Artículos sobre LLM
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Bases de datos vectoriales explicadas: pgvector, embeddings y búsqueda semántica
Embeddings, HNSW, IVFFlat y la pregunta que de verdad importa: ¿necesitas una base de datos vectorial dedicada o te basta con la que ya tienes en producción?
Cómo construir un agente de IA con Next.js y MCP
Una aplicación Next.js completa que habla con un servidor MCP propio: arquitectura, código real y las decisiones que cambian entre desarrollo local y producción.
Cómo proteger un agente frente a prompt injection
El riesgo número uno para agentes con acceso a herramientas no es que el modelo se equivoque: es que algo que procesa le diga qué hacer sin que tú lo autorices.
Testing con IA: generación de tests y self-healing locators, hasta dónde confiar
Los agentes de IA ya generan y reparan tests de Playwright solos. Analizamos qué hacen de verdad, qué benchmarks dicen sobre su fiabilidad y cómo evitar que una suite verde deje de significar algo.
Cómo usar Claude Code para refactorizar una aplicación TypeScript
Refactorizar con un coding agent no es pedir 'mejora esto'. Es un proceso con pasos concretos, puntos de verificación y una lista de cosas que salen mal si te confías.
RAG en 2026: arquitectura, embeddings y cuándo (no) usarlo
Chunking, embeddings, retrieval, reranking y generación: cómo es realmente un pipeline RAG en producción, y las señales de que estás sobreingenierizando.
MCP explicado a fondo: qué es, cómo funciona y cómo construir tu propio servidor
El protocolo que estandariza cómo los agentes de IA acceden a herramientas y datos externos. Arquitectura, transportes, seguridad y un servidor MCP construido paso a paso.