IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Arquitecturas de agentes con IA Introducción En el panorama actual de la inteligencia artificial, los agentes autónomos son una evolución crucial que lleva a sistemas más robustos y adaptativos. Estos agentes pueden tomar decisiones e inter…
Evaluación y seguridad en LLMs Introducción La evaluación y la seguridad son aspectos cruciales a considerar cuando se trabajan con modelos de lenguaje basados en texto (LLMs, por sus siglas en inglés). Estos modelos, aunque extremadamente …
Sistemas RAG avanzados Introducción El Retriever and Generator (RAG) es un enfoque potente para integrar información recuperada de bases de datos o fuentes externas con generación de texto. Este sistema combina la habilidad del modelo de Le…
Sistemas multimodales complejos Introducción En la era de la inteligencia artificial, los sistemas multimodales complejos han emergido como una forma revolucionaria de integrar múltiples modalidades de entrada y salida para proporcionar sol…
Agentes autónomos Introducción Los agentes autónomos son sistemas de inteligencia artificial capaces de tomar decisiones y realizar acciones sin intervención humana. En el contexto de la ingeniería de prompts para sistemas con LLMs (Modelos…
Fine-tuning de LLMs Introducción El fine-tuning de los modelos de lenguaje basados en la representación de lenguajes (LLMs) es una técnica crucial para mejorar su rendimiento en tareas específicas. A diferencia de la entrenamiento original,…
Documentación técnica Introducción La documentación técnica es fundamental para cualquier proyecto avanzado de Prompt engineering. Es una herramienta que nos permite capturar y organizar todos los detalles relevantes sobre el diseño, implem…
Evaluación y mejora: Puesta en práctica de los conocimientos en prompt engineering Introducción La evaluación y mejora constante son fundamentales para asegurar que nuestros sistemas basados en LLMs (Modelos de Inteligencia Artificial Gener…