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Análisis de documentos para IA: PDF, tablas y el resto del desorden
Antes de que un modelo pueda razonar sobre tus documentos, algo tiene que convertirlos en texto limpio. Ese paso poco glamuroso decide en silencio todo lo demás.
Generación aumentada por recuperación (RAG), desde primeros principios
RAG suele explicarse como una pila de herramientas. Quita eso y queda una idea simple: deja que el modelo lea el material correcto antes de responder. Así funciona.
Cómo elegir un modelo de embeddings para tu proyecto
Elegir un modelo de embeddings tiene menos que ver con rankings que con encaje. Esto es lo que de verdad decide si la recuperación funciona.
Preguntas y respuestas sobre documentos que sí funcionan: patrones y trampas
Hacer preguntas sobre tus propios documentos es la demo de IA más útil y una de las más fáciles de arruinar en silencio. Estos son los patrones que sobreviven al uso real.
Bases de datos vectoriales sin hype: qué hacen y cuándo las necesitas
La base de datos vectorial se volvió moda de la noche a la mañana. Esto es lo que hacen, el problema que resuelven y las señales de si la necesitas.
Añade citas a las respuestas de la IA
Las citas convierten una respuesta inverificable en una comprobable. Así se logra que un modelo cite sus fuentes, y que las cite con honestidad.
Trocea bien los documentos para la recuperación
La recuperación es solo tan buena como sus trozos. Así se dividen los documentos para que el pasaje correcto vuelva entero y en contexto.
Construir un pipeline RAG simple: un recorrido conceptual
Generación aumentada por recuperación, construida etapa por etapa. Sin magia ni stack concreto: solo la forma del pipeline y las decisiones que importan.
Fine-tuning vs RAG vs prompting: una guía de decisión
Tres formas de hacer que un modelo haga lo que quieres, y casi todos los equipos recurren primero a la más pesada. Así se elige en el orden correcto.
Búsqueda con IA dentro de tu empresa: la versión realista
Haz una pregunta y obtén una respuesta de todos tus documentos internos. La demo es mágica. Esto es lo que la complica cuando llegan datos reales y permisos reales.
Poner un LLM en atención al cliente: qué se rompe primero
Un chatbot de soporte es la demo de IA más fácil y una de las cosas más difíciles de operar bien. Aquí es donde se rompen los despliegues reales, y qué separa a los que sobreviven.