AI

Transformando los sistemas RAG con la técnica de context retrieval (una implementación con langchain)

Audio del artítculo:

Hace poco me topé con una fascinante publicación de Anthropic sobre la recuperación contextual, ¡y de inmediato me intrigó su potencial para revolucionar los sistemas RAG! El concepto era tan convincente que decidí ponerlo a prueba con un experimento del mundo real utilizando 10 años de informes anuales de CUAC FM. Lo que comenzó como una curiosidad se convirtió en un proyecto de investigación exhaustivo. Elaboré 30 preguntas cuidadosamente diseñadas junto con 30 respuestas de referencia revisadas por mí para evaluar rigurosamente si la recuperación contextual realmente cumple lo que promete. ¿El resultado? ¡Absolutamente transformador!

Cómo una IA aprendió a moverse en bus por A Coruña

Llevo unas semanas jugando con el protocolo Model Context Protocol (MCP). Hay ya bastante material por ahí, pero quería probarlo con un caso sencillo y real: los autobuses de A Coruña.

Revolucionando las noticias con IA: Cómo creé un generador automatizado de noticias en formato podcast

Siempre he admirado el enfoque de Ángel Martín para dar las noticias: directo y al grano, sin rodeos, solo lo esencial. Inspirado por esa filosofía, creé un generador de pódcast de noticias impulsado por IA centrado en ofrecer noticias concisas y relevantes para mi ciudad, A Coruña. Mi objetivo era desarrollar un sistema que mantuviera a las personas informadas sin necesidad de recorrer artículos extensos o múltiples fuentes.

Cómo creé un trivial generado por IA

La semana pasada, un antiguo compañero me lanzó la pregunta: “¿Cómo puedo usar IA para generar preguntas de trivial aleatorias?” Justo en ese momento, estaba preparando una presentación para mis colegas en DEUS, así que pensé: ¿por qué no convertir esto en un ejemplo real? ¡Y boom! El resultado: un generador de trivial impulsado por IA que crea preguntas dinámicas y atractivas de manera automática. Lo que comenzó como una simple pregunta, se convirtió en un proyecto completo. ¡Desafío aceptado, misión cumplida!

Guardrails para las LLMs: asegura un sistema de AI seguro y confiable para banco Loredo

La rápida evolución de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) ha desbloqueado aplicaciones transformadoras, desde la generación de contenido hasta la toma de decisiones automatizada. Sin embargo, la implementación de LLMs en sistemas del mundo real requiere mecanismos sólidos de seguridad y confiabilidad. Este post explora los controles esenciales, el papel de Pydantic como analizador de salida y las preocupaciones de seguridad en enfoques de IA agente.

Presentamos ‘Idealisto’: Tu chatbot de IA para el mercado inmobiliario español

¡Navegar por el mercado inmobiliario español ahora es más fácil con Idealisto! Ya seas un inversor experimentado, un comprador primerizo o un profesional inmobiliario, este innovador chatbot de IA está aquí para ayudarte a descubrir tendencias, obtener asesoría legal y detectar oportunidades de mercado con una precisión sin precedentes.
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Analizador de plantas con IA! 🌱

He desarrollado un analizador de plantas impulsado por IA que combina herramientas avanzadas del OpenAI Vision API y Tavily, con capacidades de búsqueda para explorar información en gardenia.net.

Crea un podcast sin intervención humana

Google Notebook LM está revolucionando la investigación impulsada por IA, la creación de contenido y la organización de datos. Esta herramienta proporciona información estructurada, lo que la hace ideal para investigadores, creadores de contenido y entusiastas de la IA.

Cómo arreglé mi cafetera usando un sistema RAG

Cuando mi cafetera decidió dejar de funcionar, revisar el manual fue simplemente doloroso y, honestamente, una pérdida de tiempo. Así que, en lugar de rendirme, probé algo diferente: utilicé un sistema de Recuperación-Aumentada por Generación (RAG) con un Modelo de Lenguaje Grande (LLM) para solucionarlo.

Desbloqueando el futuro de la IA conversacional: Una mirada al desarrollo de agentes de voz

Estoy emocionado de compartir algunas ideas de una reciente demostración sobre IA conversacional, donde presenté una prueba de concepto (PoC) que destaca el potencial transformador del desarrollo de agentes de voz hacia 2025. El rápido ritmo de avance en la tecnología de IA está abriendo un mundo de posibilidades, haciendo que las soluciones de voz escalables y dinámicas sean más alcanzables que nunca.