores

Implementa retrieval-augmented generation localmente con ChromaDB, embeddings de sentence-transformers y generacion con LLM sin dependencias de APIs externas

Puntúa el sentimiento de texto usando NLTK VADER y léxicos personalizados en Python.

Usa Pinecone para almacenar, consultar y filtrar embeddings vectoriales para busqueda semantica con filtrado de metadatos y aislamiento por namespaces

Cómo construir un pipeline de Retrieval-Augmented Generation (RAG) usando LangChain y bases de datos vectoriales para búsqueda potenciada por IA

Cómo implementar búsqueda semántica usando embeddings de texto y búsqueda por similitud vectorial para recuperación inteligente de documentos

Como construir un bot conversacional de Slack potenciado por OpenAI GPT-4 que responde a menciones y mensajes directos

Selecciona dinamicamente que herramientas puede usar un agente LLM segun el contexto de la tarea. Reduce tokens y mejora la calidad de decisiones.

Cachea embeddings LLM para reducir llamadas API y costo. Almacena embeddings con clave de hash de contenido y sirve desde cache en entradas repetidas.

Pausa la ejecucion del agente LLM para aprobacion humana antes de acciones de alto impacto. Enruta decisiones a un revisor cuando la confianza es baja.

Recurre a proveedores o modelos LLM alternativos cuando el primario falla. Maneja rate limits, timeouts y errores con una cadena de proveedores.

Valida entradas y salidas LLM con reglas, clasificadores y filtros de contenido. Previene prompt injection, contenido toxico y fuga de datos antes de llegar al usuario.

Enruta consultas a diferentes modelos LLM segun complejidad, costo y latencia. Clasifica la entrada antes de despachar al modelo adecuado.

Encadena multiples llamadas LLM donde la salida de cada paso alimenta la entrada del siguiente. Divide tareas complejas en prompts mas pequenos y verificables.

Combina busqueda por palabras clave (BM25) y semantica (vectores) para mejorar la precision de recuperacion en pipelines RAG. Fusiona resultados con reciprocal rank fusion.

Documenta arquitectura de AI agents, tools, memory, reasoning patterns, safety guardrails, criterios de evaluacion y configuracion de deployment. Incluye system prompts, tool definitions y failure modes.

Checklist para preparar datos para LLM y RAG systems: data collection, cleaning, chunking, embedding, deduplication, PII removal, format validation, quality scoring e indexing con metricas y thresholds.

Trackea token usage y costs por feature, model y user. Incluye categorias de costos, tablas de pricing, budget alerts, estrategias de optimizacion y plantillas de reportes para spending de LLM API.

Runbook operacional para incidentes de LLM en produccion: eventos de hallucination, model outages, cost spikes, safety failures y calidad degradada. Incluye severity levels, escalation paths, diagnosticos y recovery.

Una librería reutilizable de plantillas de prompts para tareas comunes de LLM: resumir, extraer, clasificar, revisar codigo, traducir y output estructurado con variables, ejemplos y criterios de evaluacion.

Compara modelos LLM por costo, latencia, context window, accuracy y use case. Incluye criterios de decision, resultados de benchmarks, comparacion de pricing y recomendaciones para classification, extraction, summarization, code y agent tasks.

Versiona tus LLM prompts con eval scores, change history, rollback support y A/B testing. Incluye prompt metadata schema, changelog format, evaluation tracking y CI/CD integration para prompt management.

Un checklist para evaluar la calidad de sistemas RAG: retrieval accuracy, generation faithfulness, context relevance, answer correctness, citation accuracy, latencia y testing end-to-end con metricas y thresholds.

Construir AI agents en produccion. Cubre arquitecturas de agents, tool use, planning, memory, multi-agent systems, patrones ReAct, function calling, human-in-the-loop, safety y deployment para agents autonomos confiables.

Ejecutar LangChain en produccion. Cubre chains, agents, memory, tools, LCEL, streaming, callbacks, integracion RAG, evaluacion y patrones de deployment para aplicaciones LangChain confiables.

Construir aplicaciones LLM en produccion end-to-end. Cubre capas de API, gestion de prompts, streaming, caching, guardrails, observabilidad, evaluacion y patrones de deployment para sistemas LLM confiables.

Optimizar costos LLM en produccion. Cubre model routing, prompt compression, caching, batch API, token management, semantic caching, prompt engineering para costos, monitoring y budget control para aplicaciones LLM.

Evaluar aplicaciones LLM en produccion. Cubre RAGAS, LLM-as-judge, evaluacion humana, A/B testing, deteccion de hallucinations, toxicity scoring, regression testing y pipelines de evaluacion automatizados.

Escribe prompts efectivos para modelos de IA. Cubre patrones de prompts, few-shot learning, chain-of-thought, RAG, system prompts, temperature tuning, function calling y evaluación.

Asegurar aplicaciones LLM en produccion. Cubre prompt injection, jailbreaks, data leakage, OWASP Top 10 para LLMs, input validation, output filtering, rate limiting, red teaming y building secure LLM pipelines con guardrails.

Desplegar LLMs localmente y on-premise. Cubre Ollama, vLLM, llama.cpp, LM Studio, quantization de modelos, GPU requirements, serving con API servers, performance tuning y elegir entre local y cloud.

el OpenAI API en produccion. Cubre chat completions, streaming, function calling, structured outputs, embeddings, fine-tuning, batch API, assistants API, rate limits, error handling y optimizacion de costos.

Construir sistemas RAG en produccion. Cubre estrategias de chunking, modelos de embedding, vector stores, optimizacion de retrieval, reranking, hybrid search, evaluacion y patrones de deployment para retrieval-augmented generation confiable.

Comparar y usar vector databases en produccion. Cubre Pinecone, Weaviate, Chroma, pgvector, Milvus y Qdrant. Incluye indexing, similarity search, filtering, scaling, benchmarking y elegir la vector database correcta.

Guia practica de bases de datos vectoriales: embeddings, busqueda por similitud, vecinos aproximados mas cercanos, y elegir entre Pinecone, Weaviate, pgvector y Chroma.