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Patrones prácticos para construir funciones basadas en LLM que sean fiables y rentables — ingeniería de prompts, streaming, salidas estructuradas, mecanismos de respaldo y gestión de costos.
Crea un asistente práctico de revisión de código que se integra con tu pipeline de CI, usa APIs de LLM para analizar pull requests en busca de errores, problemas de estilo y vulnerabilidades de seguridad, y publica comentarios accionables directamente en los PRs.
Guía práctica para construir sistemas RAG de producción que entregan respuestas precisas y fundamentadas, cubriendo estrategias de embeddings, selección de bases de datos vectoriales, enfoques de chunking, reranking y marcos de evaluación para medir la calidad de la recuperación.
Ajusta modelos de lenguaje a los datos de tu dominio usando técnicas eficientes en parámetros como LoRA y QLoRA, con orientación práctica sobre preparación de datasets, estrategias de entrenamiento y métodos de evaluación que producen especialistas útiles sin presupuestos de cómputo masivos.
Construye pipelines RAG eficaces con ejemplos prácticos en TypeScript: estrategias de chunking de documentos, generación de embeddings, ajuste de la búsqueda vectorial, construcción de prompts y métodos de evaluación para medir la calidad de la recuperación.
Patrones sistemáticos de ingeniería de prompts para aplicaciones LLM en producción, incluyendo extracción de salida estructurada, razonamiento por cadena de pensamiento, calibración few-shot, versionado de prompts y pipelines de evaluación automatizada.
Compara opciones de bases de datos vectoriales, incluidas Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus y pgvector, para aplicaciones de IA, analizando estrategias de indexación, rendimiento de consultas, capacidades de filtrado y las compensaciones en complejidad operativa.
Diseña pipelines de evaluación sistemáticos para aplicaciones con LLM que cubren métricas automatizadas, protocolos de evaluación humana, pruebas de regresión, versionado de prompts y monitorización de la calidad de salida en producción.
Cómo integrar LLMs en tu flujo de revisión de código: bots automáticos de revisión, patrones de prompts para detectar errores, análisis de seguridad y el equilibrio entre sugerencias de IA y criterio humano.
Una guía práctica sobre bases de datos vectoriales para la búsqueda por similitud, con embeddings, estrategias de indexación, métricas de distancia y cuándo elegir Pinecone, Weaviate, pgvector o FAISS según tu caso de uso.
Cómo crear pipelines de NLP listos para producción, cubriendo el preprocesamiento de texto, la tokenización, los embeddings, la clasificación y la extracción de entidades, con ejemplos prácticos en TypeScript y Python.
Una introducción práctica a los sistemas de recomendación: filtrado colaborativo, filtrado basado en contenido y enfoques híbridos con implementaciones en TypeScript que los desarrolladores pueden entender y adaptar.
Un recorrido para desarrolladores por la arquitectura Transformer que impulsa GPT, BERT y los LLM modernos — con self-attention, codificación posicional y la estructura encoder-decoder explicadas mediante ejemplos de código.
Una introducción práctica a los conceptos de aprendizaje por refuerzo — agentes, entornos, recompensas y políticas — con ejemplos en TypeScript que conectan las ideas de RL con problemas que los desarrolladores ya conocen.
Una guía para principiantes sobre los fundamentos de la visión por computadora con Python y OpenCV, que abarca el procesamiento de imágenes, la detección de bordes, la detección de objetos y la construcción de un clasificador de imágenes práctico.
Cómo integrar herramientas de IA en tu flujo de revisión de código: sugerencias automatizadas, análisis de seguridad, priorización de revisiones y cómo mantener el juicio humano.
Una introducción práctica a los conceptos de procesamiento del lenguaje natural que todo desarrollador web necesita — tokenización, análisis de sentimiento, reconocimiento de entidades nombradas e integración de APIs de NLP en aplicaciones.
Técnicas prácticas de ingeniería de prompts que convierten los LLM en asistentes de código confiables — con gestión del contexto, cadena de pensamiento y resultados estructurados.
Una introducción práctica a los conceptos de aprendizaje automático que los ingenieros de backend necesitan para integrar modelos de ML en aplicaciones de producción.