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Guardrails: filtrar entradas y salidas alrededor de un LLM
Un modelo por sí solo no es un producto seguro. Los guardrails son los filtros de entrada y salida que mantienen a un LLM dentro de los límites que realmente necesitas.
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.
Respuestas en streaming: por qué y cómo mejora la experiencia
El streaming no hace más rápido al modelo: hace que la espera se sienta más corta. Aquí está por qué importa y lo que cuesta construirlo.
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.
Elegir un asistente de programación con IA: un marco de comparación sensato
Todos los asistentes de programación con IA lucen geniales en una demo. Aquí tienes un marco para juzgarlos por lo que de verdad importa en tu día a día.
El stack moderno de una app de IA, de principio a fin
Un mapa claro de las capas que componen una aplicación de IA real: modelo, orquestación, recuperación, evaluación y el pegamento poco glamuroso que lo sostiene todo.
Elegir entre una API y alojar tu propio LLM
¿Llamar a una API alojada o ejecutar el modelo tú mismo? La respuesta honesta depende del volumen, el control y cuánta operación puedas asumir.
Salida estructurada: obtener JSON fiable de los modelos
Cuando tu código necesita datos, no prosa, el modelo debe devolver una estructura limpia y analizable. Así obtienes JSON fiable en vez de esperanza.
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.
Observabilidad para apps con LLM: registrar lo que importa
Cuando una app con LLM se porta mal, "dio una mala respuesta" no es un hecho depurable. Esto es lo que debes registrar para averiguar de verdad por qué.
Gestión de prompts: mantener los prompts fuera de tu código
Los prompts incrustados parecen bien hasta que tienes una docena dispersos por archivos. Así se tratan como activos gestionados, no como cadenas enterradas.
Ejecutar LLM en local: una guía práctica para un solo portátil
Hoy puedes ejecutar un modelo de pesos abiertos capaz en un solo portátil. Esto es lo que realmente determina si funciona —memoria, cuantización, herramientas— y expectativas honestas.
Function calling y herramientas: conectar modelos con acciones
El function calling permite que un modelo decida usar tu código, sin ejecutarlo nunca. Esto es lo que ocurre de verdad, y dónde falla.
Cachear respuestas de LLM: cuándo y cómo
La caché puede reducir drásticamente el coste y la latencia de un LLM, o servir en silencio respuestas obsoletas y erróneas. Aquí, cómo distinguirlo.
Evaluar herramientas de IA: una lista de comprobación que sobrevive a la demo
Las herramientas de IA están diseñadas para deslumbrar en una demo. Esta lista te ayuda a juzgarlas por las preguntas duraderas que deciden si aguantan en el uso real.
Construir o comprar: cuándo usar una plataforma de IA
¿Montar tu propio stack de IA o adoptar una plataforma que lo agrupe? La respuesta depende de dónde reside tu verdadera ventaja, y dónde no.
Límites de tasa y reintentos: construir llamadas a LLM resilientes
Los LLM alojados fallan de formas corrientes: límites, tiempos de espera, errores transitorios. Un poco de disciplina de reintentos vuelve fiable una integración frágil.